mimo-vision-mcp
Provides tools for image description, multimodal Q&A, and OCR using Xiaomi's MiMo vision language model via its OpenAI-compatible API.
Click on "Deploy 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-mcpCan you describe this image?"
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 Server
一个支持图像输入的小米 MiMo 视觉语言模型(Vision LLM)的 MCP 服务器。它通过标准 MCP 协议对外暴露工具,内部调用小米 MiMo 的 OpenAI 兼容接口 POST /v1/chat/completions,完成多模态(图像 + 文本)对话。
功能特性
支持图像 URL 与本地文件路径两种输入方式(本地图片自动编码为 data URL)。
内置 3 个工具:图像描述、多模态问答、OCR 文字识别。
API Key 通过 HTTP 请求头传入,VPS 上无需存储密钥,更安全。
通过环境变量灵活配置 Base URL、默认模型与最大 token 数。
使用
FastMCP构建,兼容任意 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、TRAE 等)。支持 stdio 与 streamable-http 两种传输模式,可本地运行也可 Docker 远程部署。
提供 Dockerfile 与 docker-compose,内置 GitHub Actions 自动构建多架构镜像(amd64/arm64)。
Related MCP server: Kimi Vision MCP Server
目录结构
mimo-vision-mcp/
├── server.py # MCP 服务器核心代码
├── requirements.txt # Python 依赖
├── .env.example # 环境变量模板
├── Dockerfile # Docker 构建文件
├── docker-compose.yml # Docker Compose 编排文件
├── .dockerignore
├── .gitignore
├── .github/
│ └── workflows/
│ └── docker-publish.yml # GitHub Actions 自动构建镜像
└── README.md快速开始
认证方式
模式 | API Key 传入方式 | 说明 |
stdio(本地) | 环境变量 | 传统方式,Key 存在本地 .env 或环境变量中 |
streamable-http(远程) | HTTP 请求头 | Key 由客户端持有,VPS 上无需存储 |
HTTP 模式下,客户端在连接 MCP 服务器时通过 headers 传入 API Key,服务器从请求头读取并转发给 MiMo API,VPS 本身不保存任何密钥。
1. 安装依赖
cd mimo-vision-mcp
pip install -r requirements.txt2. 配置(stdio 模式)
复制 .env.example 为 .env 并填入你的小米 MiMo API Key(HTTP 模式下可跳过此步):
copy .env.example .env # Windows
# 编辑 .env,设置 MIMO_API_KEY=你的Key环境变量 | 必填 | 默认值 | 说明 |
| stdio 模式必填 | - | 小米 MiMo API Key(HTTP 模式可由请求头替代) |
| 否 |
| API 根地址 |
| 否 |
| 默认模型 |
| 否 |
| 默认最大生成 token 数 |
| 否 |
| 传输模式: |
| 否 |
| HTTP 模式监听地址 |
| 否 |
| HTTP 模式监听端口 |
| 否 |
| 上传文件目录 |
| 否 |
| 上传文件过期时间(秒),默认 30 分钟 |
| 否 |
| 清理检查间隔(秒),默认 5 分钟 |
3. 启动服务器
python server.py默认通过标准输入输出(stdio)模式与 MCP 客户端通信,供客户端配置为本地 MCP 服务器运行。
配置到 MCP 客户端
stdio 模式(本地)
{
"mcpServers": {
"mimo-vision": {
"command": "python",
"args": ["C:/path/to/mimo-vision-mcp/server.py"],
"env": {
"MIMO_API_KEY": "你的Key"
}
}
}
}streamable-http 模式(远程,API Key 通过请求头传入)
{
"mcpServers": {
"mimo-vision": {
"url": "http://<你的VPS_IP>:8000/mcp",
"headers": {
"X-Mimo-Api-Key": "你的MiMo_API_Key"
}
}
}
}提供的工具
1. describe_image 描述图片
image: 图片 URL 或本地绝对路径(必填)prompt: 可选,自定义描述指令,默认“请描述这张图片的内容”model/max_tokens: 可选,覆盖默认值
2. chat_with_image 图片问答
image: 图片 URL 或本地绝对路径(必填)question: 针对图片的问题(必填)system_prompt: 可选,自定义 system 提示词model/max_tokens: 可选,覆盖默认值
3. ocr_image 文字识别
image: 图片 URL 或本地绝对路径(必填)model/max_tokens: 可选,覆盖默认值
4. upload_image 上传本地图片(远程模式专用)
将本地图片编码为 base64 后上传到服务器,返回可直接用于其他工具的 URL。上传的图片 30 分钟后自动删除。
image_data: base64 编码的图片数据,可带data:image/xxx;base64,前缀(必填)filename: 可选,原始文件名,用于推断图片格式
使用场景:远程部署时,客户端有本地图片文件需要识别。
图片上传(HTTP 模式)
远程部署时,服务器提供多种方式上传本地图片,返回 URL 后即可调用识别工具。
方式一:curl 上传文件(推荐)
curl -X POST http://<VPS_IP>:18253/upload -F "file=@/path/to/image.jpg"
# 返回: {"url":"http://<VPS_IP>:18253/uploads/xxx.jpg","path":"/tmp/mimo-uploads/xxx.jpg"}方式二:base64 JSON 上传
curl -X POST http://<VPS_IP>:18253/upload/base64 \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"image":"data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQ...","ext":".jpg"}'方式三:MCP upload_image 工具
