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Glama

MCP Vision Server

为 DeepSeek V4 Pro 等无原生视觉能力的模型提供视觉服务的 MCP Server。

v0.2.0 — 现已支持多 Provider(OpenAI、OpenRouter、Groq、自定义端点等),自动按任务类型路由到最优模型。

功能

工具

功能

analyze_image

图片理解/描述/分类

extract_text

OCR 文字提取

generate_image

文生图

edit_image

图片编辑/修复

analyze_video

视频理解/摘要

generate_video

文生视频

list_providers

列出所有已配置的 AI Provider 及模型

Related MCP server: Outsource MCP

安装

pip install -e ".[dev]"

配置

级别 1:单 Provider(Agnes AI — 与 v0.1 完全兼容)

{
  "mcpServers": {
    "vision": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_vision_server"],
      "env": {
        "AGNES_API_KEY": "sk-xxx"
      }
    }
  }
}

级别 2:一键切换到 OpenAI

{
  "mcpServers": {
    "vision": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_vision_server"],
      "env": {
        "VISION_PROVIDER": "openai",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"
      }
    }
  }
}

级别 3:按任务分配不同 Provider

{
  "mcpServers": {
    "vision": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_vision_server"],
      "env": {
        "VISION_PROVIDER": "openai",
        "IMAGE_PROVIDER": "agnes",
        "VIDEO_PROVIDER": "agnes",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-openai-xxx",
        "AGNES_API_KEY": "sk-agnes-xxx",
        "VISION_MODEL": "gpt-4o",
        "IMAGE_GEN_MODEL": "dall-e-3"
      }
    }
  }
}

自定义端点(自部署模型)

{
  "mcpServers": {
    "vision": {
      "env": {
        "VISION_PROVIDER": "custom",
        "CUSTOM_BASE_URL": "http://localhost:8080/v1",
        "CUSTOM_API_KEY": "sk-local-xxx"
      }
    }
  }
}

支持的 Provider

Provider

环境变量

默认端点

能力

Agnes AI

AGNES_API_KEY

apihub.agnes-ai.com/v1

Vision, Image Gen, Image Edit, Video

OpenAI

OPENAI_API_KEY

api.openai.com/v1

Vision, Image Gen, Image Edit

OpenRouter

OPENROUTER_API_KEY

openrouter.ai/api/v1

Vision, Image Edit

Groq

GROQ_API_KEY

api.groq.com/openai/v1

Vision

自定义

CUSTOM_API_KEY + CUSTOM_BASE_URL

自定

全部

环境变量完整参考

Provider 选择

变量

说明

默认值

VISION_PROVIDER

默认 Provider 名称

自动检测

IMAGE_PROVIDER

图片任务专用 Provider

跟随 VISION_PROVIDER

VIDEO_PROVIDER

视频任务专用 Provider

跟随 VISION_PROVIDER

PROVIDER_FALLBACK

备选 Provider 列表(逗号分隔)

模型覆盖

变量

适用工具

说明

VISION_MODEL

analyze_image, extract_text

视觉理解模型

IMAGE_GEN_MODEL

generate_image

文生图模型

IMAGE_EDIT_MODEL

edit_image

图片编辑模型

VIDEO_ANALYSIS_MODEL

analyze_video

视频分析模型

VIDEO_GEN_MODEL

generate_video

视频生成模型

Agnes AI(向后兼容)

变量

必填

默认值

AGNES_API_KEY

否*

AGNES_BASE_URL

https://apihub.agnes-ai.com/v1

AGNES_DEFAULT_MODEL

agnes-2.0-flash

AGNES_TIMEOUT

120

AGNES_MAX_RETRIES

3

*如果只使用 Agnes 而不设置其他 Provider,则 AGNES_API_KEY 为必填。

其他 Provider 密钥

变量

说明

OPENAI_API_KEY

OpenAI API Key

OPENROUTER_API_KEY

OpenRouter API Key

GROQ_API_KEY

Groq API Key

CUSTOM_API_KEY

自定义端点 API Key

CUSTOM_BASE_URL

自定义端点地址

路由规则

工具调用时,Provider 选择优先级为:

  1. 工具参数指定 — 如果 tool call 里传了 provider 参数

  2. 环境变量按任务指定 — 如 IMAGE_PROVIDER=agnes

  3. 全局默认VISION_PROVIDER 的值

  4. 自动检测 — 第一个具有所需能力的已注册 Provider

使用示例

配置完成后,在 Claude Code 中直接使用:

  • "帮我看看这张图片里有什么" → 自动调用 analyze_image

  • "提取这张截图里的文字" → 自动调用 extract_text

  • "生成一张猫的图片" → 自动调用 generate_image

  • "分析这个视频的内容" → 自动调用 analyze_video

  • "当前有哪些可用的 AI 服务?" → 自动调用 list_providers

测试

python -m pytest tests/ -v

技术栈

  • Python 3.11+

  • MCP SDK (stdio)

