DeepSeek Vision MCP
Enables text-only LLMs to analyze images by bridging DeepSeek's web vision chat via MCP, supporting single/multiple image analysis, batch glob processing, and Windows screen capture for any MCP client.
README
DeepSeek Vision MCP
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让纯文本 LLM 也能"看图":通过 MCP 桥接 DeepSeek 网页版视觉对话,为 Claude Code / OpenCode / Codex / DeepSeek Harness 等任意 MCP 客户端提供本地图片分析能力。
- 使用你已登录的 DeepSeek 网页会话(非 API key,不消耗 API 额度)
- 单图 / 多图 / 批量 glob 分析、同一会话追问、Windows 自主截图
- 并发安全:跨进程共享一个网页会话,多分支并行不冲突
免责声明:本项目是非官方逆向项目,通过分析 DeepSeek 网页版未公开接口实现,仅供学习研究使用。使用本项目即表示你了解并同意:自行承担风险,遵守 DeepSeek 服务条款,不得用于商业用途或对 DeepSeek 服务造成负担。
sha3_wasm_bg.wasm为 DeepSeek 网站资源,版权归其所有者。
特性
| 工具 | 说明 |
|---|---|
analyze_image |
单张图片分析:看图、OCR、截图诊断、图表/界面/代码截图理解 |
analyze_images |
多张图片联合分析:前后对比、多页截图、跨图信息核对 |
analyze_image_set |
按目录/glob 批量收集分析:GUI 验收、before/after、多视口审查 |
continue_analysis |
在同一视觉会话中继续追问(复用 session_id,不重复上传) |
capture_screen |
Windows 自主截图(整屏/当前窗口)并立即分析 |
vision_status |
检查本地令牌、WASM、依赖是否就绪 |
原理
你的 LLM ──(MCP)──> ds_vision_mcp.py ──(HTTP)──> chat.deepseek.com
│
├─ 读取 ~/.ds_web_token.json(网页登录令牌)
├─ WASM 求解 DeepSeekHashV1 PoW 挑战
├─ 上传图片 → fork 为 vision 模型文件
└─ SSE 流式 completion(含思考过程)
所有视觉请求复用同一个 DeepSeek 网页对话;每次工具调用返回独立逻辑分支 session_id,分支之间可并发,追问必须使用对应分支的 session_id。
安装
要求:Python 3.10+,Windows / Linux / macOS(自主截图仅 Windows)。
git clone https://github.com/zunyiqingfeng-code/deepseek-vision-mcp.git
cd deepseek-vision-mcp
pip install -r requirements.txt
依赖:httpx、wasmtime、mcp、Pillow、mss(Windows 截图可选)。
获取网页登录令牌
- 用浏览器登录 chat.deepseek.com
- F12 打开开发者工具 → Application / 存储 → Cookies,找到
userToken(或 localStorage 中的userToken) - 写入本地文件(不要提交到仓库):
# ~/.ds_web_token.json
{"token": "你的 userToken 值", "ts": 0, "from": "manual"}
也可以从浏览器任意请求头中复制 Authorization: Bearer <token> 的值。
配置 MCP 客户端
Claude Code(.mcp.json):
{
"mcpServers": {
"deepseek-vision": {
"command": "python",
"args": ["/绝对路径/deepseek-vision-mcp/ds_vision_mcp.py"]
}
}
}
OpenCode(opencode.json):
{
"mcp": {
"deepseek-vision": {
"type": "local",
"command": ["python", "/绝对路径/deepseek-vision-mcp/ds_vision_mcp.py"],
"timeout": 180000,
"enabled": true
}
}
}
DeepSeek Harness(~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml):
- insert:
- id: mcp-deepseek-vision
name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
config:
serverName: deepseek-vision
transport: stdio
command: python
args:
- C:/Users/你的用户名/ds-vision-mcp/ds_vision_mcp.py
toolCallTimeoutMs: 180000
failOnStartupError: false
使用
MCP 客户端会自动发现工具。模型侧的使用规则(可写入客户端 instructions):
- 用户要求看图/识图/OCR/分析截图/检查界面/比较图片,或消息包含本地图片路径时,优先调用
analyze_image/analyze_images - 不要因主模型不支持图片就回答"无法查看"——视觉由本 MCP 提供
- 同一图片追问必须用
continue_analysis并传入上轮返回的session_id,不要重新上传 - 用户说"看看屏幕/检查当前窗口"时调用
capture_screen,无需用户先截图 - 多张截图 / before-after / 多视口产物用
analyze_image_set批量复核
DeepSeek Harness 集成
harness-integration/ 目录包含 DSH 专用组件:视觉 MCP 的 cordis.patch.yml 配置,以及输入框发图插件(为纯文本模型提供 📷 选图 + Ctrl+V 粘贴图片,自动保存路径后由视觉 MCP 识图)。详见 harness-integration/README.md。
命令行直接使用
python ds_vision.py 图片.png "这张图里有什么?" # 单图问答
python ds_vision.py 图片.png "解释这个图表" --no-search # 关闭联网搜索
测试
python -m unittest test_ds_vision test_ds_vision_mcp
测试全部使用 mock,不访问网络、不需要令牌。
环境变量
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
DS_VISION_SESSION_FILE |
~/ds_vision/.shared_session.json |
共享会话状态文件路径 |
DS_VISION_LOCK_TIMEOUT |
180 |
跨进程锁等待秒数 |
DS_VISION_MAX_PARALLEL |
2 |
DeepSeek 网页并发上限 |
许可证
MIT。注意:sha3_wasm_bg.wasm 为 DeepSeek 网站资源,版权归其所有者,仅用于本地 PoW 求解,不随 MIT 条款授权。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。