Skip to main content
Glama
snow930

Vision-Multi MCP Server

by snow930

Vision-Multi MCP Server

多模型 / 多 API 供应商的视觉识图 MCP 服务器。一个 analyze_image 工具,可手动切换不同模型与 API 后端,并内置故障自动切换:主后端失败(401/403/429)时自动回退到可用后端,且把切换结果持久化,重启后依然生效。

  • 协议:MCP(Model Context Protocol),stdio transport

  • 语言:Node.js(>= 18)

  • 适用客户端:Reasonix、Claude Code 等支持 MCP 的客户端

功能特性

  • 多后端识图analyze_image 一次注册,可切换多个模型/API 供应商(provider 参数)

  • 故障自动切换:未手动指定 provider 时,主后端连续失败达阈值(默认 1 次)自动切换到回退成功的后端

  • 状态持久化:切换结果写入状态文件(默认 <REASONIX_HOME>/mcp-state/vision-multi-state.json),重启后依然生效

  • 手动覆盖provider / model 参数随时手动指定,不受自动切换影响

  • 只读声明:两个工具均声明 annotations.readOnlyHint: true,可在 Plan 模式与严格只读子代理中使用

  • 密钥安全:所有后端密钥仅经环境变量注入,代码与配置示例中不含真实密钥

Related MCP server: simple-vision-mcp

工具

analyze_image —— 分析图片

参数

类型

必填

说明

image

string

本地图片路径或 http(s) 图片 URL

prompt

string

问题(默认:请详细描述这张图片的内容)

provider

string

后端 id(用 list_providers 查看),不传用默认后端

model

string

模型名,覆盖该后端的默认模型

list_providers —— 查看当前可用后端

返回各后端的 id / 名称 / 模型 / 接口地址(不含密钥),切换前先查询。

安装

git clone https://github.com/snow930/reasonix-vision-multi.git
cd reasonix-vision-multi
npm install

配置

后端来源有两种,可共存:

  1. 默认后端 dashscope:环境变量 DASHSCOPE_API_KEY / DASHSCOPE_BASE_URL / VISION_MODEL

  2. 附加后端:环境变量 VISION_PROVIDERS(JSON 数组,可配任意多个 OpenAI 兼容端点)

环境变量

变量

必填

说明

DASHSCOPE_API_KEY

是(至少一个后端)

默认后端 API key

DASHSCOPE_BASE_URL

默认后端接口地址(默认 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

VISION_MODEL

默认后端模型(默认 qwen3.7-flash

VISION_DEFAULT_PROVIDER

默认后端 id(不传时按 apiKey 已配置的第一个后端)

VISION_PROVIDERS

附加后端 JSON 数组(见下)

VISION_FAIL_THRESHOLD

连续失败多少次后自动切换默认后端(默认 1

VISION_STATE_FILE

状态文件路径(默认 <REASONIX_HOME>/mcp-state/vision-multi-state.json

VISION_PROVIDERS 示例(密钥请用你自己的)

[
  {
    "id": "modelscope",
    "name": "ModelScope 通义千问VL",
    "baseUrl": "https://api-inference.modelscope.cn/v1",
    "apiKey": "sk-xxx",
    "model": "Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct"
  },
  {
    "id": "siliconflow",
    "name": "硅基流动",
    "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",
    "apiKey": "sk-xxx",
    "model": "Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct"
  }
]

客户端注册示例

Reasonix 全局配置 config.toml[[plugins]]):

[[plugins]]
name    = "vision-multi"
command = "node"
args    = ["/path/to/reasonix-vision-multi/index.js"]
env     = {
  DASHSCOPE_API_KEY        = "sk-xxx",
  VISION_MODEL             = "qwen3.7-flash",
  VISION_DEFAULT_PROVIDER  = "dashscope",
  VISION_PROVIDERS         = "[{\"id\":\"modelscope\",\"name\":\"ModelScope\",\"baseUrl\":\"https://api-inference.modelscope.cn/v1\",\"apiKey\":\"sk-xxx\",\"model\":\"Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct\"}]"
}

Claude Code 项目 .mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "vision-multi": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/reasonix-vision-multi/index.js"],
      "env": {
        "DASHSCOPE_API_KEY": "sk-xxx"
      }
    }
  }
}

修改配置后需重启会话 / 重新注册 MCP server 生效。

自检

# 先设置测试图片路径与至少一个后端的 key
VISION_TEST_IMAGE=/path/to/test.png DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx npm test
# 或直接与 MCP 客户端连接后调用 list_providers / analyze_image

e2e-test.js 会依次验证 initialize / tools/list / list_providers / analyze_image(默认后端真实调用)。

许可证

MIT

Install Server
F
license - not found
A
quality
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

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

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

  • MCP server for Google Veo AI video generation

  • OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.

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/snow930/reasonix-vision-multi'

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