VisionToolMCP
VisionToolMCP bridges visual capabilities to text-only agents by sending images (local file paths, base64 data, or public URLs) to multimodal models and returning text and structured results.
Core capabilities:
Describe an Image (
describe_image) — Generate a detailed description of an image, with optional focus or instructions.Extract Text via OCR (
ocr_image) — Extract visible text from an image, with optional language hints and layout preservation.Answer Questions About an Image (
answer_about_image) — Ask a specific question and receive a visually-grounded answer.Compare Two Images (
compare_images) — Analyze and summarize differences between two images, with optional focus instructions.
Additional features:
Supports multiple AI backends: Anthropic, OpenAI, and Gemini
Returns both human-readable text and structured JSON responses
Includes a caller model whitelist, proxy fallback, retry logic, and security controls (path restrictions, URL allowlists, private IP blocking)
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@VisionToolMCPdescribe the image at /screenshots/error.png"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
VisionToolMCP
VisionToolMCP 是一个 MCP 服务器,为纯文本 Agent 提供视觉能力桥梁。它接受图像文件、base64 图像数据或图像 URL,将它们发送到多模态模型,并通过 MCP 返回文本内容和 structuredContent 结构化结果。
功能特性
📤 图像上传 - 通过 base64 上传图像,获得
imageId可重复使用,30 分钟自动清理🔍 图像描述 - 描述图像内容,支持可选的聚焦/指令引导
📝 文字识别 (OCR) - 从图像中提取可见文本
❓ 图像问答 - 回答关于单张图像的特定问题
🆚 图像对比 - 比较两张图像并总结相关差异
Related MCP server: Image-Vision MCP Server
环境要求
Node.js 20+
设置以下任一 API 密钥(环境变量):
VISIONTOOL_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、OPENAI_API_KEY或GEMINI_API_KEY
安装
npm install
npm run build运行
VISIONTOOL_API_FORMAT=gemini VISIONTOOL_API_KEY=你的密钥 npm run devMCP 客户端配置
在 MCP 客户端配置中,将命令指向编译后的服务器:
{
"mcpServers": {
"visiontool": {
"command": "node",
"args": ["X:/MCP/VisionToolMCP/dist/index.js"],
"env": {
"VISIONTOOL_API_KEY": "你的Gemini密钥",
"VISIONTOOL_API_FORMAT": "gemini",
"VISIONTOOL_MODEL": "gemini-2.5-flash",
"VISIONTOOL_BASE_URL": "https://generativelanguage.googleapis.com"
}
}
}
}配置选项
支持以下环境变量配置:
环境变量 | 说明 | 默认值 |
| API 格式: |
|
| 统一 API 密钥,也可使用提供商特定的密钥(如 | - |
| 使用的模型 |
|
| API 基础 URL | - |
| 请求超时(毫秒) |
|
| 本地/base64 图像最大大小 |
|
| 429/5xx 等临时 API 故障的重试次数 |
|
| 指数退避重试的基础延迟 |
|
| 限制本地图像路径必须位于这些根目录下;多个目录用系统路径分隔符分隔 | 不限制 |
| 设为 |
|
| 限制图像 URL host,逗号分隔;支持 | 不限制 |
| 允许 localhost/private IP 图像 URL 被发送给上游视觉模型 |
|
| 网络错误后重试使用的代理 URL |
|
| 设为 |
|
| 调用者模型名黑名单,用逗号分隔;设置后 | 空(默认放行所有调用者) |
| 上传图像的自动过期时间(毫秒) |
|
| 设为 |
|
| 显式指定 opencode 数据库路径;设置后同样启用 | - |
| 设为 |
|
| Claude Code transcript 目录,默认 |
|
| 读取 transcript 的大小上限(字节),超过则报错 |
|
调用者护栏
此 MCP 服务器默认对任何调用者开放,不要求 _caller_model。理由:是否需要视觉能力是上下文判断而非身份判断--同一个多模态模型,能直接看到图片时不该调用,拿到 [Unsupported Image] 时就该调用。靠模型名白名单拦截会误伤正当用户(比如 Claude 因 harness 传输问题看不到图、却需要求助),且白名单本身可被调用方伪造,并非硬保证。
