opencode-eyes-nvidia
opencode-eyes-nvidia 👁️
MCP-сервер, предоставляющий возможность описания изображений с использованием хостируемого API NVIDIA NIM
(https://integrate.api.nvidia.com/v1) с мультимодальной моделью MiniMax-M3.
Даёт «глаза» моделям, не обладающим мультимодальными возможностями. Передайте изображение — и получите подробное текстовое описание.
Возможности
Инструмент | Описание |
| Описывает содержимое изображения, по умолчанию использует мультимодальную LLM MiniMax-M3 |
| Выводит список доступных мультимодальных (зрительных) моделей на API NVIDIA |
Related MCP server: vision-mcp
Мультимодальные модели
Модель по умолчанию — minimaxai/minimax-m3 (вход: изображение/видео → выход: текст, контекст 1M, поддерживает рассуждения).
Переключение возможно через NVIDIA_MODEL или параметр model в describe_image:
ID модели | Описание |
| MiniMax-M3 мультимодальная MoE VLM (по умолчанию, поддерживает изображение/видео) |
| Meta Llama 3.2 11B Vision |
| Meta Llama 3.2 90B Vision |
| NVIDIA Nemotron Nano VL 8B |
| Google Gemma 3 27B IT |
| NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL |
| Qwen 3.5 397B A17B VLM |
Переменные окружения
Переменная | Обязателен | Значение по умолчанию | Описание |
| Нет* | — | Один NVIDIA API Key (получить на https://build.nvidia.com, формат |
| Нет* | — | Несколько ключей, разделённых запятой / точкой с запятой / пробелом / новой строкой |
| Нет* | — | Нумерованные ключи, начиная с |
| Нет |
| Базовый адрес API |
| Нет |
| Мультимодальная модель, используемая по умолчанию |
| Нет |
| Тайм-аут запроса к API (в секундах) |
| Нет |
| Максимальная длинная сторона изображения масштабируется до этого числа пикселей перед отправкой, |
| Нет |
| Качество JPEG-сжатия перед отправкой (0–100) |
| Нет | (пусто) | Режим рассуждений MiniMax-M3: |
| Нет | Количество ключей | Общее количество попыток ротации (по всем ключам) |
| Нет |
| Секунды ожидания после каждого сбоя (ожидание сброса квоты) |
* Нужно настроить хотя бы один ключ: достаточно любого из NVIDIA_API_KEY, NVIDIA_API_KEYS или NVIDIA_API_KEY_1..N; можно настраивать одновременно (объединяются с удалением дубликатов).
Ротация ключей (автоматическое переключение нескольких ключей)
Поддерживается настройка нескольких API-ключей: запросы используют ключи по порядку, при ошибке происходит автоматическое переключение на следующий ключ. Исходный ключ не удаляется — он лишь перемещается в конец очереди и ожидает обновления своей квоты. Весь процесс автоматический, без ручного вмешательства.
Принцип работы:
При запуске все ключи объединяются в одну очередь (без дубликатов, по порядку
NVIDIA_API_KEY→NVIDIA_API_KEYS→NVIDIA_API_KEY_1..N).Запрос по умолчанию использует первый ключ из очереди.
При возникновении повторяемой ошибки (HTTP
401 / 403 / 404 / 408 / 429 / 5xxили тайм-аут соединения): первый ключ перемещается в конец очереди, ожидаетсяNVIDIA_ROTATION_BACKOFFсекунд, затем выполняется повторная попытка со следующим ключом.Если после перебора всех ключей (всего
NVIDIA_ROTATION_MAX_RETRIESпопыток) успеха нет, выбрасывается последняя ошибка.Состояние очереди сохраняется между вызовами — ограниченный по лимитам ключ оказывается в конце, а к моменту следующего оборота его квота, как правило, уже обновляется.
Пример:
# 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-1В конфигурации OpenCode передайте переменные окружения MCP-серверу:
{
"mcp": {
"opencode-eyes-nvidia": {
"type": "local",
"command": ["python", "-m", "opencode_eyes_nvidia"],
"enabled": true,
"timeout": 120000,
"environment": {
"NVIDIA_API_KEYS": "{env:NVIDIA_API_KEYS}"
}
}
}
}Установка
pip install -r requirements.txtИли установка из исходного кода:
pip install .Запуск
# 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_nvidiaНастройка в OpenCode
{
"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}"
}
}
}
}Ручное тестирование
Проверка через stdio без запуска opencode:
$env:NVIDIA_API_KEY = "nvapi-xxx"
python -m opencode_eyes_nvidiaЗатем отправьте MCP JSON-RPC сообщение в другом терминале, например:
{"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"}}}Отличия от opencode-eyes
API заменён с NVIDIA NIM (https://integrate.api.nvidia.com/v1)
Модель по умолчанию заменена с
step-3.8-flashна MiniMax-M3 (minimaxai/minimax-m3)Добавлены инструмент
list_vision_modelsи возможность переключения между несколькими моделямиПоддерживается управление режимом рассуждений
thinking_modeдля MiniMax-M3Добавлена ротация нескольких API-ключей: при ошибке автоматически переключается на следующий ключ, а исходный перемещается в конец очереди для ожидания обновления квоты
Лицензия
GXP9
This server cannot be installed
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
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceA versatile MCP server that adds vision capabilities (image analysis, OCR, image/video generation) to AI models lacking native vision, with support for multiple providers and automatic task routing.1
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceMCP 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
- AlicenseAqualityAmaintenanceMCP 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.410121MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceMCP server that provides visual question answering, image description, object detection, OCR, and image manipulation tools using OpenAI-compatible vision models.GPL 2.0
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
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/bauerelizabeth07139/opencode-eyes-nvidia'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server