  • httpx (HTTP)

  • Pillow (图片处理)

MCP Hub 部署指南(自托管)

本仓库同时包含 MCP Hub(一个管理多个 MCP Server 的 Web 平台),采用 pnpm + turbo monorepo:

apps/
├── api/            # Fastify 5 后端(JWT + WebSocket + Bullmq 队列)
└── web/            # React 18 + Vite 7 + Tailwind 4 前端
packages/
├── data/           # Prisma 数据层(PostgreSQL)
└── shared/         # 跨端共享类型
docker-compose.yml  # PostgreSQL 17 + Redis 7

一键部署(推荐)

提供三个脚本(位于 scripts/):

脚本

用途

scripts/deploy.sh

全新部署:装环境 → 起数据库 → 构建 → 启动 → Caddy 反代

scripts/update.sh

更新代码:拉取 → 依赖 → 构建 → 重启(保留 .env 和数据)

scripts/uninstall.sh

卸载:停止服务。--purge 彻底删除代码和数据

适用环境

脚本针对自托管云服务器设计(已在阿里云上海验证):

  • Ubuntu 22.04 / 24.04 / 26.04

  • 最低 2 核 2G / 20G SSD(建议 4G)

  • 需开放端口:22(SSH)、8443(HTTPS)

部署步骤

# 1. 克隆仓库(国内服务器推荐用 Gitee,速度快)
git clone https://gitee.com/rosecat2359/mcp-vision-server.git /opt/mcp-hub
# 或从 GitHub 克隆
# git clone https://github.com/rosecat2359/mcp-vision-server.git /opt/mcp-hub
cd /opt/mcp-hub

# 2. 执行部署(替换 你的域名)
sudo DOMAIN=你的域名 bash scripts/deploy.sh

部署脚本会自动完成:swap、ufw、Node 20、Docker、Caddy、pnpm、pm2、Prisma、构建、反向代理、HTTPS 证书签发。

未备案服务器(大陆节点)

ICP 备案要求年满 18 周岁。若无法备案,脚本默认使用 8443 端口绕过 80/443 拦截:

  • 访问地址:https://你的域名:8443

  • 需在云厂商安全组放行 8443/TCP(脚本无法代替)

  • 域名 A 记录需指向服务器公网 IP

环境变量

部署脚本自动生成(写入 apps/api/.env,首次生成后不覆盖):

变量

说明

DATABASE_URL

PostgreSQL 连接串(默认 postgresql://mcp_hub:mcp_hub_dev@localhost:5432/mcp_hub

REDIS_URL

Redis 连接串(默认 redis://localhost:6379

ENCRYPTION_MASTER_KEY

64 位 hex,加密存储的 MCP server 凭据。丢失则已存凭据无法解密

JWT_SECRET

JWT 签名密钥(≥32 字符,自动生成 64 hex)

JWT_REFRESH_SECRET

Refresh Token 签名密钥(≥32 字符,自动生成 64 hex)

CORS_ORIGIN

前端地址,默认 https://域名:8443

PORT

API 监听端口,默认 3001

HOST

监听地址,默认 0.0.0.0

⚠️ 务必备份 ENCRYPTION_MASTER_KEY,服务器重装或迁移时需用同一密钥才能解密数据库中的凭据。

更新与卸载

# 更新到最新代码
sudo bash scripts/update.sh

# 标准卸载(保留代码和数据)
sudo bash scripts/uninstall.sh

# 彻底卸载(删除代码 + 数据库数据,不可逆)
sudo bash scripts/uninstall.sh --purge

常用运维命令

pm2 logs mcp-hub-api          # 查看后端日志
pm2 restart mcp-hub-api       # 重启后端
docker ps                     # 查看数据库容器
journalctl -u caddy -f        # 查看 Caddy/HTTPS 日志
docker compose logs -f        # 查看数据库日志

托管平台部署(可选)

如不自行部署,也可用托管服务:

  • 前端:Vercel,Root Directory 设为 apps/web,Framework Preset = Vite

  • 后端:Railway,从 GitHub 导入并配置环境变量

  • 数据库:Neon / Supabase(PostgreSQL 免费档)+ Upstash(Redis 免费档)

注意:Vercel Hobby 计划不可商用;Railway 无长期免费计划。

开发

MCP Hub(TypeScript)

pnpm install
pnpm docker:up        # 启动本地 PostgreSQL + Redis
pnpm db:generate && pnpm db:push
pnpm dev              # 同时启动前端 (5173) 和后端 (3001)
pnpm test             # 运行测试
pnpm build            # 构建所有包

视觉服务(Python)

pip install -e ".[dev]"
python -m pytest tests/ -v
F
license - not found
-
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

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

Resources

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/rosecat2359/mcp-vision-server'

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