llm-vision-mcp

这是什么？

通过 MCP stdio 协议为文本模型提供图片理解能力的本地服务，专注磁盘图片分析：

• 支持任意 OpenAI 兼容的视觉模型供应商（默认 ModelScope 免费的通义千问VL，国内直连，每天 2000 次调用，单模型 500 次），可通过 BASE_URL / VISION_MODEL 切换

• 通过 MCP stdio 协议供 Claude Code / Opencode 等客户端调用

• 本地进程运行，不开放任何网络端口

为什么需要？ DeepSeek / GLM 等文本模型的 API 没有视觉能力——给它一个图片路径，它只能"看到"路径本身。本 MCP Server 把图片转成文字描述，让文本模型也能"看图说话"。

Related MCP server: Vision MCP Server

快速开始

已发布到 npm，无需克隆仓库，客户端会通过 npx / pnpm dlx 自动下载运行：

首次使用：获取免费 API Key（默认 ModelScope 供应商，每天 2000 次调用）

1. 打开 https://modelscope.cn 注册/登录

2. 右上角头像 → 个人中心 → 访问令牌（或直接访问 https://modelscope.cn/my/myaccesstoken）

3. 首次使用需绑定阿里云账号（必须，按页面引导完成）

4. 点击"新建访问令牌" → 命名 → 生成 → 复制

5. 令牌格式为 ms-xxxxxxxxxxxx，保留 ms- 前缀原样作为 API_KEY 使用

# 验证可用性（启动 stdio MCP Server，Ctrl+C 退出）
npx -y @me9rez/llm-vision-mcp mcp
# 或 pnpm
pnpm dlx @me9rez/llm-vision-mcp mcp

然后按下方「客户端配置」把 MCP Server 接入 Claude Code / Opencode / Kimi Code，在 env 中注入 API_KEY 即可；也可以直接用 CLI 分析图片（见「CLI 使用」）。

本地开发

git clone <仓库地址> && cd llm-vision-mcp
npm install
npm start        # 启动 MCP Server
npm test         # 单元测试
npm run smoke    # 冒烟测试（无需 API Key）

CLI 使用

不接 MCP 客户端时，也可以在终端直接分析图片：

# 查看帮助（列出全部命令与环境变量）
npx -y @me9rez/llm-vision-mcp --help

# 分析图片（默认通用分析提示词）
npx -y @me9rez/llm-vision-mcp analyze_image ./图片.png

# 带自定义问题
npx -y @me9rez/llm-vision-mcp analyze_image ./图片.png "描述图片中的颜色和字体"

# 其他命令：extract_text（OCR）、describe_ui、diagnose_error、
#          understand_diagram、analyze_chart、code_from_screenshot
# 下划线可替换为短横线（如 extract-text），效果相同

# 启动 MCP Server（stdio 模式）
npx -y @me9rez/llm-vision-mcp mcp

API_KEY=你的密钥 npx -y @me9rez/llm-vision-mcp analyze_image ./图片.png

MCP 工具列表

客户端配置

Claude Code（.claude/settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "llm-vision-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@me9rez/llm-vision-mcp", "mcp"],
      "env": {
        "API_KEY": "你的_API_Key"
      }
    }
  }
}

⚠️ Windows 下如 npx 无法直接启动，可将 command 改为 npx.cmd，或使用 "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "@me9rez/llm-vision-mcp", "mcp"]。 完整示例见 examples/claude_code_settings.json。

只启用部分工具（减少 agent 上下文占用）→ 见「工具白名单（TOOLS）」。

Opencode（%APPDATA%\opencode\opencode.json）：

{
  "mcp": {
    "llm-vision-mcp": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@me9rez/llm-vision-mcp", "mcp"],
      "enabled": true,
      "environment": {
        "API_KEY": "你的_API_Key"
      }
    }
  }
}

