Skip to main content
Glama

Mimo Vision MCP

基于 mimo-v2.5 的图像识别 MCP 服务器,为 AI 助手提供"看图"能力。

Python 3.10+ MCP License: MIT


功能特性

单一工具 recognize_image,通过 mode 参数切换三种识别能力:

模式

用途

输出格式

典型场景

describe

通用图像描述

纯文本

场景理解、内容审核、图片摘要

ocr

文字识别

纯文本

截图提取、文档数字化、车牌/招牌识别

extract

结构化信息提取

JSON

发票解析、名片录入、表格数据化

extract 模式输出格式

通过 format 参数控制输出结构:

行为

auto(默认)

由模型自动判断最合适的结构

json

强制输出 JSON 对象

table

强制输出 Markdown 表格


Related MCP server: image-analysis-mcp

快速开始

1. 安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/k0tori/mimo-vision-mcp.git
cd mimo-vision-mcp

# 安装(开发模式)
pip install -e .

2. 配置 API

cp .env.example .env

编辑 .env,填入你的 API 凭据:

MIMO_API_BASE_URL=https://your-api-endpoint/v1
MIMO_API_KEY=your-api-key

3. 注册 MCP 服务器

在你的 MCP 客户端配置中添加:

{
  "mcpServers": {
    "mimo-vision": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mimo_vision_mcp"],
      "env": {
        "MIMO_API_BASE_URL": "https://your-api-endpoint/v1",
        "MIMO_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

提示: env 字段可选。如果省略,服务器会从项目目录下的 .env 文件读取配置。


使用示例

describe — 描述图片内容

{
  "image": "/path/to/photo.jpg",
  "mode": "describe"
}

也支持 URL 输入:

{ "image": "https://example.com/photo.jpg", "mode": "describe" }

ocr — 提取文字

{
  "image": "/path/to/screenshot.png",
  "mode": "ocr"
}

extract — 结构化提取

{
  "image": "/path/to/invoice.jpg",
  "mode": "extract",
  "prompt": "提取发票号码、开票日期和总金额"
}

强制 JSON 输出:

{
  "image": "/path/to/business-card.png",
  "mode": "extract",
  "format": "json"
}

工具接口

recognize_image

参数

类型

必填

默认值

说明

image

string

本地文件路径或图片 URL

mode

string

describe / ocr / extract

prompt

string

""

补充提示词,引导模型关注特定内容

format

string

"auto"

仅 extract 模式:auto / json / table


支持的图片格式

格式

扩展名

最大大小

PNG

.png

20 MB

JPEG

.jpg / .jpeg

20 MB

WebP

.webp

20 MB

GIF

.gif(静态)

20 MB

格式通过文件头(magic bytes)自动检测,不依赖扩展名。


错误处理

所有错误以纯文本返回,不会抛出异常。常见错误类型:

错误

示例

文件不存在

错误:文件不存在 - /path/to/missing.png

格式不支持

错误:不支持的图片格式,支持 PNG/JPEG/WebP/GIF

文件过大

错误:文件过大(25.3MB),限制 20MB

API 认证失败

错误:API 认证失败,请检查 API Key

模型返回异常

错误:模型调用失败 - ...


开发

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

# 运行测试(详细输出)
pytest -v

项目结构

src/mimo_vision_mcp/
├── __init__.py          # 包初始化
├── __main__.py          # python -m 入口
├── server.py            # MCP 服务,注册工具
├── api/
│   └── client.py        # OpenAI 兼容 API 客户端
├── tools/
│   └── recognize.py     # recognize_image 实现
└── utils/
    ├── image.py         # 图片处理(magic bytes、base64)
    └── prompts.py       # System prompt 定义

License

MIT

Related MCP Connectors

Related MCP Servers