mimo-vision-mcp
Provides vision capabilities to text-only LLMs by integrating with Xiaomi's MiMo vision models (e.g., MiMo-V2.5) for image analysis, description, and OCR.
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., "@mimo-vision-mcpDescribe this image: /home/user/photo.jpg"
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.
mimo-vision-mcp
Give text-only LLMs vision capability through MCP, powered by vision models like Xiaomi MiMo-V2.5.
通过 MCP(Model Context Protocol),把视觉模型(如小米 MiMo-V2.5)的图像理解能力暴露给不具备多模态能力的文本 LLM。文本模型遇到图片/截图/图片路径时,可主动调用 analyze_image、describe_image、extract_text_from_image 等工具获得视觉能力。
🚀 一键启动(新手也能 1 分钟上手,无需敲任何命令)
本项目内置 WebUI 一键启动,全程鼠标操作,自动完成所有环境配置,零命令行门槛:
下载 / 克隆本项目到本地
双击
start-webui.bat(Windows)——脚本会自动创建.env(从.env.example)、自动装环境/依赖、启动服务、并自动打开浏览器浏览器打开后,在网页里填入你的 API Key → 点「应用到 CLI」,或直接拖一张图片进去 → 选个视觉模型 → 点「预览测试」,即可看到视觉模型"看图说话"
首次启动会自动安装依赖(需联网,约 1~2 分钟),之后双击即秒开。 完全不需要懂 Python、不需要手敲
pip、不需要手动创建.env——脚本全自动完成。
命令行里的文本 LLM 使用视觉能力的完整接入见下方 接入 opencode。
Related MCP server: mimo-vision-mcp
原理
文本模型负责"调度",视觉模型负责"看",MCP 是把两者接起来的接口——图片数据本身不经过文本模型。
用户给图片路径/URL
→ ① 文本 LLM 根据工具列表 + 调用指引,决定调用 analyze_image
→ ② opencode / 任意 MCP 客户端(stdio)
→ ③ mimo-vision MCP server(图片归一化 + 转发请求)
→ ④ 视觉模型(MiMo-V2.5 等,经 OpenCode Go / 自定义供应商)真正"看"图
→ ⑤ 文本结果原路返回,文本模型转述给用户特性
一键启动:双击
start-webui.bat即可,自动装依赖、起服务、开浏览器,新手零门槛开箱即用:默认接入 OpenCode Go,填一个 API Key 即可开始,也可切换小米官方 / 任意自定义供应商
基于 OpenAI 兼容协议,stdio 本地传输,可接入 opencode / Claude Desktop / Cursor 等任意 MCP 客户端
图片输入灵活:本地路径 / http(s) URL / base64 data URI / 纯 base64 均可
支持多图输入、图片格式自动识别(JPEG/PNG/GIF/WebP/BMP)、50MB 限制校验
自动按模型选择 API 协议:
gpt-*/grok-*走 Responses API,其余走 chat/completions(可强制指定)内置 WebUI 配置面板:可视化选模型、预览测试,选择即同步到 CLI,无需重启
无 API key 时返回友好错误提示,不会崩溃
目录结构
mimo-vision-mcp/
├── mimo_vision_mcp/
│ ├── config.py # 配置读取(.env 实时重读)+ 应用到 MCP
│ ├── image_loader.py # 图片输入归一化 + MIME 探测
│ ├── providers.py # 供应商注册表 + call_vision(chat/responses 适配)
│ └── server.py # FastMCP server + 3 个工具
├── webui/ # WebUI 配置面板(FastAPI + 单页 HTML)
├── tests/ # 单元测试
├── .github/workflows/ci.yml
├── opencode.example.json # opencode 接入配置示例
├── AGENTS.md # 文本模型的调用指引
├── start-webui.bat # 🚀 一键启动(Windows,双击即用)
├── LICENSE
└── pyproject.toml安装
python -m venv .venv
# Windows: .\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e ".[dev]"
.venv/bin/python -m pip install -e ".[dev]"配置 API Key
本项目默认走 OpenCode Go 套餐调用 MiMo-V2.5(模型 mimo-v2.5,OpenAI 兼容端点 https://opencode.ai/zen/go/v1)。
在 opencode.ai/auth 订阅 Go,复制 API Key
将
