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reference-search-mcp

自用工具:画师找绘画参考图。AI 编码代理请先读 AGENTS.md

一个给 AI 用的参考图搜索 MCP 服务器:接收自然语言查询 → 解析为关键词 → 并行搜索多个图源 → 缩略图去重 → 拼成带编号的拼图 → 多模态模型通过工具调用筛选(而不是裸 JSON 输出)→ 客户端驱动迭代(a、b、c… 轮,跨轮去重)→ 按 ID 下载整图返回文件路径。

调用方 AI (MCP 客户端)
   │  image_search_start("找适合播客封面的太空插画素材")
   ▼
[reference-search-mcp]                        ┌──────────────────────┐
  ├─ LLM 层 (pi)  NL → 关键词 (submit_keywords 工具)          │ 搜索适配器(并行)    │
  ├─ providers    DDG / Bing / Wikimedia / Openverse / Serper │  ddg ─┐             │
  ├─ 去重         pHash(跨轮 seen 集合)                      │  bing ─┤ 结果合并    │
  ├─ 拼图         sharp 编号拼图 round-a.png(a1..aN)         │  wikimedia ─┘       │
  ├─ 视觉筛选     pi vision 模型看拼图,调用 select_images /   └──────────────────────┘
  │               reject_images / refine_search 工具
  ▼
{ round:"a", gridPath, selectedIds:["a3","a17"], metadata:[...] }
   │  image_search_iterate("不要 a3,多找像 b7 的") → round b(重复图自动剔除)
   │  image_search_collect(session, ["b1","c12"]) → 本地文件路径 + manifest.json

为什么结果用"工具调用"交付,而不是结构化 JSON?

筛选模型对拼图的选择,通过 select_images / reject_images / refine_search函数调用表达:

  • 参数 schema 由模型服务商强制校验——天然是合法 JSON,没有 markdown 围栏、散文夹杂、键名漂移问题;

  • 多意图一次表达(选 + 拒 + 建议下一轮关键词);

  • 传了无效 ID(如 a99)时执行器回执错误,模型下一轮自行修正

  • 与 MCP 外层同构:外层是调用方 AI 通过工具用我们,内层是我们通过工具用模型。

LLM 层基于 pi@earendil-works/pi-ai,MIT):统一多提供商 API(Anthropic / OpenAI / DeepSeek / Gemini / 通义 / Kimi / MiniMax…)、自动认证解析、内置模型目录、重试与 JSON 修复工具。不引入重型 agent 框架——服务器端 LLM 只是三个有界函数(解析关键词 / 解读反馈 / 筛选拼图),真正的迭代循环由调用方 AI 驱动。

快速开始

要求:Node ≥ 22.19。

npm install --ignore-scripts
npm run build

1. 配置 LLM(pi 认证,二选一)

# 方式 A:环境变量(任意 pi 支持的提供商)
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-...          # 文本解析(便宜)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...     # 视觉筛选
# 或 OPENAI_API_KEY / GEMINI_API_KEY / OPENROUTER_API_KEY ...

# 方式 B:pi 的登录体系(支持订阅制)
npx @earendil-works/pi-coding-agent /login   # 或直接 pi /login

模型选择(可选):

export PI_TEXT_MODEL=deepseek/deepseek-chat
export PI_VISION_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4-5
export PI_THINKING=off            # off|minimal|low|medium|high

自定义 OpenAI 兼容端点(Qwen-VL / GLM-4V / Ollama 等):

export PI_CUSTOM_PROVIDER_API=openai-completions
export PI_CUSTOM_PROVIDER_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
export PI_CUSTOM_PROVIDER_MODELS=qwen-vl-max,qwen-turbo
export PI_CUSTOM_PROVIDER_API_KEY=sk-...

DeepSeek 视觉模型deepseek-v4-flash-vision-exp,不在 pi 内置目录里,走自定义端点):

export DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
export PI_TEXT_MODEL=deepseek/deepseek-v4-flash
export PI_VISION_MODEL=deepseek-vision/deepseek-v4-flash-vision-exp
export PI_CUSTOM_PROVIDER_ID=deepseek-vision
export PI_CUSTOM_PROVIDER_API=openai-completions
export PI_CUSTOM_PROVIDER_BASE_URL=https://api.deepseek.com
export PI_CUSTOM_PROVIDER_MODELS=deepseek-v4-flash-vision-exp
export PI_CUSTOM_PROVIDER_API_KEY_ENV=DEEPSEEK_API_KEY

没有 LLM 凭据也能用(降级模式)start/iterate 时显式传 keywords,跳过自动解析与筛选,返回全部候选。

2. 配置图源

export PROVIDERS=ddg,bing,wikimedia          # 默认;并行查询
export OPENVERSE_TOKEN=...                   # 启用 openverse(CC 图库)
export SERPER_API_KEY=...                    # 启用 serper(Google 图搜)
export SAFE_SEARCH=true

