Skip to main content
Glama

opencode-eyes-nvidia 👁️

MCP server that provides image description capability using NVIDIA NIM hosted API (https://integrate.api.nvidia.com/v1) with the MiniMax-M3 multimodal model.

マルチモーダル機能を持たないモデルに**「目」**を提供します。画像を入力すると、詳細な画像のテキスト説明が得られます。

機能

ツール

説明

describe_image

画像の内容を説明します。デフォルトで MiniMax-M3 マルチモーダル大モデルを使用

list_vision_models

NVIDIA NIM API で利用可能なマルチモーダル(ビジョン)モデルを一覧表示

Related MCP server: vision-mcp

マルチモーダルモデル

デフォルトモデルは minimaxai/minimax-m3(テキスト/画像/動画入力 → テキスト出力、1M コンテキスト、推論対応)です。 NVIDIA_MODEL または describe_imagemodel パラメータで切り替えられます:

モデル ID

説明

minimaxai/minimax-m3

MiniMax-M3 マルチモーダル MoE VLM(デフォルト、画像/動画対応)

meta/llama-3.2-11b-vision-instruct

Meta Llama 3.2 11B Vision

meta/llama-3.2-90b-vision-instruct

Meta Llama 3.2 90B Vision

nvidia/llama-3.1-nemotron-nano-vl-8b-v1

NVIDIA Nemotron Nano VL 8B

google/gemma-3-27b-it

Google Gemma 3 27B IT

nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl

NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL

qwen/qwen3.5-397b-a17b

Qwen 3.5 397B A17B VLM

環境変数

変数

必須

デフォルト値

説明

NVIDIA_API_KEY

いいえ*

単一の NVIDIA API Key(https://build.nvidia.com で取得、nvapi-...

NVIDIA_API_KEYS

いいえ*

複数の Key。カンマ / セミコロン / スペース / 改行で区切り

NVIDIA_API_KEY_1NVIDIA_API_KEY_N

いいえ*

番号付き Key。NVIDIA_API_KEY_1 から順に読み取り

NVIDIA_BASE_URL

いいえ

https://integrate.api.nvidia.com/v1

API の基本アドレス

NVIDIA_MODEL

いいえ

minimaxai/minimax-m3

デフォルトで使用するマルチモーダルモデル

NVIDIA_TIMEOUT

いいえ

120

API リクエストのタイムアウト(秒)

NVIDIA_MAX_DIMENSION

いいえ

2048

送信前に画像の最長辺をこのピクセルに縮小。0 は縮小しない

NVIDIA_JPEG_QUALITY

いいえ

85

送信前の JPEG 圧縮品質(0-100)

NVIDIA_THINKING_MODE

いいえ

(空)

MiniMax-M3 推論モード:enabled / disabled / adaptive

NVIDIA_ROTATION_MAX_RETRIES

いいえ

Key 数

ローテーションの総試行回数(全 Key にわたる)

NVIDIA_ROTATION_BACKOFF

いいえ

2

失敗ごとの待機秒数(クォータのリフレッシュ待ち)

* 少なくとも1つの Key の設定が必要です:NVIDIA_API_KEYNVIDIA_API_KEYSNVIDIA_API_KEY_1..N のいずれかでOK。同時に設定も可能です(重複はマージ)。

Key ローテーション(複数 Key の自動切り替え)

複数の API Key を設定できます:リクエストは順番に使用され、エラーが発生すると自動的に次の Key に切り替わります。元の Key は削除されず、 キュー末尾に移動され、クォータがリフレッシュされるのを待ってから再利用されます。全プロセス自動リトライで、手動での介入は不要です。

動作方式:

  1. 起動時にすべての Key を1つのキューに統合します(重複排除、NVIDIA_API_KEYNVIDIA_API_KEYSNVIDIA_API_KEY_1..N の順)。

