MIMO Image Recognition MCP
by rayner-luo
README.md
# MIMO Image Recognition MCP
一个调用小米 MIMO 多模态模型进行图片理解的 MCP Server
## 重要说明
本 MCP 的作用是在不中断 MIMO 2.5 Pro 主模型对话上下文的前提下,通过 MCP 工具调用 MIMO 2.5 模型单独完成图片识别任务。
它不会让 MIMO 2.5 Pro 模型本身具备多模态图片理解能力;图片理解由本 MCP 背后的 MIMO 2.5 模型完成,再把识别结果返回给主对话模型继续推理。
该 MCP 支持:
- 本地图片路径识别
- 网络图片 URL 识别
- Agent 自定义提示词
- API Key、请求地址、模型名称通过 MCP 启动配置传入
- 支持通过 npx 运行
- 支持本地源码运行
## 功能说明
本项目会向 MCP 客户端暴露一个工具:
### `understand_image`
用于调用 MIMO 多模态模型理解图片。
支持的输入方式:
- `image_path`: 单张本地图片路径
- `image_url`: 单张网络图片 URL
- `image_paths`: 多张本地图片路径
- `image_urls`: 多张网络图片 URL
- `prompt`:由 Agent 自己决定的图片理解任务
- `system_prompt`:可选系统提示词
- `temperature`:输出随机性
- `max_tokens`:最大输出长度
### 建议写入 `CLAUDE.md`
为了让 Claude 在图片识别、OCR、截图分析等任务中稳定调用本 MCP,建议在项目的 `CLAUDE.md` 中加入类似说明:
```markdown
## ⚠️ 模型多模态限制与图像处理规范(核心)
1. **禁止直接处理图片:**
当前运行的模型(mimo-v2.5-pro)为纯文本模型,**不支持多模态输入**。严禁将任何图片文件(包括截图、本地图片)作为图像输入直接发送给模型,否则会导致系统报错崩溃。
2. **识图任务强制路由至 MCP:**
当遇到任何需要“看图、识别图片、检查页面视觉布局、UI核对”的任务时(例如使用 `chrome-devtools` 截取了页面),模型**必须且只能**调用 `mimo_image_mcp` 工具。
3. **具体执行链条(以 chrome-devtools 为例):**
- 步骤 1:调用工具进行页面访问或截图,将图片保存到本地临时路径(例如 `screenshot.png`)。
- 步骤 2:**绝对不要**读取图片内容发给模型。
- 步骤 3:直接调用 `mimo_image_mcp`,将刚才保存的图片本地路径或参数传给它。
- 步骤 4:接收该 MCP 返回的**纯文本识别报告**,并基于该文本报告回答用户的布局问题。
```
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## 安装方式一:通过 npx 使用
如果你只是想使用这个 MCP,推荐使用这种方式。
MCP 配置示例:
```json
{
"mcpServers": {
"mimo-image-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mimo-image-mcp"],
"env": {
"MIMO_API_KEY": "用户自己的 API Key",
"MIMO_API_BASE": "https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1",
"MIMO_MODEL": "mimo-v2.5"
}
}
}
}
```
配置项说明:
| 配置项 | 说明 |
| --------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `MIMO_API_KEY` | 你的 MIMO API Key |
| `MIMO_API_BASE` | MIMO API 请求地址,通常为 `https://api.xiaomimimo.com/v1`或`https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1` |
| `MIMO_MODEL` | 要调用的 MIMO 模型名称,例如 `mimo-v2.5` |
## 安装方式二:本地源码运行
如果你想修改源码或参与开发,可以使用本地源码方式。
### 1. 克隆项目
```bash
git clone https://github.com/rayner-luo/mimo-image-mcp.git
cd mimo-image-mcp
```
### 2. 安装依赖
```bash
npm install
```
### 3. MCP 配置示例
```json
{
"mcpServers": {
"mimo-image-mcp": {
"command": "node",
"args": ["<你的项目路径>/src/index.mjs"],
"env": {
"MIMO_API_KEY": "你的 MIMO API Key",
"MIMO_API_BASE": "https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1",
"MIMO_MODEL": "mimo-v2.5"
}
}
}
}
```
请把 `<你的项目路径>` 改成你自己本地项目的真实路径。
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## 本地调试
可以使用 MCP Inspector 调试:
```bash
npm run inspector
```
如果能看到:
```text
understand_image
```
说明 MCP Server 启动成功。
如果你想在 MCP Inspector 中实际调用 MIMO 接口,可以在当前终端临时设置:
### Windows PowerShell
```powershell
$env:MIMO_API_KEY="你的 MIMO API Key"
$env:MIMO_API_BASE="https://api.xiaomimimo.com/v1"
$env:MIMO_MODEL="mimo-v2.5"
npm run inspector
```
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## License
MIT
TDQS
A4.5/5.0
Scored across 1 tool
Disambiguation5/5
With only one tool, there is no ambiguity. The tool's purpose is clearly defined and distinct from any other tools.
Naming Consistency5/5
The single tool follows a clear verb_noun pattern (understand_image), consistent and predictable.
Tool Count3/5
One tool is borderline for an image recognition server; while it covers many tasks via a multimodal model, typical MCP servers have 3-15 tools for better granularity.
Completeness4/5
The tool claims to handle all image understanding tasks (OCR, description, analysis, etc.), covering the domain well. Minor gaps like specific image processing are outside scope.
Maintenance
ActivityStale
ResponsivenessNo issues