agent-vision

一个小而直接的视觉 MCP Server + Agent Skill：让纯文本 Agent 通过一个 OpenAI-compatible 视觉模型理解图片和视频。

纯 Node.js / TypeScript，npx 自动下载运行
MCP 工具：analyze_image、analyze_video
Agent Skills 标准目录：skills/agent-vision/，能力自适应：能看图的 Agent 直接看，纯文本 Agent 直接跑 CLI
图片：本地路径、HTTP(S) URL、Data URI
视频：本地路径或 URL，自动下载 npm 内的 ffmpeg 并均匀抽帧
多 provider 多模型并发竞速：所有 target 同时请求，谁先成功用谁，其余请求 abort

为什么做这个项目

参考项目各有优点，但组合起来偏重：

luma-mcp：Node.js、npx 和图片预处理体验好，但主要面向单图。
deepseek-vision-mcp：MCP 执行层与 Skill 决策层分离得很清楚，但依赖 Python，且本地视频受 provider 限制。
vision-tool：支持视频抽帧，但包含大量 provider 探测、并行 fallback 和安装逻辑，并采用 GPL-3.0。
agent-vision-toolkit：Skill 和任务工作流很强，但核心是多组 Python/Shell CLI，不是 MCP 视频服务。

agent-vision 只保留一条链路：MCP/CLI → 图片或视频帧 → 你配置的视觉 API → 文本。本仓库是独立实现，没有复制 vision-tool 的 GPL 源码。

要求

Node.js 20+
一个支持 /chat/completions 和 image_url 的 OpenAI-compatible 视觉模型

ffmpeg 由 @ffmpeg-installer/ffmpeg 按平台自动安装，无需另行安装。

配置

推荐用配置文件（一次配置，所有宿主共用）：

mkdir -p ~/.config/agent-vision
cat > ~/.config/agent-vision/settings.json <<'EOF'
{
  "providers": [
    {
      "name": "dashscope",
      "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "apiKey": "sk-...",
      "models": ["qwen-vl-max", "qwen-vl-plus"]
    },
    {
      "name": "openai",
      "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
      "apiKey": "sk-...",
      "models": ["gpt-4o"]
    }
  ]
}
EOF
chmod 600 ~/.config/agent-vision/settings.json

位置：$AGENT_VISION_CONFIG 显式路径，或 $XDG_CONFIG_HOME/agent-vision/settings.json（默认 ~/.config/agent-vision/settings.json）
每个 provider × model 是一个 target；多个 target 时并发请求，第一个成功者胜出，其余请求 abort。注意成本：N 个 target 意味着每次分析最多 N 份上传与推理费用
provider 字段：baseUrl（必填）、models（必填非空）、name/apiKey/headers（可选；apiKey 缺省回退环境变量）
顶层可选：maxTokens、timeoutMs、headers、maxImageMb、maxVideoMb、allowPrivateUrls、ffmpegPath
文件定义的字段优先于环境变量；含 key 的文件建议 chmod 600

环境变量作为回退仍然完整支持（无配置文件时）：

设置	兼容回退
`AGENT_VISION_API_KEY`	`VISION_API_KEY` → `OPENAI_API_KEY`
`AGENT_VISION_BASE_URL`	`VISION_BASE_URL` → `OPENAI_BASE_URL`
`AGENT_VISION_MODEL`	`VISION_MODEL` → `OPENAI_MODEL`

可选变量：

变量	默认值	说明
`AGENT_VISION_MAX_TOKENS`	`4096`	最大输出 tokens
`AGENT_VISION_TIMEOUT_MS`	`120000`	下载和 API 超时
`AGENT_VISION_MAX_IMAGE_MB`	`20`	图片大小上限
`AGENT_VISION_MAX_VIDEO_MB`	`200`	视频大小上限
`AGENT_VISION_HEADERS`	`{}`	额外请求头 JSON
`AGENT_VISION_ALLOW_PRIVATE_URLS`	`false`	允许私网图片/视频来源 URL
`AGENT_VISION_FFMPEG_PATH`	自动发现	指定 ffmpeg 可执行文件；默认先用 PATH，再用 npm 内置版本

MCP 安装

npm（发布后推荐）

{
  "mcpServers": {
    "agent-vision": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@yanickxia/agent-vision"]
    }
  }
}

直接从 GitHub 运行

{
  "mcpServers": {
    "agent-vision": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:yanickxia/agent-vision"]
    }
  }
}

无需 env 块：配置从 ~/.config/agent-vision/settings.json 读取（见上文「配置」）。也可以继续用环境变量，在 env / environment 块里传入。

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Cline 等使用上面的标准 mcpServers 格式。

OpenCode

{
  "mcp": {
    "agent-vision": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@yanickxia/agent-vision"],
      "enabled": true
    }
  }
}

Agent Skill

npx skills add yanickxia/agent-vision --skill agent-vision -g -y

也可以复制 skills/agent-vision/ 到 Agent 的 skills 目录。Skill 是能力自适应的：Agent 自己能看图就直接看；看不了（或输入是视频）就由 Skill 指导 Agent 直接跑 CLI 完成分析。

CLI

npx -y @yanickxia/agent-vision image ./screenshot.png \
  --prompt "读取报错并给出可能原因"

npx -y @yanickxia/agent-vision video ./demo.mp4 \
  --prompt "按时间顺序总结 UI 操作" --frames 8

npx -y @yanickxia/agent-vision doctor

MCP 工具

`analyze_image`

{
  "source": "/absolute/path/to/image.png",
  "prompt": "这个页面有哪些可用性问题？"
}

支持 JPEG、PNG、WebP、GIF、BMP。GIF 是否能体现动画取决于视觉模型；需要稳定的时间线分析时请转为视频并使用 analyze_video。

`analyze_video`

{
  "source": "/absolute/path/to/video.mp4",
  "prompt": "概括操作流程和关键变化",
  "max_frames": 8
}

max_frames 范围 1–16，默认 8。实现会均匀抽取 JPEG 帧，并带时间点一起发给模型。它不是逐帧转写，快速变化可能被漏掉。

隐私与安全

图片会发送到你配置的视觉 API。
视频不会整体发给模型；远程视频先下载到本地临时目录，然后只发送抽出的 JPEG 帧。
临时目录在成功或失败后都会删除。
用户提供的远程图片/视频 URL 默认拒绝 localhost、私网、链路本地和云元数据地址。
stdio 模式不向 stdout 写日志，避免破坏 MCP 协议。

开发

npm install
npm run typecheck
npm test
npm pack --dry-run

License

MIT。第三方依赖保留各自许可证，见 NOTICE。