.env.example复制为.env并填写:MIMO_API_KEY=你的-opencode-go-key
也可通过环境变量覆盖(config.py 每次调用实时重读 .env):
变量 | 说明 | 默认值 |
| API Key(也可用 | 空 |
| 供应商 ID |
|
| 视觉模型 ID |
|
| OpenAI 兼容端点 |
|
|
| 自动 |
| 单次输出上限 |
|
| 请求超时(秒) |
|
切换视觉模型:OpenCode Go 里更快的多模态模型可把
MIMO_MODEL改成gpt-5.6-luna(走/responses)或minimax-m3。注意mimo-v2.5-pro是纯文本模型,不能看图。
运行 MCP server
# 方式一:控制台脚本
mimo-vision-mcp
# 方式二:模块运行
python -m mimo_vision_mcp.server接入 opencode
参考 opencode.example.json 把 mimo-vision 注册为本地 stdio MCP server:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"mimo-vision": {
"type": "local",
"command": ["<你的python路径>", "-m", "mimo_vision_mcp.server"],
"enabled": true,
"environment": { "MIMO_API_KEY": "{env:MIMO_API_KEY}" }
}
},
"experimental": { "mcp_timeout": 120000 }
}注意:
experimental.mcp_timeout(默认 30s)控制 MCP 工具调用超时。视觉请求可能耗时几十秒,需调到 120s 以上;不要在mcp.mimo-vision里单独设置timeout,它会覆盖mcp_timeout并导致超时。配置改动后需重启 opencode 生效。
本项目还附带 AGENTS.md(文本模型的调用指引),可通过全局配置 "instructions": ["<路径>/AGENTS.md"] 注入每个会话,让纯文本模型遇到图片时主动调用工具。
工具说明
工具 | 说明 |
| 通用图片问答,可多图 |
| 详细描述图片内容 |
| 提取图中文字(OCR) |
images 每项支持:
本地绝对路径:
C:/Users/xx/Pictures/a.png公网 URL:
https://example.com/a.jpgbase64 data URI:
data:image/png;base64,....纯 base64 字符串
返回 JSON:{ "result": "...", "error": "", "model": "...", "usage": {...} }
WebUI(交互式前端 · 一键启动)
新手首选入口:图形化界面,上传图片、选模型、看效果,全鼠标操作。
一键启动(最简单,无需懂任何命令)
双击 start-webui.bat(Windows)即可:
脚本自动检查/创建环境、自动安装依赖
自动启动服务并自动打开浏览器
若服务已在运行则直接打开浏览器,不会重复启动
非 Windows 用户手动启动:
python -m pip install -e ".[web]" && python -m webui.app,然后浏览器打开 http://127.0.0.1:8000(端口可用MIMO_WEBUI_PORT修改)。
界面功能
顶部「CLI / MCP 当前生效模型」显示命令行 LLM 实际使用的供应商/模型/风格
选好模型后点**「应用到 CLI(同步到 MCP)」**,配置写入
.env,无需重启,CLI 下次调用即用新模型下方「预览测试(不影响 CLI)」用于先试效果
API Key 存于浏览器 localStorage;「应用到 CLI」时可一并写入
.env
测试
python -m pytest -q常见问题
我不会编程 / 不想敲命令怎么办?:双击
start-webui.bat即可,脚本会自动创建.env、装依赖、起服务、开浏览器,全程鼠标操作API Key 填在哪?:clone 后没有
.env(仓库只含空模板.env.example)。双击启动脚本会自动生成.env,之后在网页里填 Key 并点「应用到 CLI」,或直接编辑.env的MIMO_API_KEY返回"未配置 API Key":在
.env配置MIMO_API_KEY(或直接在 WebUI 里填写并「应用到 CLI」)图片格式不支持:仅支持 JPEG/PNG/GIF/WebP/BMP
base64 输入报"无法解析":确认输入为合法 base64,且格式在支持范围内
MCP 工具调用超时:将
experimental.mcp_timeout调到 120000ms 以上
许可证
参考
Maintenance
Resources
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Related MCP Connectors
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
Multimodal video analysis MCP — transcription, vision, and OCR for any video URL.
100+ MCP tools for AI agents: content metadata, trade intelligence, business-expertise analysis.
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