护栏放在工具描述里:每个视觉工具的描述都写明"仅当你无法直接看到图片时调用,能直接看到图的多模态模型请勿调用",由调用方自判。
如果需要硬保证某个模型族永不路由到本服务器(例如防止某个多模态模型误调用浪费额度),可设置可选黑名单:
# 永不允许 claude / gpt 系列模型调用
VISIONTOOL_BLOCK_CALLER_PREFIXES=claude,gpt设置黑名单后:
_caller_model变为必填(否则拒绝,因为无法判断是否在黑名单内)匹配方式为子串包含:只要模型名(含
provider/前缀部分)中出现任一关键字即被挡。例如gpt可挡gpt-4o、opencode/gpt-5.5、azure-gpt-5
完整配置示例请参考 .env.example 文件。
opencode 专属:opencode_pasted_image
这是一个仅 opencode 适用的工具,默认不注册。当 MCP 服务运行在 opencode 会话内时,设置 VISIONTOOL_ENABLE_OPENCODE=1(或 VISIONTOOL_OPENCODE_DB=<opencode.db 路径>)即可启用。
为什么需要它:在 opencode 中粘贴的图片以 base64 data URL 内联存储在 opencode.db 的 part 表里,不落盘。纯文本调用模型(如 GLM/DeepSeek)接不到图片附件,会报 Cannot read "image.png" (this model does not support image input),图片被丢弃。该工具直接从数据库里把"当前会话最新一张粘贴图"取出来,解码落盘并注册为上传,返回 imageId/path 供其它视觉工具使用。
会话识别:用"最新一条 message 所属的 session"作为当前会话(比 session.time_updated 更可靠,后者会被 UI 选中事件刷新)。只在当前会话内取最新图片,不会跨会话兜底——当前会话没有粘贴图时会直接报错,避免拿错别的对话的图。
用法:
{
"name": "opencode_pasted_image",
"arguments": {}
}响应:
{
"tool": "opencode_pasted_image",
"imageId": "6b49d277-c27d-434c-8e52-8601c8f5a1fb",
"path": "C:\\...\\visiontool-mcp-uploads\\image.png",
"bytes": 356351,
"mediaType": "image/png",
"filename": "image.png",
"sessionId": "ses_xxx",
"timeCreated": 1785249912775,
"expiresAt": "2026-07-28T15:31:08.235Z"
}然后用 imageId 调用其它工具:
{
"name": "describe_image",
"arguments": {
"image": { "imageId": "6b49d277-c27d-434c-8e52-8601c8f5a1fb" }
}
}依赖 Node 22.5+ 内置的 node:sqlite(运行时动态导入,不可用时该工具会清晰报错,不影响其它工具)。其它 agent 平台(无 opencode 数据库)请勿启用。
Claude Code 专属:claude_pasted_image
这是一个仅 Claude Code 适用的工具,在 Claude Code 会话内默认自动注册(Claude Code 会向 MCP server 注入 CLAUDE_CODE_SESSION_ID 环境变量)。也可手动设 VISIONTOOL_ENABLE_CLAUDE=1 启用。
为什么需要它:当用户在 Claude Code 对话里发了图片、但调用方模型不支持图像输入时,harness 会把图片块替换成 [Unsupported Image] 占位文本--调用方上下文里既无像素也无文件路径,唯一完整副本是以 base64 内联在会话 transcript JSONL(~/.claude/projects/<转义后的cwd>/<sessionId>.jsonl)里的。该工具直接从当前会话 transcript 里取"最新一张内联图",解码落盘并注册为上传,返回 imageId/path 供其它视觉工具使用。
会话识别:用 Claude Code 注入的 CLAUDE_CODE_SESSION_ID 定位当前会话 transcript,目录转义规则为 process.cwd() 中每个非字母数字字符替换为 -。找不到时会在所有项目子目录下兜底查找该 sessionId 的 jsonl。只在当前会话内取最新图片,不会跨会话兜底--当前会话没有内联图时直接报错。
用法:
{
"name": "claude_pasted_image",
"arguments": {}
}响应:
{
"tool": "claude_pasted_image",
"imageId": "6b49d277-c27d-434c-8e52-8601c8f5a1fb",
"path": "C:\\...\\visiontool-mcp-uploads\\image.png",
"bytes": 107005,
"mediaType": "image/png",
"sessionId": "fd71614b-ca6e-42e8-a55c-b990f0cb6247",
"expiresAt": "2026-07-29T11:30:00.000Z"
}然后用 imageId 调用其它工具:
{
"name": "describe_image",
"arguments": {
"image": { "imageId": "6b49d277-c27d-434c-8e52-8601c8f5a1fb" }
}
}无需任何额外依赖(仅用 Node 内置 fs)。其它 agent 平台(无 CLAUDE_CODE_SESSION_ID)请勿启用。
工具调用示例
所有工具默认无需 _caller_model(仅在设置了 VISIONTOOL_BLOCK_CALLER_PREFIXES 黑名单时才必填):
图像上传(推荐)
对于对话中的截图或 Agent 自己生成的图像,先上传获得 imageId 可多次使用,30 分钟后自动清理:
{
"name": "upload_image",
"arguments": {
"base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAADUlEQVR42mNk+M9QDwADhgGAWjR9awAAAABJRU5ErkJggg==",