完整示例见 examples/opencode.json。

Kimi Code（~/.kimi-code/mcp.json 用户级，或项目级 .kimi-code/mcp.json；同名条目项目级优先）：

{
  "mcpServers": {
    "llm-vision-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@me9rez/llm-vision-mcp", "mcp"],
      "env": {
        "API_KEY": "你的_API_Key"
      }
    }
  }
}

在 TUI 中运行 /mcp 查看连接状态；/mcp-config 可交互式增删改 server。接入后工具名为 mcp__llm-vision-mcp__analyze_image 格式，权限规则可用 mcp__llm-vision-mcp__* 通配。 想限制 Kimi Code 可用的工具，除了本项目的 TOOLS / --tools（见「工具白名单」），还可以用 Kimi 原生的 enabledTools 白名单：在 server 条目中加 "enabledTools": ["analyze_image", "extract_text"]。

工具白名单（TOOLS）

默认情况下 MCP Server 会注册全部 7 个工具，每个工具的定义（名称、参数、说明）都会占用 agent 的上下文 tokens。只启用你实际需要的工具能让上下文更小，模型响应更快、更省成本。

只影响 MCP 模式；CLI 模式直接指定命令，不受 TOOLS 影响。

配置方式（二选一）

--tools 启动参数优先级高于 TOOLS 环境变量，两者同时设置时以 --tools 为准。

方式一：TOOLS 环境变量

{
  "mcpServers": {
    "llm-vision-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@me9rez/llm-vision-mcp", "mcp"],
      "env": {
        "API_KEY": "你的_API_Key",
        "TOOLS": "analyze_image,extract_text"
      }
    }
  }
}

方式二：--tools 启动参数

{
  "mcpServers": {
    "llm-vision-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@me9rez/llm-vision-mcp", "mcp", "--tools", "analyze_image,extract_text"],
      "env": {
        "API_KEY": "你的_API_Key"
      }
    }
  }
}

语法规则

• 逗号分隔多个工具名，如 analyze_image,extract_text,describe_ui

• snake_case 与 kebab-case 均可，以下写法等价：extract_text ≡ extract-text

• 未知工具名被忽略并打印警告（不影响其他工具）：TOOLS=analyze_image,foo 只会启用 analyze_image，同时输出 [llm-vision-mcp] 忽略未知工具: foo

• 留空或不设置 = 启用全部工具

常用组合

# 只做通用分析 + OCR（最常见）
TOOLS=extract_text,analyze_image

# UI 相关三件套
TOOLS=describe_ui,diagnose_error,code_from_screenshot

# 图表 / 架构分析
TOOLS=understand_diagram,analyze_chart

验证生效

启动 MCP Server 后，在客户端执行 tools/list 即可核对：只启用 2 个工具时，列表里只会出现 analyze_image 和 extract_text。完整工具清单见「MCP 工具列表」。

环境变量

支持任意 OpenAI 兼容的视觉模型供应商，全部通过环境变量配置：

配置其他供应商示例（如本地 Ollama / vLLM 部署）：

{
  "mcpServers": {
    "llm-vision-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@me9rez/llm-vision-mcp", "mcp"],
      "env": {
        "API_KEY": "sk-xxx",
        "BASE_URL": "http://localhost:8000/v1",
        "VISION_MODEL": "qwen2.5-vl-7b",
        "TEMPERATURE": "0.2",
        "MAX_TOKENS": "8192"
      }
    }
  }
}

安全

• 本地 stdio 进程运行，不开放任何网络端口

• 仅接受图片格式（.png .jpg .jpeg .gif .webp .bmp），防止 LLM 注入后读取任意文件

• 文件大小限制 20MB，扩展名 + 魔数双重校验

• 图片经 base64 编码发送至视觉模型供应商 API，参阅其隐私政策

参考来源

• deepseek-eyes（MIT）— 本项目参考的原始项目：MCP Server + 通义千问VL，原项目为 Python 实现并含剪贴板工具；本项目以 Node.js 重写并移除了剪贴板工具

• 视觉模型：通义千问VL / Qwen-VL via ModelScope

License

MIT — 详见 LICENSE