# qwen-vision-mcp

给 Claude Code 补上视觉能力的 MCP 服务器:通过阿里云百炼 (DashScope) API
调用 Qwen3.7-Flash 视觉语言模型分析图片。纯文本模型(如 deepseek)也能
"看图"。

## 功能

- `analyze_image(image, prompt)` — 输入本地图片路径或 http(s) URL,返回
  Qwen3.7-Flash 的文本分析

## 安装

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 注册

在 `~/.claude.json` 的 `mcpServers` 中增加:

```json
"qwen-vision": {
  "type": "stdio",
  "command": "python",
  "args": ["C:\\Users\\kakun\\projects\\qwen-vision-mcp\\server.py"],
  "env": { "DASHSCOPE_API_KEY": "sk-你的Key" }
}
```

重启 Claude Code 后生效。

## 🤖 Agent 一键部署

把下面这段**原样发给你的 AI 助手**(Claude Code、Codex 等),它就能自动完成克隆、装依赖、注册 MCP 全流程:

````
帮我部署 qwen-vision-mcp(https://github.com/hanasite/qwen-vision-mcp),执行以下步骤:

1. 克隆仓库到本地(如 ~/projects/qwen-vision-mcp):
   git clone https://github.com/hanasite/qwen-vision-mcp.git ~/projects/qwen-vision-mcp

2. 安装依赖:
   python -m pip install -r ~/projects/qwen-vision-mcp/requirements.txt

3. 备份 ~/.claude.json 后,在其 mcpServers 中注册(Windows 用 python,其他平台用 python3;
   <项目路径> 替换为第 1 步的实际克隆位置,注意 Windows 路径用反斜杠转义):
   "qwen-vision": {
     "type": "stdio",
     "command": "python",
     "args": ["<项目路径>/server.py"],
     "env": { "DASHSCOPE_API_KEY": "<询问用户提供 DashScope API Key,或留占位符让用户自己填>" }
   }

4. 完成后告诉我:重启 Claude Code 即可,调用 analyze_image(本地图片路径或 URL)即可分析图片。

注意:不要创建 git 仓库;API Key 只写入 ~/.claude.json,绝不写入项目文件或提交。
````

## 获取 API Key

阿里云百炼控制台 → API-KEY 管理 → 创建 API Key。

## 使用

让 Claude Code 直接对图片路径调用分析即可,例如:

- 用户拖入的图片(自动落盘为本地文件)
- 浏览器截图保存的 PNG
- 任意图片 URL

## 已知限制

- 图片通过 base64 上传,超大图片会增加请求体积(API 侧有大小限制)
- 每次调用独立,无多轮对话状态