通过 MCP 协议直接上传 base64 图片(适合 AI 客户端调用)。
自动清理
上传的文件保存在
/tmp/mimo-uploads/(可通过UPLOAD_DIR环境变量配置)每 5 分钟检查一次,自动删除超过 30 分钟的文件
容器重启时自动清空所有上传文件
可通过
UPLOAD_TTL(过期秒数)和CLEANUP_INTERVAL(检查间隔秒数)环境变量调整
调用示例
描述这张图片 → describe_image(image="https://example-files.cnbj1.mi-fds.com/example-files/image/image_example.png")
识别图中表格 → ocr_image(image="C:/data/table.png")
提问图片内容 → chat_with_image(image="https://.../photo.jpg", question="图中有几个人?")实现说明
请求报文严格遵循你提供的接口格式:使用
api-key请求头、max_completion_tokens字段、image_url多模态内容结构。本地图片通过
data:{mime};base64,{...}编码后作为image_url.url传入,兼容 OpenAI 视觉接口规范。
Docker 部署
本项目支持通过 Docker 快速部署为远程 MCP 服务器。推送到 GitHub 后,GitHub Actions 会自动构建多架构镜像(amd64/arm64)并发布到 GHCR。
方式一:使用预构建镜像(推荐)
1. 创建 docker-compose.yml
在你的 VPS 上创建一个目录,放入 docker-compose.yml:
services:
mimo-vision-mcp:
image: ghcr.io/samonysh/mimo-vision-mcp:latest
ports:
- "8000:8000"
environment:
# API Key 由客户端通过请求头 X-Mimo-Api-Key 传入,VPS 上无需配置
- MIMO_BASE_URL=https://api.xiaomimimo.com/v1
- MIMO_MODEL=mimo-v2.5
- MIMO_MAX_TOKENS=1024
- MCP_TRANSPORT=streamable-http
- MCP_HOST=0.0.0.0
- MCP_PORT=8000
restart: unless-stoppedVPS 上无需配置任何 API Key,密钥由客户端在连接时通过请求头传入。
2. 启动服务
docker compose up -d服务将在 http://<你的VPS_IP>:8000 上运行,MCP 端点为 http://<你的VPS_IP>:8000/mcp。
3. 查看日志
docker compose logs -f方式二:本地构建
docker compose up -d --build连接远程 MCP 服务器
在支持远程 MCP 的客户端中配置(API Key 通过请求头传入,VPS 不存储密钥):
{
"mcpServers": {
"mimo-vision": {
"url": "http://<你的VPS_IP>:8000/mcp",
"headers": {
"X-Mimo-Api-Key": "你的MiMo_API_Key"
}
}
}
}CI/CD 自动构建
推送到 main 分支或打 v* 标签时,GitHub Actions 会自动:
构建
linux/amd64+linux/arm64双架构镜像推送到
ghcr.io/samonysh/mimo-vision-mcp自动打
latest、版本号等标签
镜像地址:ghcr.io/samonysh/mimo-vision-mcp:latest
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
MCP server for Qwen Image 3 AI image generation
Image processing over MCP: compress and split images, generate images and QR codes.
Use AI models for chat, image, and video generation from Claude Code and other MCP hosts.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityCmaintenanceEnables image understanding using Doubao vision models via MCP, supporting local file paths and URLs with customizable prompts.153 npmMIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables analysis of local images through Kimi (Moonshot AI) vision models via the MCP protocol, supporting features like OCR and long context understanding.17 npmMIT

mimo-vision-mcpofficial
AlicenseAqualityCmaintenanceAn MCP server that uses Xiaomi MiMo v2.5 multimodal model to provide image recognition capabilities (description, multi-image analysis, OCR, and image info validation) for text-only main models like deepseek-v4-flash, accepting local paths, URLs, file://, and base64 data inputs.41MIT- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceAdds image understanding to any MCP-compatible AI client via free Zhipu vision models. Enables agents to analyze local images or URL images by answering natural language questions.MIT