你的 LLM ──MCP──→ analyze_image ──→ OpenAI 兼容多模态 API
   ↑                                    (qwen-vl / gpt-4o / glm-4v)
   └────────── 分析结果（文字）←─────────────────┘

git clone https://github.com/yunper-wang/mcp-image-analyzer.git
cd mcp-image-analyzer
npm install

# 必填（在 MCP 客户端的 server env 中注入）
OPENAI_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode   # 不带 /v1，程序自动拼版本段
OPENAI_API_KEY=sk-你的密钥
OPENAI_MODEL=qwen-vl-max

# 可选
OPENAI_API_VERSION=v1          # OpenAI/阿里百炼用 v1；智谱用 v4
IMAGE_ANALYZER_MAX_TOKENS=1024  # 输出 token 上限
IMAGE_ANALYZER_TIMEOUT_MS=60000 # 单次请求超时(ms)
IMAGE_ANALYZER_MAX_IMAGE_MB=20  # 图片大小上限
IMAGE_ANALYZER_COMPRESS_THRESHOLD=1500000  # 解码后超此字节才压缩
IMAGE_ANALYZER_COMPRESS_MAX_EDGE=2048      # 压缩时长边上限
IMAGE_ANALYZER_SEND_DETAIL=0   # 仅 OpenAI 官方端点才开 detail 字段

{
  "mcpServers": {
    "image-analyzer": {
      "command": "node",
      "args": ["/你的路径/mcp-image-analyzer/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_BASE_URL": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-你的密钥",
        "OPENAI_MODEL": "qwen-vl-max"
      }
    }
  }
}

{
  "image_path": "/abs/path/screenshot.png",
  "prompt": "提取图中所有可见文字"
}

{
  "image_url": "https://example.com/chart.png",
  "prompt": "这张折线图说明什么趋势？列出坐标轴和关键数值",
  "model": "qwen-vl-plus"
}

mcp-image-analyzer/
├── index.js              # MCP Server 主程序
├── package.json
├── package-lock.json
├── .env.example          # 配置模板（无真实密钥）
├── docs/
│   └── INSTALL.md        # 详细安装与多平台配置
├── SKILL.md              # 客户端无关使用说明
├── LICENSE
└── README.md