3. 接入 MCP 客户端

Claude Code:

{
  "mcpServers": {
    "reference-search": {
      "command": "node",
      "args": ["D:/path/to/reference-search-mcp/dist/index.js"],
      "env": { "DEEPSEEK_API_KEY": "...", "ANTHROPIC_API_KEY": "..." }
    }
  }
}

自研 stdio 客户端:node dist/index.js,标准 MCP 协议,工具返回 JSON 文本块。

双模式:这个 MCP 是"视觉能力外包"

这个 MCP 的本质是给纯文本模型一双眼睛:搜索、拼图、编号是机械部分;视觉筛选(看拼图选编号)是"外包的视觉能力"。调用方是否多模态,决定服务器要不要替它看:

模式

适用调用方

服务器行为

交互

serverFILTER_MODE=server

纯文本模型

文本解析关键词 + 视觉筛选

返回 selectedIds + reasons(视觉模型的"看图报告")

clientFILTER_MODE=clientfilter:false

多模态模型

只做机械部分,不调用视觉模型(省一次视觉 API)

返回拼图路径 + 全部候选编号,调用方自己看拼图自己选 ID

auto(默认)

任意

配了视觉模型就筛,没配就降级

同 server / client

collect 本来就接受任意有效 ID——多模态调用方可以无视 selectedIds 自己挑。每次调用也可用 filter: false 覆盖全局配置。

工具契约

工具

入参

返回要点

image_search_start

query, keywords?, criteria?, count?, safe_search?, filter?

session_id, round:"a", grid_path, filtered, selected_ids, metadata(编号→title/域名/license/尺寸/URL), keywords_used, warnings

image_search_iterate

session_id, feedback(可引用 a3/b12), keywords?, filter?

下一轮 round:"b"…;跨轮 pHash 去重(dedupe_skipped);LLM 经 refine_search 调整关键词

image_search_collect

session_id, ids:["b1","c12"]

files(本地路径/URL/license/宽高), manifest_path, failures(逐 ID)

image_search_status

session_id

各轮选中/拒绝、当前关键词、已收集

ID 规则:轮次字母 + 格序号。a3 = 第 1 轮第 3 格,b12 = 第 2 轮第 12 格。所有引用与 collect 均以此为准。

配置参考

变量

默认

说明

PROVIDERS

ddg,bing,wikimedia

启用图源,逗号分隔

OPENVERSE_TOKEN / SERPER_API_KEY

可选图源凭据

GRID_COLUMNS / GRID_ROWS

6 / 8

每轮 48 格;GRID_CELL_SIZE 默认 256px

SESSION_TTL_MINUTES

120

会话与临时拼图自动清理

DATA_DIR / OUT_DIR

系统 temp / ./out

数据与收集产物目录

HTTP_TIMEOUT_MS

15000

抓取超时

LLM_MAX_TURNS

3

内层工具循环最大轮数

FILTER_MODE

auto

auto | server | client(见"双模式")

PI_TEXT_MODEL / PI_VISION_MODEL / PI_THINKING

自动挑选

LLM 模型选择

架构

src/
  mcp/        # MCP server(stdio)与 4 个工具注册
  llm/        # pi-ai 之上的工具调用循环:parseKeywords / interpretFeedback / filterGrid
  providers/  # SearchProvider 接口 + ddg/bing/wikimedia/openverse/serper 适配器,并行容错
  grid/       # sharp 拼图构建(编号徽章/占位格)、pHash 去重
  session/    # 会话状态机(轮次 a/b/c、seen 哈希、TTL 清理)
  collect/    # 整图下载(UA/Referer/重试/校验)、manifest 生成
  service.ts  # 编排:search → dedupe → grid → filter → round state

测试与脚本

npm test                              # 34 个测试:单测 + 真实 MCP stdio 集成测试
npm run smoke -- --query "space nebula" --keywords "nebula,art" --collect "a1,a2" [--iterate "更多星球"]
npm run handshake -- --query "cat" --keywords "cat"     # MCP stdio 握手冒烟(先 build)
npx tsx scripts/debug-pi.ts           # 诊断:pi 层工具调用(DeepSeek 文本)
npx tsx scripts/debug-vision.ts       # 诊断:视觉模型对最近一轮拼图的原始响应

注意事项

  • 版权metadata/manifest 透传 license(Wikimedia/Openverse 自带),商用素材请自行核验来源授权。

  • 热链保护:部分站点(如 Etsy)拒绝第三方下载,collect 会逐 ID 报告失败;403 时可用浏览器直接打开 URL。

  • 反爬:适配器带 UA、请求间隔与重试退避;单源失败不影响整体。

  • 降级模式:无 LLM 凭据时需显式传 keywords,且不自动筛选(返回全部候选)。

-
license - not tested
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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