Skip to main content
Glama

DeepSeek Visionary

在 Zed 中使用 DeepSeek 网页版的原生多模态视觉模型 的 MCP 扩展,支持浏览器自动登录(无需手动复制 token)。

这是 Python 版 deepseek-vision-mcp 的 Rust 全量重写:单原生二进制 + Zed 扩展壳,多平台分发。

架构

graph TD
    subgraph Zed 宿主
        EXT["visionary-zed-ext 扩展壳 (wasm32-wasip2)<br/>下载/定位二进制 + 返回启动命令"]
        EXT -->|spawn 独立进程| SRV
    end
    subgraph visionary-server 原生二进制
        SRV["MCP stdio 服务<br/>vision / status / login / logout 工具"]
        CFG["~/.deepseek-visionary/config.json<br/>token + smidV2 + cf_clearance + 会话"]
        SRV --> CFG
    end
    SRV -->|HTTPS| DS["DeepSeek 网页后端"]
    SRV -->|CDP 启动 + 监听| BRO["Chrome 系浏览器<br/>仅登录时出现"]
  • visionary-server:MCP stdio 服务,实现完整 vision 流水线(PoW → 上传 → fork → HIF 签名 → SSE 流式 completion)与 CDP 自动登录

  • visionary-zed-ext:Zed 扩展壳,按平台从 GitHub Releases 下载/缓存 visionary-server 并启动

Related MCP server: multimodal-mcp

安装

  1. 从 Zed 扩展市场安装 DeepSeek Visionary(或在开发模式下安装本地扩展)

  2. 在 Zed 中调用 MCP 工具 deepseek_vision_login 完成自动登录:

    • 会打开浏览器窗口并导航到 chat.deepseek.com

    • 在浏览器中登录后,工具自动抓取 token 并保存

  3. 直接使用 deepseek_vision 识图

手动兜底:登录 chat.deepseek.com 后,DevTools → Application → Local Storage → userToken → 复制 JSON.parse(value).value,写入 ~/.deepseek-visionary/config.json

{ "user_token": "你的 token" }

工具

工具

说明

deepseek_vision

上传本地图片(路径 / base64)并用 DeepSeek 视觉模型分析。参数:image(必填)、promptthinkingcontinue_conversationsession_id

deepseek_vision_status

检查登录状态与 token 有效性(含真实校验探针)

deepseek_vision_login

浏览器自动登录并抓取凭据

deepseek_vision_logout

清除保存的凭据

会话续聊

deepseek_vision 支持多轮对话:

  • continue_conversation=true:复用上一次会话,可对比多张图片

  • session_id:显式切换到指定会话线程

会话状态持久化在 ~/.deepseek-visionary/session.json

Zed 权限建议

在 Zed 设置中为扩展授予工具权限:

{
  "agent": {
    "tool_permissions": {
      "context_servers.deepseek-visionary": {
        "deepseek_vision": "allow",
        "deepseek_vision_login": "allow",
        "deepseek_vision_status": "allow",
        "deepseek_vision_logout": "allow"
      }
    }
  }
}

开发

# 构建原生服务
cargo build -p visionary-server --release

# 构建扩展壳(wasm32-wasip2)
rustup target add wasm32-wasip2
cargo build -p visionary-zed-ext --release --target wasm32-wasip2

# 测试
cargo test -p visionary-server

本地联调:在 Zed 中通过 Extensions → Install Dev Extension 选择 crates/visionary-zed-ext 目录; 调试时可在扩展设置中配置 server_path 指向本地构建的 visionary-server。

环境变量

变量

说明

DEEPSEEK_USER_TOKEN

覆盖 config.json 中的 token(可选)

DEEPSEEK_SMIDV2 / DEEPSEEK_CF_CLEARANCE

覆盖对应 cookie(可选)

DEEPSEEK_BASE_URL

API 基地址(默认 https://chat.deepseek.com

DEEPSEEK_LOGIN_TIMEOUT

登录等待超时秒数(默认 600)

平台支持

  • macOS(Apple Silicon / Intel)

  • Linux(x86_64 / aarch64)

  • Windows(x86_64)

需要 Chrome / Chromium / Edge 之一用于自动登录。

工作原理(要点)

  • PoW:wasmtime 加载 DeepSeek 站内 sha3_wasm_bg.*.wasm(随仓库分发),调用 wasm_solve 求解 upload_filecompletion 的 challenge

  • TLS 指纹:completion 端点与 Python 版(curl_cffi chrome131)对齐;Rust 侧默认普通 reqwest,若被 403 再启用指纹模拟(见 design.md spike 记录)

  • 登录:CDP 控制 Chrome 系浏览器(专用 profile ~/.deepseek-visionary/browser/),读取 localStorage.userTokensmidV2 / cf_clearance cookie

  • 凭据安全~/.deepseek-visionary/config.json 权限 0600,浏览器 profile 0700

License

MIT

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

Maintenance

Maintainers
Response time
0dRelease cycle
7Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Driflyte MCP server which lets AI assistants query topic-specific knowledge from web and GitHub.

  • MCP server for Google Veo AI video generation

  • MCP server for Grok Imagine AI video generation

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/xlight/deepseek-visionary'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server