Luma Vision MCP
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Luma Vision MCPCan you describe what's in this image?"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Luma Vision MCP
为纯文本大模型(DeepSeek 等)补齐视觉理解能力的 MCP Server
基于 luma-mcp (v1.7.0) 迭代增强
致谢与来源
本项目基于 JochenYang/luma-mcp 的 v1.7.0 版本进行二次开发和迭代增强,保留了原项目的核心图片预处理能力(压缩、自适应裁剪、SSRF 防护、LRU 缓存等),并在此基础上新增了三大核心特性。
衷心感谢原作者 @JochenYang 的开源贡献。 原项目 luma-mcp 是一个非常优秀的视觉理解 MCP Server,本项目在其基础上进行了以下增强:
与原项目的关系
维度 | 原项目 luma-mcp v1.7.0 | 本项目 luma-vision-mcp v2.0 |
Provider 模式 | 单 Provider,主挂了报错 | 多 Provider Fallback 链(sequential/race) |
视觉描述策略 | 固定 Prompt | Focus Hint 上下文感知(10 维度匹配) |
工具数量 | 1 个(image_understand) | 3 个(+ image_ocr + image_compare) |
图片预处理 | ✅ 保留 | ✅ 完整保留(压缩/裁剪/SSRF/缓存) |
HTTP/Docker | ✅ 保留 | 规划中(后续版本) |
配置方式 | 纯环境变量 | 环境变量(兼容)+ Fallback 链扩展 |
Related MCP server: MCP Vision Server
核心特性
1. 多 Provider Fallback 链
不再依赖单一视觉模型。配置主备 Provider 链,主 Provider 失败自动切换备用:
主:智谱 GLM-4.6V(免费)→ 备1:硅基 DeepSeek-OCR → 备2:阿里 Qwen-VL两种降级策略:
sequential(默认):按优先级依次尝试,失败换下一个
race:同时向多个 Provider 发请求,谁快用谁
2. Focus Hint 上下文感知
不再泛泛地"描述这张图"。系统自动分析用户 prompt,提取关注维度,让视觉模型只描述当前需要的细节:
用户:"这个按钮什么颜色?"
→ Focus Hint = "Focus on color: exact names, hex values, contrast..."
→ 视觉模型只描述颜色,省 token、更精准支持 10 个维度自动匹配:颜色、文字、布局、结构、错误、样式、位置、图标、数据、对比。
3. 三个专用工具
工具 | 用途 | 亮点 |
| 通用图片理解 | Focus Hint + task_type 自动路由 |
| 专用 OCR 文字提取 | 语言提示 + 格式输出 + 单图高保真 |
| 图片对比 | 结构化差异报告(类型/严重级别) |
快速开始
第一步:获取免费 API Key
推荐 智谱 AI(永久免费视觉模型):
访问 bigmodel.cn 注册账号
进入控制台 → API Keys → 创建新 Key
复制你的 API Key
第二步:安装
git clone https://github.com/你的用户名/luma-vision-mcp.git
cd luma-vision-mcp
npm install
npm run build第三步:配置 MCP 客户端
Claude Desktop
编辑配置文件(macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"luma-vision": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/luma-vision-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "zhipu",
"ZHIPU_API_KEY": "你的智谱APIKey"
}
}
}
}Cursor
编辑 ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"luma-vision": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/luma-vision-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "zhipu",
"ZHIPU_API_KEY": "你的智谱APIKey"
}
}
}
}Claude Code(命令行快捷添加)
claude mcp add -s user luma-vision \
--env MODEL_PROVIDER=zhipu \
--env ZHIPU_API_KEY=你的智谱APIKey \
-- node /absolute/path/to/luma-vision-mcp/dist/index.jsVS Code / Trae / 其他 MCP 客户端
同样格式,将 command 和 args 和 env 填入对应 MCP 配置位置即可。
第四步:验证
重启 MCP 客户端,在对话中上传一张图片或提供图片路径,然后提问:
请帮我看一下这个截图的内容 /Users/demo/screenshot.png模型会自动调用 image_understand 工具完成视觉理解。
完整配置教程
单 Provider(最简配置)
只需 2 个环境变量:
MODEL_PROVIDER=zhipu
ZHIPU_API_KEY=你的Key多 Provider Fallback(推荐配置)
{
"mcpServers": {
"luma-vision": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/dist/index.js"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "zhipu",
