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image-recognition-mcp

by llt22
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clipboard-vision-mcp

npm LINUX DO

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给你的编码助手或 AI 工具装上"眼睛"。注册这个 MCP 服务后，原本没有视觉能力的 LLM 可以读取剪贴板截图、本地图片、HTTP(S) 图片 URL、data URL 或 base64 图片，并返回文字描述或对图片问题的回答。

LLM（无视觉）──MCP/stdio──► clipboard-vision-mcp ──OpenAI-compatible API──► 视觉模型 ──► 文本结果

使用

1. 准备依赖

需要：

  • Node.js 20 或更高版本

  • 能访问视觉模型的 OpenAI-compatible API key

  • 剪贴板图片读取工具：

    • macOS：brew install pngpaste

    • Windows：系统内置 PowerShell，无需额外安装

    • Linux Wayland：wl-paste（来自 wl-clipboard）

    • Linux X11：xclip

包地址：clipboard-vision-mcp on npm

2. 配置 MCP Host

在 MCP Host 的 mcpServers 中添加，并按你的 OpenAI-compatible provider 填写 env：

{
  "mcpServers": {
    "clipboard-vision": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "clipboard-vision-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key",
        "OPENAI_MODEL": "your-vision-model",
        "OPENAI_BASE_URL": "https://your-openai-compatible-endpoint/v1"
      }
    }
  }
}

3. 验证

复制一张截图到剪贴板，然后向你的 AI 助手提问：

分析我剪贴板里的截图，上面有什么文字？

如果 MCP Host 已正确加载服务，助手会调用默认读取剪贴板的 recognize_image，然后返回图片内容。

Related MCP server: clipboard-vision-mcp

工具

recognize_image

单个通用图片识别工具。默认读取剪贴板，也可以通过 image 参数传入本地路径、HTTP(S) URL、data URL、base64 或 "clipboard"。

参数

类型

必填

默认值

说明

image

string

否

"clipboard"

路径 / URL / data URL / base64 / "clipboard"

prompt

string

否

Describe this image in detail, including any visible text.

对图片的提问或指令

detail

"auto" | "low" | "high"

否

auto

视觉 detail 级别，low 更快更省 token

maxTokens

integer

否

1024

响应最大 token 数

示例问题：

  • 描述这张截图

  • 提取图片里的文字

  • 这张 UI 截图里有什么错误提示？

  • 这个图表表达了什么？

返回 { content: [{ type: "text", text: "..." }] }；失败时返回 isError: true 和错误信息。

配置项

除在 MCP Host 的 env 中直接设置外，也支持项目根目录的 .env 文件。MCP Host 传入的环境变量优先级更高。

环境变量

默认值

说明

OPENAI_API_KEY

必填

OpenAI-compatible API key

OPENAI_MODEL

gpt-4o-mini

视觉模型名

OPENAI_BASE_URL

OpenAI 默认地址

OpenAI-compatible 网关地址

OPENAI_TIMEOUT_MS

60000

请求超时时间（毫秒）

LOCAL_FILE_INPUT_ENABLED

true

设为 false 可禁用本地文件路径输入

LOCAL_FILE_ALLOWED_ROOTS

空

路径 allowlist，逗号分隔，例如 /tmp,~/Pictures；空表示允许所有路径

Provider 配置示例：

OPENAI_API_KEY=...
OPENAI_MODEL=your-vision-model
OPENAI_BASE_URL=https://your-openai-compatible-endpoint/v1

本地文件、data URL、原始 base64 和剪贴板输入必须是 PNG、JPEG、GIF、WebP 或 BMP 格式，单张不超过 20 MiB。HTTP/HTTPS URL 会作为 URL 直接传给 OpenAI-compatible API。

开发

从源码运行：

git clone <this-repo> image-recognition-mcp
cd image-recognition-mcp
npm install
npm run build

本地调试：

npm run dev
# 或
npm run build && npm start

如果从本地 clone 作为 MCP server 使用，配置里改用 "command": "node"，args 指向 dist/index.js 的绝对路径。

服务通过 stdio 收发 MCP 消息：从 stdin 读 JSON-RPC，向 stdout 写回响应。

项目结构

clipboard-vision-mcp/
├── package.json
├── tsconfig.json
├── .env.example
└── src/
    ├── index.ts              # MCP server 入口，注册工具和 stdio transport
    ├── config.ts             # 加载和校验 env 配置
    ├── tools/
    │   └── recognize.ts      # 视觉工具定义和 handler
    ├── providers/
    │   └── openai.ts         # OpenAI-compatible 视觉调用
    └── inputs/
        ├── index.ts          # resolveImage() 分发器
        ├── types.ts
        ├── image.ts          # 图片 MIME、大小、magic-byte 校验
        ├── file.ts           # 本地路径转 base64
        ├── url.ts            # HTTP(S) URL 透传
        ├── base64.ts         # base64 / data URL
        └── clipboard.ts      # macOS / Windows / Linux 剪贴板图片读取

License

MIT

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A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

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Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
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