Life Saver MCP
Allows using Google Gemini models for analyzing images and web page content.
Allows using OpenAI models (e.g., GPT-4o) for analyzing images and web page content.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Life Saver MCPanalyze this Zentao bug: https://zentao.example.com/?m=bug&f=view&bugID=1081"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Life Saver MCP
图片识别 & 网页内容分析 MCP Server。支持直接传图、蓝湖设计稿、禅道 Bug/需求/任务以及任意网页 URL 的智能分析。
功能
analyze_image — 图片识别
传入图片(本地路径 / base64 / 图片 URL),AI 自动识别场景并结构化输出。
UI 原型/设计稿 → 组件结构、布局、交互说明、样式标注
Bug 截图 → 异常描述、可能原因、影响范围、修复建议
需求文档 → 关键需求、验收标准、业务规则
通用图片 → 客观描述
支持格式:PNG / JPEG / GIF(自动提取关键帧)/ WebP / BMP,单文件限制 10MB。
analyze_url — 网页内容分析
传入 URL,自动识别来源并拉取内容后 AI 整理输出。
来源 | 认证方式 | 能力 |
蓝湖 ( | Cookie | 设计稿图片、Axure 原型截图、设计标注、切图提取 |
禅道 ( | Cookie | Bug/需求/任务详情、图片、附件、历史记录 |
通用网页 | 无 | 抓取文字和图片 |
蓝湖能力
设计稿 URL(无 docId 参数):
https://lanhuapp.com/web/#/item/project/product?tid=xxx&pid=xxx
https://lanhuapp.com/web/#/item/project/stage?tid=xxx&pid=xxx自动提取:
设计图列表 + 图片下载(转 base64 传 AI)
设计标注(Sketch JSON → 文字/形状/图层信息、颜色、字体、阴影、圆角等)
设计 Token(渐变、边框、非均匀圆角等高风险元素)
切图/素材(下载链接 + 多分辨率 URL:1x/2x/3x/iOS/Android)
PRD 文档 URL(带 docId 参数):
https://lanhuapp.com/web/#/item/project/product?tid=xxx&pid=xxx&docId=xxx自动提取:
Axure 原型页面截图(Playwright 渲染,支持缓存)
页面文字内容
文档版本信息
蓝湖需要 Cookie 认证,DDS API 需要单独的 DDS_COOKIE(默认复用 LANHU_COOKIE)。
禅道支持的 URL 格式
?m=bug&f=view&bugID=1081 # Bug
?m=story&f=view&id=572 # 研发需求
?m=requirement&f=view&storyID=495 # 用户需求
?m=projectstory&f=view&storyID=434&projectID=146 # 项目需求
?m=task&f=view&taskID=314 # 任务禅道页面通过 ZIN 框架解析,自动提取:
基本信息字段(产品、模块、优先级、状态、指派等)
正文内容(重现步骤 / 需求描述 / 任务描述)
内嵌图片(自动下载转 base64 传给 AI)
附件文件(提取文件名、类型、大小、下载链接,供调用方判断是否需要下载解析)
历史记录 / 备注
Related MCP server: figmind
快速开始
安装
pip install -e .配置
life-saver-mcp.json:
{
"handlers": {
"lanhu": {
"enabled": true,
"auth": { "type": "cookie", "env": "LANHU_COOKIE" }
},
"zentao": {
"enabled": true,
"url": "http://zentao.example.com",
"auth": { "type": "cookie", "env": "ZENTAO_COOKIE" }
}
},
"providers": [
{
"type": "openai",
"api_key_env": "OPENAI_API_KEY",
"base_url": "https://api.openai.com/v1",
"models": ["gpt-4o"],
"default": true
}
]
}配置文件查找顺序:--config 参数 > LIFE_SAVER_CONFIG 环境变量 > 当前目录 life-saver-mcp.json > ~/.config/life-saver-mcp/config.json > 内置默认配置。
环境变量
变量 | 说明 |
| OpenAI API Key(或兼容接口的 Key) |
| Google Gemini API Key |
| Anthropic Claude API Key |
| 蓝湖 Cookie(从浏览器 DevTools → Network → 任意请求的 Cookie header 复制) |
| 蓝湖 DDS API Cookie(可选,默认复用 |
| 禅道 Cookie(同上,需包含 |
| 自定义配置文件路径 |
获取禅道 Cookie
浏览器打开禅道并登录
F12 → Network → 随便点一个请求
复制 Cookie header 中的完整内容(至少包含
zentaosid和zp)
启动
# stdio 模式(本地 MCP 客户端)
life-saver-mcp --transport stdio
