deepseek-vision-mcp

deepseek-vision-mcp

MCP server that gives DeepSeek and other clients vision capabilities by routing images to open-source multimodal models, returning structured specifications or answers. Supports CLI and MCP tools for design analysis and general image Q&A.

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访问服务器

README

deepseek-vision-mcp

给 DeepSeek(以及 Codex、Claude Desktop、Cursor 等 MCP 客户端)增加“看图”能力的服务。

DeepSeek 的文本模型不接受图片输入。本项目把设计稿/UI 截图交给 Hugging Face 上的开源视觉模型,返回结构化文字规格,再由 DeepSeek 或 Codex 完成前端代码实现。

特性

  • MCP 工具:analyze_design(设计稿 → 结构化规格/代码)、ask_vision(通用图片问答)
  • CLI 模式:不接 MCP 也能把图片转成文字
  • Codex Skill + 一键安装脚本
  • 配置通过 .env / 环境变量管理,不写死在代码里
  • 兼容 Hugging Face Router、OpenRouter、Ollama 等 OpenAI 兼容接口

工作原理

设计稿图片
   │
   ▼
deepseek-vision MCP 服务(本仓库)
   │  通过 OpenAI 兼容接口发送图片
   ▼
开源视觉模型(默认 Qwen3-VL-8B)
   │  返回结构化设计规格 / 代码草稿
   ▼
DeepSeek 或 Codex 拿到文字结果,结合项目写最终代码

推荐模型

模型 许可证 适合场景 说明
Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct Apache-2.0 设计稿识别、OCR、界面理解、转代码 推荐默认,8B 尺寸在 API 和本地都实用
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct Apache-2.0 成熟稳定的替代方案 各托管平台支持更广,作为兜底
ByteDance-Seed/UI-TARS-1.5-7B Apache-2.0 GUI 理解、元素定位、UI 自动化 偏向“看界面并操作”,写代码不如 Qwen-VL
Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct Apache-2.0 本地轻量运行 量化后占用小,适合内存有限的机器

快速开始

git clone <你的仓库地址>
cd deepseek-vision-mcp
npm install
cp .env.example .env

编辑 .env,至少设置 HF_TOKENVISION_API_KEY,然后测试:

node cli.js examples/sample-design.png --mode both --stack html+css

配置说明

变量 必填 默认值 说明
HF_TOKEN VISION_API_KEY 二选一 Hugging Face Token
VISION_API_KEY HF_TOKEN 二选一 OpenAI 兼容服务的 API Key
VISION_API_BASE https://router.huggingface.co/v1 OpenAI 兼容 API 地址
VISION_MODEL Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct 视觉模型 ID
VISION_PROXY 代理地址,例如 http://127.0.0.1:7890
VISION_TIMEOUT_MS 120000 请求超时(毫秒)
VISION_MAX_TOKENS 4096 最大输出 token

所有配置都可以写在仓库根目录的 .env,服务会自动读取;也可以直接用环境变量覆盖。

CLI 用法

node cli.js 设计稿.png --mode both --stack react+tailwind
node cli.js 设计稿.png --mode spec
node cli.js 截图.png --question "这个页面的主色和布局结构是什么?"

CLI 输出是纯文字,可以直接复制给 DeepSeek 官方 App / 网页版。

MCP 接入(其他客户端)

Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "deepseek-vision": {
      "command": "node",
      "args": ["<项目绝对路径>/server.js"],
      "env": {
        "HF_TOKEN": "hf_xxx",
        "VISION_MODEL": "Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct"
      }
    }
  }
}

Cursor 的 .cursor/mcp.json 使用同样的结构。

Cherry Studio:设置 → MCP 服务器 → 添加,命令填 node,参数填 server.js 的绝对路径,环境变量同上。

接入 Codex

详细步骤见 docs/CODEX.md。一键安装:

bash scripts/install.sh

脚本会安装 npm 依赖、把 Codex Skill 安装到 ~/.codex/skills/,并在本机有 codex CLI 时自动注册 MCP 服务。安装完成后重启 Codex,给一张设计稿图片说“按这张图实现前端”即可。

测试

npm test

仓库自带端到端冒烟测试,会启动 mock 视觉 API,验证 MCP 握手、工具注册和图片发送链路。

常见问题

  • HTTP 401:HF_TOKEN / VISION_API_KEY 未配置或无效。
  • 模型不可用:切换 VISION_MODEL,或更换 VISION_API_BASE(OpenRouter、Ollama 等)。
  • 网络受限:设置 VISION_PROXY
  • DeepSeek 官方 App 不支持 MCP:用 CLI 把图片转成文字后粘贴,或使用支持 MCP 的客户端。

License

MIT

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