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vision-mcp

by sulghu
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vision-mcp-node

npm version npm downloads license node

MCP 服务器：直连远程多模态模型 API 识别图片 / OCR，不经过任何本地代理。

  • 工具 recognize_image(image, prompt?) — 识别/描述图片内容

  • 工具 ocr_image(image, language?) — 从图片提取文字

  • 工具 vision_version() — 查看当前服务配置（模型/供应商/Key 状态）

  • 支持任意 OpenAI 兼容视觉端点（阿里云百炼、OpenAI、硅基流动等）

  • 图片输入：本地路径 / http(s):// URL（默认直传不下载）/ data: URL

  • 大图自动压缩、输出截断自动重试、错误分类提示

快速开始（全局安装，推荐）

# 1. 安装（只需一次）
npm install -g vision-mcp-node

# 2. 配置 API Key（默认已指向阿里云百炼 + qwen3.7-plus）
export VISION_API_KEY=sk-你的Key
# 永久生效可写入：echo 'export VISION_API_KEY=sk-你的Key' >> ~/.bashrc

# 3. 验证安装
npm ls -g vision-mcp-node      # 显示 vision-mcp-node@1.0.1
vision-mcp                     # 以 stdio 启动，等 MCP 客户端连接（Ctrl+C 退出）

然后只需在 MCP 客户端配置里加一段最小配置：

{
  "mcpServers": {
    "vision-mcp": {
      "command": "vision-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

Key 已通过环境变量传给客户端，无需写进 JSON。

Related MCP server: vision-mcp-server

或者：npx 免安装即用

不全局安装，直接在 claude_desktop_config.json / mcp.json / Reasonix 配置中用 npx 拉起：

{
  "mcpServers": {
    "vision-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "vision-mcp-node"],
      "env": {
        "VISION_API_KEY": "${VISION_API_KEY}",
        "VISION_BASE_URL": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "VISION_MODEL": "qwen3.7-plus"
      }
    }
  }
}

"${VISION_API_KEY}" 会让客户端读取你机器上的同名环境变量，Key 不落盘。 也可以直接填字符串，但注意别把配置提交到公开仓库。 想换供应商时，在 env 里覆盖 VISION_BASE_URL / VISION_MODEL 即可（见下方配置表）。

接入 Codex（TOML 格式）

Codex 的 MCP 配置在 ~/.codex/config.toml（TOML 不是 JSON）。全局安装后只需：

# ~/.codex/config.toml
[mcp_servers.vision-mcp]
command = "vision-mcp"

用 npx 免安装版（显式传 env，Key 用 ${VISION_API_KEY} 从环境变量读取、不落盘）：

# ~/.codex/config.toml
[mcp_servers.vision-mcp]
command = "npx"
args = ["-y", "vision-mcp-node"]
env = {
  VISION_API_KEY = "${VISION_API_KEY}",
  VISION_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  VISION_MODEL = "qwen3.7-plus"
}

改完执行 codex 重启会话生效（或 codex mcp list 检查是否加载）。

配置（环境变量）

变量

必填

默认值

VISION_API_KEY

✅

—（也认 DASHSCOPE_API_KEY / OPENAI_API_KEY）

VISION_PROVIDER

否

aliyun（可选 openai / siliconflow，一键切换预设）

VISION_BASE_URL

否

随 VISION_PROVIDER 预设（也可显式覆盖）

VISION_MODEL

否

随 VISION_PROVIDER 预设（也可显式覆盖）

VISION_TIMEOUT

否

120000（毫秒）

VISION_MAX_TOKENS

否

1024（被截断自动翻倍重试）

VISION_ENABLE_THINKING

否

false（qwen3 系列不开启深度思考，设 true 可开启）

VISION_MAX_IMAGE_MB

否

15（超过自动压缩，需 sharp）

VISION_FORCE_DOWNLOAD

否

false（http 图片默认直传 URL，设 true 强制下载内联）

供应商预设（VISION_PROVIDER）

VISION_PROVIDER

默认端点

默认模型

aliyun

https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

qwen3.7-plus

openai

https://api.openai.com/v1

gpt-4o

siliconflow

https://api.siliconflow.cn/v1

Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct

显式设置 VISION_BASE_URL / VISION_MODEL 会覆盖预设。

工具用法

  • recognize_image("C:/a.png") — 描述本地图片

  • recognize_image("https://example.com/a.jpg", prompt="图中横幅写了什么字？")

  • recognize_image("data:image/png;base64,....") — 直接传 data URL

  • ocr_image("C:/a.png", language="en") — 提取英文文字

本地开发 / 调试

git clone https://github.com/sulghu/vision-mcp.git && cd vision-mcp-node
npm install
npm test                     # 端到端（本地假视觉 API，不需真实 Key）
node server.js               # 以 stdio 启动，等 MCP 客户端连接

# 或直接命令行冒烟：识别一张图（需要真实 Key）
export VISION_API_KEY=sk-xxxx
node -e "import('./analyze_image.mjs').then(m=>m.default('C:/a.png'))"  # 见 analyze_image.mjs

发布到 npm（维护者用）

npm login                       # 用你的 npm 账号登录
npm version patch               # 或 minor / major
npm publish                     # 发布（先跑 npm pack 检查内容）
npx -y vision-mcp-node          # 验证安装可用

发布前务必检查：npm pack --dry-run 列出的文件里不能包含任何 API Key / .mcp.json / 本地测试脚本（files 字段已限定为 server.js + README.md + LICENSE）。

原理

MCP 客户端 (Claude/Codex/Reasonix...)
   └─ stdio → vision-mcp-node (npx 拉起，stdio)
                └─ fetch POST {VISION_BASE_URL}/chat/completions
                     （OpenAI 兼容，图片 base64 data URL 内联发送）

This server cannot be installed

A
license - permissive license
-
quality - not tested
B
maintenance

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Maintenance

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

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