# HTTP 模式(远程部署)
life-saver-mcp --transport streamable-http --port 8000
# SSE 模式(兼容旧客户端)
life-saver-mcp --transport sse --port 8000MCP 客户端配置
Cursor / Claude Desktop(stdio):
{
"mcpServers": {
"life-saver": {
"command": "life-saver-mcp",
"args": ["--transport", "stdio"]
}
}
}远程 HTTP:
{
"mcpServers": {
"life-saver": {
"url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
}
}
}AI Provider
支持所有 OpenAI 兼容接口,通过 base_url 和 api_key_env 配置:
{
"type": "openai",
"api_key_env": "YOUR_API_KEY",
"base_url": "https://your-api-endpoint.com/v1",
"models": ["your-model-name"],
"default": true
}内置 Provider 类型:openai(兼容所有 OpenAI 接口)、google、anthropic。
无 Provider 时,analyze_url 仍可工作,返回原始抓取内容(文字 + 图片数量 + 附件列表),不调用 AI 分析。
架构
用户输入
│
├─ 图片 ────────► analyze_image ──► AI 分析 ──► 结构化结果
│
└─ URL ─────────► analyze_url
│
▼
URL Router(域名匹配)
│
┌─────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
Lanhu Zentao Generic
Handler Handler Handler
│ │ │
┌─────┤ │ │
▼ ▼ │ │
Axure Design │ │
Screenshot Info │ │
(Playwright) │ │
│ │ │ │
│ Annotations │
│ + Slices │ │
└─────┤ │ │
▼ ▼ ▼
PageContent
├─ text_sections
├─ images (base64)
└─ attachments (metadata)
│
▼
AI Analyzer
(多模态:文字 + 图片)
│
▼
结构化 JSON项目结构
src/life_saver_mcp/
├── server.py # MCP Server 入口(FastMCP)
├── config.py # 配置加载
├── models.py # Pydantic 数据模型
├── providers/ # AI Provider 层
│ ├── base.py # BaseProvider 抽象类
│ ├── openai_provider.py # OpenAI(兼容 base_url)
│ ├── google_provider.py # Google Gemini
│ └── anthropic_provider.py # Anthropic Claude
├── handlers/ # URL Handler 层
│ ├── base.py # BaseHandler 抽象类
│ ├── router.py # URL 域名路由
│ ├── generic.py # 通用网页抓取(BeautifulSoup)
│ ├── lanhu.py # 蓝湖主逻辑(Cookie + API)
│ ├── lanhu_axure.py # 蓝湖 Axure 原型下载 + Playwright 截图
│ ├── lanhu_annotations.py # 蓝湖设计标注提取(Sketch JSON)
│ ├── lanhu_slices.py # 蓝湖切图/素材提取(多分辨率 URL)
│ └── zentao.py # 禅道(Cookie + ZIN JSON 解析)
└── analysis/ # 分析引擎
├── prompts.py # 场景识别 Prompt 模板
├── scenario.py # 结果解析
└── image_utils.py # GIF 多帧提取等图片工具扩展
新增 AI Provider
在
providers/下新建文件,继承BaseProvider实现
analyze_image、analyze_text、analyze_multimodal三个方法在
server.py的PROVIDER_REGISTRY中注册在
life-saver-mcp.json的providers中添加配置
新增 URL Handler
在
handlers/下新建文件,继承BaseHandler实现
can_handle(url)和fetch_content(url)方法在
handlers/__init__.py中导出在
handlers/router.py的create_router中注册在
life-saver-mcp.json的handlers中添加配置
参考项目
蓝湖功能参考:lanhu-mcp — 蓝湖 Axure 文档提取 MCP Server,本项目的蓝湖 Handler(Axure 截图、设计标注、切图提取、DDS Schema 等)基于该项目的实现思路和 API 调用方式进行适配。
License
MIT
Maintenance
Resources
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Tools
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/kaminof3tt/life-saver-mcp'
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