image-vision-mcp

# image-vision-mcp

一个轻量的 stdio MCP server,给你的 AI 编程助手(Codex、Claude Code 等)加上看图能力。

它只暴露一个工具 describe_image:接收本地文件路径、HTTP(S) 链接或 base64 data URI,发给任意 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 多模态端点,返回一段详细的文字描述,供调用方模型使用。

无需原生二进制、无需 Python —— 整个服务只有一个 Node.js 文件和唯一依赖 @modelcontextprotocol/sdk。

功能特性

• describe_image 工具,后端为 OpenAI 兼容的视觉模型

• 支持 本地文件路径、http(s) 链接、base64 data URI 三种输入

• 内置 20 MB 图片体积上限保护

• 全部参数通过环境变量配置(模型、端点、鉴权 token)

• 兼容任何 MCP 客户端:Codex、Claude Code 等

Related MCP server: read-image-mcp

运行环境要求

• Node.js >= 18(需要内置全局 fetch)

• 一个 OpenAI 兼容的多模态端点。可以是:

  • 本地代理,例如 CC Switch,运行在 127.0.0.1:15721

  • 云厂商(OpenAI 等)

  • 自建网关

安装

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

无需全局安装 —— MCP 客户端通过 node server.js 启动本服务。

配置说明

全部通过环境变量配置:

在 Codex 中使用

把下面这段加到 ~/.codex/config.toml(Windows 下为 %USERPROFILE%\.codex\config.toml):

[mcp_servers.image_vision]
args = ['<本仓库的绝对路径>/server.js']
command = 'node'
startup_timeout_sec = 15

[mcp_servers.image_vision.env]
VISION_MODEL = "mimo-v2.5"
VISION_PROXY_BASE = "http://127.0.0.1:15721"
# 可选: VISION_PROXY_TOKEN = "sk-..."

然后重启 Codex,给它发一张图片,模型会自动调用 describe_image。

直连端点(不走本地代理)

[mcp_servers.image_vision.env]
VISION_MODEL = "gpt-4o"
VISION_PROXY_BASE = "https://api.openai.com/v1"
VISION_PROXY_TOKEN = "sk-your-key-here"

在 Claude Code 中使用

添加一个指向本仓库的 MCP server:

claude mcp add image-vision-mcp -- node /本仓库的绝对路径/image-vision-mcp/server.js

然后设置环境变量(在你的 shell 或 Claude Code 配置里):

export VISION_PROXY_BASE="http://127.0.0.1:15721"
export VISION_MODEL="mimo-v2.5"
export VISION_PROXY_TOKEN="sk-..."   # 可选

验证安装是否成功

npm run check   # 对 server.js 做语法检查
npm start        # 应正常启动并在 stdio 上等待,按 Ctrl+C 退出

完整链路冒烟测试:通过你的 MCP 客户端发一张图,看是否返回文字描述即可。

工作原理

1. MCP 客户端收到模型给出的图片引用。

2. 调用本服务的 describe_image,传入 image_path(和可选的 question)。

3. 本服务读取文件(或拉取 URL),编码为 base64 data URI,以 VISION_MODEL 指定的模型 POST 到 ${VISION_PROXY_BASE}/v1/chat/completions。

4. 返回的文字描述作为工具输出交还给调用方模型。

许可协议

MIT