"mediaType": "image/png",
"filename": "screenshot"
}
}响应:
{
"tool": "upload_image",
"imageId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
"path": "/tmp/visiontool-mcp-uploads/screenshot.png",
"bytes": 1234,
"expiresAt": "2024-06-25T03:30:00.000Z"
}然后用 imageId 调用其他工具:
{
"name": "describe_image",
"arguments": {
"image": {
"imageId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
}
}
}其他输入方式
也支持 path(本地文件)、base64(直接传数据)或 url(公开 URL):
{
"name": "describe_image",
"arguments": {
"image": {
"path": "X:/screenshots/current.png"
},
"detail": "medium",
"maxTokens": 1024
}
}工具响应会同时包含可读文本和结构化对象。结构化对象字段为:
{
"tool": "describe_image",
"model": "gemini-2.5-flash",
"apiFormat": "gemini",
"text": "model response text",
"images": [
{
"source": "path",
"mediaType": "image/png",
"path": "X:/screenshots/current.png",
"bytes": 12345
}
]
}图像输入安全边界
imageId- 通过upload_image返回的 ID,30 分钟自动清理(推荐,最安全)path- 绝对或相对本地图像路径base64- 原始 base64 图像数据url- 可公开访问的图像 URL
支持的 MIME 类型:PNG、JPEG、WebP 和 GIF。
注意:path 会读取 MCP 服务器进程可访问的本地文件;url 会把 URL 交给上游视觉模型提供商读取。生产环境建议设置 VISIONTOOL_ALLOWED_IMAGE_ROOTS、VISIONTOOL_ALLOWED_URL_HOSTS,或用 VISIONTOOL_DISABLE_URL_INPUTS=1 禁用 URL 输入。默认会拒绝 localhost/private IP URL;确有需要时才设置 VISIONTOOL_ALLOW_PRIVATE_URLS=1。
网络与代理
遇到可重试的网络错误时,服务器会先直连,再通过代理 fallback 重试。代理选择顺序为 VISIONTOOL_PROXY_URL、HTTPS_PROXY、HTTP_PROXY、http://127.0.0.1:7890。如果当前环境不需要代理 fallback,可设置 VISIONTOOL_DISABLE_PROXY_FALLBACK=1。
开发
npm test
npm run buildAgent 使用说明
此服务器与截图/捕获 MCP 配合使用。先用另一个工具截取屏幕截图,将返回的文件路径传递给 describe_image 或 answer_about_image,然后使用结构化的文本响应来决定下一步操作。
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityBmaintenanceBridges a vision model to enable text-only models like DeepSeek to describe images, extract text, and compare images via MCP tools.512410MIT
- Flicense-qualityCmaintenanceEnables text-only language models to 'see' and describe images by calling multimodal APIs (OpenAI, Anthropic) for image analysis.
- AlicenseAqualityCmaintenanceGive MCP-compatible AI agents image analysis, metadata inspection, cropping, OCR, and image comparison through any OpenAI-compatible vision model.6MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables text-only language models to understand images by forwarding image and prompt requests to vision model backends via MCP, returning descriptive text. Supports multiple OpenAI-compatible providers with task routing and safety checks.1MIT
Related MCP Connectors
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
Generate on-brand images from your AI agent: design, edit, and render templates over MCP.
Zero-auth MCP: image optimize, cited storage/format data, and dev utilities LLMs get wrong.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Winter-And-You-Gone/VisionTool-MCP'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server