"ZHIPU_API_KEY": "智谱Key",
"FALLBACK_CHAIN": "siliconflow,qwen",
"FALLBACK_STRATEGY": "sequential",
"SILICONFLOW_API_KEY": "硅基流动Key",
"DASHSCOPE_API_KEY": "阿里云Key"
}
}
}
}效果:智谱 → 硅基 → 阿里,依次降级,任一成功即返回。
竞速模式(多免费通道同时请求)
MODEL_PROVIDER=zhipu
ZHIPU_API_KEY=智谱Key
FALLBACK_CHAIN=siliconflow
FALLBACK_STRATEGY=race
SILICONFLOW_API_KEY=硅基Key效果:智谱和硅基同时发起请求,谁先返回用谁的结果——更快更可靠。
全部环境变量
变量 | 默认值 | 说明 |
|
| 主 Provider |
| (空) | 备用 Provider 链,逗号分隔 |
|
|
|
|
| Focus Hint 上下文感知开关 |
|
| 大图自动裁剪 |
|
| 最大裁剪数 |
|
| 视觉模型深度思考 |
|
| 最大输出 token |
|
| 温度 |
|
| Top-P |
|
| 结果末尾附加调用元信息 |
| (空) | 设为 |
支持的 Provider
Provider | 默认模型 | 环境变量 | 免费情况 |
| glm-4.6v |
| 永久免费 |
| DeepSeek-OCR |
| 有免费额度 |
| qwen3-vl-flash |
| 新用户免费 |
| doubao-seed |
| 有限免费 |
| hunyuan-t1-vision |
| 有限免费 |
| 用户自定义 |
| 取决于端点 |
使用自定义 Provider
MODEL_PROVIDER=custom
CUSTOM_API_KEY=sk-your-key
CUSTOM_BASE_URL=https://your-endpoint.com/v1
CUSTOM_MODEL_NAME=your-model-name使用方式
工具 1: image_understand(通用图片理解)
用户:"看一下这个界面截图的布局"
模型 → 调用 image_understand(image_source="截图路径", prompt="看一下这个界面截图的布局")
→ Focus Hint 匹配到 "layout" 维度
→ 视觉模型聚焦描述布局信息
→ 返回结构化的界面分析可选 task_type:
auto(默认):自动推断general:通用分析ocr:文字提取ui:界面结构debug:报错诊断describe:简短描述
工具 2: image_ocr(专用 OCR)
用户:"提取这张图片里的所有文字"
模型 → 调用 image_ocr(image_source="文档路径", language_hint="zh", output_format="markdown")
→ 单图高保真模式(不裁剪)
→ 返回格式化的文字内容工具 3: image_compare(图片对比)
用户:"对比设计稿和实现,找出差异"
模型 → 调用 image_compare(image_source_a="设计稿", image_source_b="实现截图")
→ 两张图同时传入视觉模型
→ 返回差异表格(类型/严重级别/描述)与 PDF 文档解析的配合
本项目的 OCR 工具专注于图片中的文字。如果是 PDF 文档解析,建议配合本地 MinerU skill 使用:
图片截图 / 代码截图 / 表单照片 → 使用
image_ocrPDF 文档 / 扫描书籍 / 论文 → 使用 MinerU skill
两者互为补充,覆盖全部文档处理场景。
技术架构
用户上传图片
↓
image_understand / image_ocr / image_compare
↓
Focus Hint 引擎(10维度上下文感知匹配)
↓
图片预处理(验证 → 压缩 → 自适应裁剪 → LRU缓存)
↓
Fallback Manager
├─ Primary: 智谱 GLM-4.6V(免费)
├─ Fallback: 硅基 DeepSeek-OCR
└─ Fallback: 阿里 Qwen-VL
↓
视觉模型返回文字描述 → 纯文本模型获得"视觉"安全特性
SSRF 防护:DNS 解析 + 私有 IP 检测 + 禁止重定向
路径遍历防护:symlink 解析 + 白名单目录
像素限制:最大 1600 万像素,防止 OOM
错误脱敏:Bearer token / API Key 自动遮蔽
开发
# 安装依赖
npm install
# 编译
npm run build
# 类型检查
npm run typecheck
# 开发模式(监听变更)
npm run dev项目结构
src/
├── config.ts # 多 Provider 配置 + Fallback 链解析
├── constants.ts # 提示词常量(含 OCR/对比专用 Prompt)
├── focus-hint.ts # Focus Hint 引擎(10 维度匹配)
├── image-processor.ts # 图片预处理(压缩/裁剪/SSRF/缓存)
├── index.ts # 主入口(3 个 MCP 工具注册)
├── task-types.ts # 任务类型路由
├── vision-client.ts # 客户端接口定义
├── providers/
│ ├── fallback-manager.ts # Fallback 降级管理器
│ ├── openai-compatible.ts # OpenAI 兼容客户端基类
│ └── index.ts # Provider 工厂
└── utils/
├── helpers.ts # 重试/响应构建/错误脱敏
└── logger.ts # stderr 日志器License
MIT — 见 LICENSE
本项目基于 luma-mcp(MIT License)迭代开发,感谢原作者的贡献。
调研报告
完整的行业调研报告和方案对比见项目根目录的调研文档,涵盖了 20+ 个同类开源项目的详细分析。
Maintenance
Resources
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