  2. リクエストはデフォルトでキューの先頭の Key を使用します。

  3. リトライ可能なエラー(HTTP 401 / 403 / 404 / 408 / 429 / 5xx、または接続タイムアウト)が発生した場合: キューの先頭の Key を末尾に移動し、NVIDIA_ROTATION_BACKOFF 秒待ってから次の Key でリトライします。

  4. すべての Key をローテーションした後(合計 NVIDIA_ROTATION_MAX_RETRIES 回の試行)も成功しない場合にのみ、最後のエラーをスローします。

  5. キューの状態は複数回の呼び出し間で保持されます——レート制限された Key は後方に並び、次に回ってきた頃にはクォータがリフレッシュされていることが多いです。

例:

# 方式一:逗号分隔多个 Key
set NVIDIA_API_KEYS=nvapi-key-1,nvapi-key-2,nvapi-key-3

# 方式二:编号 Key
set NVIDIA_API_KEY_1=nvapi-key-1
set NVIDIA_API_KEY_2=nvapi-key-2

# 方式三:单个 Key(向后兼容)
set NVIDIA_API_KEY=nvapi-key-1

OpenCode 設定で環境変数を MCP サービスに渡します:

{
  "mcp": {
    "opencode-eyes-nvidia": {
      "type": "local",
      "command": ["python", "-m", "opencode_eyes_nvidia"],
      "enabled": true,
      "timeout": 120000,
      "environment": {
        "NVIDIA_API_KEYS": "{env:NVIDIA_API_KEYS}"
      }
    }
  }
}

インストール

pip install -r requirements.txt

またはパッケージとしてインストール:

pip install .

実行

# 设置环境变量(Windows,至少一种)
set NVIDIA_API_KEY=nvapi-你的key
# 或 set NVIDIA_API_KEYS=nvapi-key-1,nvapi-key-2

# 启动服务
python -m opencode_eyes_nvidia

OpenCode での設定

{
  "mcp": {
    "opencode-eyes-nvidia": {
      "type": "local",
      "command": ["python", "-m", "opencode_eyes_nvidia"],
      "enabled": true,
      "timeout": 120000,
      "environment": {
        "NVIDIA_API_KEYS": "{env:NVIDIA_API_KEYS}",
        "NVIDIA_API_KEY": "{env:NVIDIA_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

手動テスト

opencode を起動せず、stdio 経由で直接検証します:

$env:NVIDIA_API_KEY = "nvapi-xxx"
python -m opencode_eyes_nvidia

その後、別のターミナルで MCP JSON-RPC メッセージを送信します。例:

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"0.0.0"}}}
{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}
{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"describe_image","arguments":{"image_path":"C:/path/to/photo.jpg"}}}

opencode-eyes との違い

  • API を StepFun から NVIDIA NIMhttps://integrate.api.nvidia.com/v1)に変更

  • デフォルトモデルを step-3.7-flash から MiniMax-M3minimaxai/minimax-m3)に変更

  • list_vision_models ツールと複数モデル切り替え機能を追加

  • MiniMax-M3 の thinking_mode 推論制御をサポート

  • 複数 API Key のローテーションをサポート:エラー時に自動で次の Key に切り替え、元の Key はキュー末尾に移動してクォータのリフレッシュを待機

License

MIT

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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

  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    MCP server for analyzing images using multiple vision LLM providers (OpenCode, OpenAI, Anthropic, Google, and custom OpenAI-compatible endpoints). Provides tools to analyze single or multiple images, list providers, and test vision capabilities.
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    MCP server that gives text-only AI agents the ability to understand images via vision tools, including multi-image analysis, OCR, comparison, and structured extraction. It uses providers like OpenAI, Anthropic, Gemini, and OpenRouter to return plain text descriptions.
    4
    10
    121
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • MCP server for MiniMax H3 multimodal video generation

  • MCP server providing access to the Scorecard API to evaluate and optimize LLM systems.

  • MCP server for Google Veo AI video generation

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

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/bauerelizabeth07139/opencode-eyes-nvidia'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server