DeepSeek Vision MCP Server
DeepSeek Vision MCP Server
MCP-сервер DeepSeek Vision, построенный на FastMCP, реализует три интерфейса ввода изображений из официального руководства по работе с изображениями для MCP-клиентов, таких как opencode.
Модель:
deepseek-v4-flash-vision-expAPI: формат OpenAI,
base_url = https://api.deepseek.com
Документация на китайском языке: README.zh.md.
Интерфейсы
Инструмент | Метод | Описание |
| 1. Base64 inline | Читает локальное изображение, кодирует его в data URL, встроенный в запрос; максимум 32 МиБ на изображение |
| 2. Внешний URL | Передаёт публичную http(s) ссылку, загружаемую сервером; длина URL ≤ 8192 символов |
| 3. Files API | Использует file_id загруженного файла; до 64 МиБ на изображение, можно переиспользовать в запросах |
| Вспомогательная функция Files API | Загружает локальное изображение (purpose=user_data), возвращает файловый file_id в формате |
Вариант detail: low (изменение размера до 512×512, быстрее и дешевле), high, original, auto.
Related MCP server: Look At Pic MCP
Установка
mkdir %HOMEPATH%\mcp\DeepSeek
python -m venv %HOMEPATH%\mcp\DeepSeek\.venv
%HOMEPATH%\mcp\DeepSeek\.venv\Scripts\pip install -r %HOMEPATH%\mcp\DeepSeek\requirements.txtЗависимости зафиксированы в requirements.txt: fastmcp==3.4.7, openai==3.3.1.
Настройка
Добавьте следующее в секцию mcp файла %HOMEPATH%\.config\opencode\opencode.jsonc:
"deepseek-vision": {
"type": "local",
"command": ["C:\\Users\\%USERNAME%\\mcp\\DeepSeek\\.venv\\Scripts\\python",
"C:\\Users\\%USERNAME%\\mcp\\DeepSeek\\server.py"],
"enabled": true,
"environment": {
"DEEPSEEK_API_KEY": "<your DeepSeek API key>"
}
}Получите свой API-ключ на платформе DeepSeek.
Примеры использования
После настройки вы можете просто попросить в диалоге:
«Используйте analyze_local_image, чтобы описать содержимое файла D:\pics\screenshot.png»
«Используйте analyze_image_url, чтобы посмотреть на https://example.com/photo.jpg и описать сцену»
«Сначала загрузите big_photo.png с помощью upload_image, затем используйте analyze_file_id, чтобы прочитать текст из него»
Шпаргалка по лимитам
Лимит | Значение |
Поддерживаемые форматы | JPEG, PNG, GIF, WebP |
Объём тела запроса (inline) | 48 МиБ |
Одна изображение (base64 / внешний URL) | 32 МиБ |
Одна изображение (Files API) | 64 МиБ |
Длина внешнего URL | 8192 символов |
Максимум изображений на запрос | 600 |
Примечания:
Изображения могут появляться только в сообщениях
user; изображения в сообщенияхsystem/assistantвозвращают 400.Только модель, предназначенная для работы с изображениями, принимает изображения; другие модели возвращают ошибку «This model does not support image».
Каждое изображение масштабируется перед подачей в модель; одна картинка потребляет не более ~384 токенов.
Проверка
%HOMEPATH%\mcp\DeepSeek\.venv\Scripts\python %HOMEPATH%\mcp\DeepSeek\server.pyОтсутствие ошибок означает, что сервер успешно запускается в режиме stdio (для реальных вызовов требуется настроенный DEEPSEEK_API_KEY).
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Search over 1.85 million captioned images using text, a reference image, or both. Upload a JPEG, PNG, or WebP image as base64, or provide a public HTTPS image URL. Find similar images from a Lightdrift asset ID and retrieve hosted file URLs, source licenses, and attribution. Connect with OAuth or an API key. Searches cost $0.005 ($5 per 1,000); image details are free. Setup: https://docs.lightdrift.ai/guides/images-mcp
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
Image infrastructure for agents. Upload, transform, and deliver images through MCP, CLI, or API.
Generate images from Claude, ChatGPT, Cursor and Codex with 12 top AI image models. Up to 4 images per call, SVG vectorization, background removal, upscaling and image-to-video. Remote MCP with OAuth, no API keys.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityDmaintenanceEnables image understanding using Doubao vision models via MCP, supporting local file paths and URLs with customizable prompts.145 npmMIT
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables image analysis using GLM-4V multimodal model, supporting local files and base64 images with optional custom prompts.-
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables MCP-compatible agents to analyze images via NVIDIA NIM vision models, supporting file paths, URLs, or base64 input to return actionable textual descriptions.79 npmMIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables to analyze images using GLM-4V vision model via the MCP protocol, supporting local file paths and Data URLs.31 npmMIT