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GuanJiu173

Vision MCP Server

by GuanJiu173
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Python
Hybrid

Vision MCP Server

为什么需要它

许多 AI 模型（包括部分 Claude 版本）不能直接"看"图片。当你给它一张 UI 截图或设计稿时，它无法理解画面内容，也就无法帮你分析界面、提取文字、写代码复刻。

Vision MCP Server 填补了这个缺口——它充当 AI 的"眼睛"，让你在对话中直接丢图片给模型分析，同时提供缓存、模型回退、UI 对比等实用能力。

Related MCP server: vision-bridge-mcp

它能做什么

场景

用法

给我描述这张截图的内容

image_understand — 5 秒快速识图

这张设计稿用了什么配色和字体

image_understand + mode="detailed" — 七维度分析

实现截图和设计稿对比，找出差异

image_compare — 自动发现 UI 偏差

额度用完了自动换模型接着跑

VISION_MODELS 模型回退

同一张图昨天分析过，今天免费用

磁盘缓存，7 天 TTL

典型工作流

"生成这个页面的 React 代码"
    ↓ Claude 写完
    ↓ Playwright 截图
    ↓ image_compare(设计稿, 截图)
    ↓ 返回差异 → Claude 修复

第一次分析 5-15 秒，第二次相同图 0.01 秒（命中原缓存），不花二次钱。

快速开始

pip install -e .
python -m vision_mcp_server

Claude Code 在项目根目录配 .mcp.json 即可用，不需要额外配置（前提是已设置 API Key）。

工具

image_understand — 单图分析

image_understand(image_path, prompt=None, mode="quick", force_refresh=False)

参数

说明

image_path

本地图片路径或 HTTP URL

prompt

自定义提问，不传则自动选择提示词

mode

"quick" 精简（5-10s）| "detailed" 七维度（15-30s）

force_refresh

跳过缓存

image_compare — 双图对比

image_compare(expected_image, actual_image, mode="ui", force_refresh=False)

返回结构化 JSON，包含差异类型、严重度、区域和预期/实际对比。

配置

环境变量

# 必选
DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx       # 百炼 API Key（默认 Provider）

# Provider 切换
VISION_PROVIDER=bailian         # bailian | openai | openrouter
VISION_API_KEY=sk-xxx           # 覆盖 API Key
VISION_BASE_URL=https://...     # 覆盖 API 端点

# 模型回退
VISION_MODELS=qwen-vl-max,qwen-vl-plus,qwen-3.7  # 按顺序尝试，遇到 quota/429 自动切换

# 缓存
VISION_CACHE_ENABLED=false      # 禁用缓存
VISION_CACHE_TTL=604800         # TTL（秒），默认 7 天
VISION_CACHE_DIR=/path/to/cache # 自定义缓存目录

Provider 默认值

Provider

模型

API 地址

bailian

qwen-vl-max

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

openai

gpt-4o-mini

https://api.openai.com/v1

openrouter

openai/gpt-4o

https://openrouter.ai/api/v1

扩展

启动 HTTP 模式调试：

python -m vision_mcp_server --http

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

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

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