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Vision MCP

by visianlee
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🔍 Vision MCP — 多模型视觉桥接

让 DeepSeek 等纯文本模型拥有「眼睛」，通过 MCP 协议桥接到 6 个免费多模态视觉 API。

License MCP Providers

🎯 解决的问题

Claude Code 使用 DeepSeek 等纯文本模型时，模型无法理解图片 —— 截图的报错、UI 设计稿、手绘架构图、文档扫描件统统「看不见」。

Vision MCP 是一个 MCP Server，自动检测图片请求，桥接到 6 个免费视觉模型，按优先级自动 Fallback，将图片转为文字描述后返回给主模型。

Related MCP server: vision-bridge-mcp

✨ 特性

特性

说明

🆓 完全免费

6 个 Provider 全部免费，零成本

🔄 6重Fallback

Gemini → 硅基 → 智谱 → 月之暗面 → 魔搭 → Intern-AI，自动切换

🇨🇳 国内友好

5/6 个 Provider 国内直连，无需代理

💾 智能缓存

SHA256 去重，避免重复分析同一张图，7天自动过期

🛠 7个专用工具

通用分析 / OCR / 对比 / 错误诊断 / 图表分析 / UI评估 / 状态检查

⚙️ 完全可配置

JSON 配置文件，按需启用/禁用 Provider，调整优先级

🚀 235B顶级模型

魔搭 Qwen3-VL-235B、InternVL3.5-241B 免费可用

🚀 快速开始

1. 克隆并安装

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/vision-mcp.git
cd vision-mcp
npm install

2. 获取免费 API Key（任选一个即可，推荐多个）

Provider

获取地址

免费额度

Google Gemini

https://aistudio.google.com/apikey

1500次/天

硅基流动

https://siliconflow.cn

注册送额度

智谱AI

https://open.bigmodel.cn

永久免费

月之暗面

https://platform.moonshot.cn

3次/分钟

魔搭

https://modelscope.cn

2000次/天

Intern-AI

https://chat.intern-ai.org.cn

10次/分钟

3. 配置 Claude Code

创建或编辑 ~/.mcp.json（或项目根目录 .mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "vision-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/vision-mcp/index.js"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "AIza...",
        "SILICONFLOW_API_KEY": "sk-...",
        "ZHIPU_API_KEY": "xxx...",
        "MOONSHOT_API_KEY": "sk-...",
        "MODELSCOPE_API_KEY": "ms-...",
        "INTERN_AI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

💡 只需配置你获取了 Key 的 Provider，未配置的会自动跳过。

4. 验证

在 Claude Code 中：

检查视觉服务状态

📖 使用示例

通用图片分析

分析这张截图: /path/to/screenshot.png
看看这张设计稿的布局和配色

OCR 文字提取

从这张图片提取文字，表格用Markdown输出: /path/to/scan.jpg

UI 对比（设计稿 vs 实现）

对比这两张截图，找出差异:
- 设计稿: /path/to/design.png
- 实现: /path/to/actual.png

错误诊断

诊断这个错误截图: /path/to/error.png
技术栈是 React + Next.js 14

图表分析

分析这个架构图的组件关系和潜在问题: /path/to/architecture.png

批量分析（多张截图）

分析这个文件夹下的所有截图，输出功能和设计报告:
/path/to/screenshots/

🏗 支持的 Provider

#

Provider

模型

参数

国内

状态

1

Google Gemini

gemini-2.5-flash

—

需代理

✅

2

硅基流动

Qwen3-VL-32B-Instruct

32B

✅

✅

3

智谱AI

GLM-4V-Flash

—

✅

✅

4

月之暗面

moonshot-v1-8k-vision

—

✅

✅

5

魔搭

Qwen3-VL-235B-A22B

235B

✅

✅

6

Intern-AI

InternVL3.5-241B

241B

✅

✅

Fallback 优先级：Gemini → 硅基流动 → 智谱 → 月之暗面 → 魔搭 → Intern-AI

⚙️ 自定义配置

编辑 config.json：

{
  "providers": {
    "gemini": {
      "enabled": true,           // 开关
      "model": "gemini-2.5-flash",
      "priority": 1              // 越小越优先
    },
    "siliconflow": {
      "enabled": true,
      "model": "Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct",
      "baseURL": "https://api.siliconflow.cn/v1",
      "priority": 2
    }
    // ... 其他 Provider
  },
  "cache": {
    "enabled": true,
    "ttlDays": 7                 // 缓存7天
  },
  "tools": {
    "analyze_image": { "enabled": true, "maxSizeMB": 20 },
    "ocr_text": { "enabled": true, "maxSizeMB": 20 }
    // 按需开关工具
  }
}

📁 项目结构

vision-mcp/
├── index.js              # MCP Server 主程序
├── config.json           # Provider 和工具配置
├── SKILL.md              # Claude Code Skill 定义
├── README.md             # 本文档
├── package.json          # Node 依赖
└── .vision-mcp-cache/    # 图片分析缓存（自动创建）

🛠 可用工具

工具

用途

analyze_image

通用图片分析 — 截图、照片、设计稿

compare_images

两张图对比 — UI回归、设计稿vs实现

ocr_text

文字提取 — 扫描件、表格、手写笔记

diagnose_error

错误诊断 — 报错截图、堆栈分析

analyze_diagram

图表分析 — 架构图、流程图、UML

analyze_ui

UI评估 — 界面设计、可用性、可访问性

check_vision

状态检查 — 查看可用 Provider

🔧 环境变量

变量

Provider

GEMINI_API_KEY

Google Gemini

SILICONFLOW_API_KEY

硅基流动

ZHIPU_API_KEY

智谱AI

MOONSHOT_API_KEY

月之暗面

MODELSCOPE_API_KEY

魔搭 ModelScope

INTERN_AI_API_KEY

Intern-AI（书生）

OPENAI_API_KEY

OpenAI（付费）

DASHSCOPE_API_KEY

阿里百炼（付费）

CUSTOM_VISION_KEY / CUSTOM_VISION_MODEL / CUSTOM_VISION_BASE_URL

自定义 API

VISION_DEBUG

开启调试日志

❓ FAQ

Q: 为什么不用 LiteLLM / OpenRouter？ A: 它们是网关，本身不提供视觉能力。直接对接原生 API 更稳定、延迟更低。

Q: 图片大小限制？ A: 默认 20MB，可在 config.json 中按工具调整。

Q: 缓存机制？ A: 基于 图片路径 + 问题 的 SHA256 哈希，默认 7 天 TTL。相同图片+相同问题直接返回缓存。

Q: 怎么知道用的是哪个 Provider？ A: 使用 check_vision 查看。每次分析结果底部也有耗时和版本信息。

Q: 支持 URL / 剪贴板吗？ A: 当前支持本地文件路径和 Data URL。HTTP URL 建议先下载到本地。

Q: 能添加自己的 API 吗？ A: 可以。在 config.json 的 custom provider 中配置任意 OpenAI 兼容 API。

📄 License

MIT

This server cannot be installed

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

How are these scores calculated?

Maintenance

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

Resources

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

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