gimmick-vision-mcp

gimmick-vision-mcp

Bridges Claude Code to local OpenAI-compatible vision models, enabling image analysis, comparison, and OCR via three tools.

Category
访问服务器

README

gimmick-vision-mcp

An MCP server that bridges Claude Code and other agents to any local OpenAI-compatible vision model.

Pass an image URL and a prompt — gimmick-vision forwards the request to your local vision server and returns the text response. Works with any model served via an OpenAI-compatible API (llama.cpp, Ollama, vLLM, etc.).

gimmick-vision-mcp demo

gimmick-search-mcp + gimmick-vision-mcp

Why this exists

Claude Code (especially when running against a local LLM like Qwen3-Coder-Next) has no built-in vision capability. gimmick-vision adds three image analysis tools to the MCP toolset, routing vision requests to a separate local model — for example Qwen2.5-VL-7B — without any cloud API calls.

Tools provided

Tool Description
analyze_image Analyze a single image from a URL. Returns a description or answer to the prompt.
compare_images Send up to 8 images for combined analysis or comparison.
read_image_text OCR-focused extraction of all visible text from an image.

Quick start with Docker

docker run --rm -i \
  -e VISION_API_BASE=http://host.docker.internal:8081/v1 \
  -e VISION_MODEL=qwen2.5-vl-7b \
  ghcr.io/castellotti/gimmick-vision-mcp:latest

Add to your .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "gimmick-vision": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "VISION_API_BASE=http://host.docker.internal:8081/v1",
        "-e", "VISION_MODEL=qwen2.5-vl-7b",
        "ghcr.io/castellotti/gimmick-vision-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

Docker image

The image is published to the GitHub Container Registry on every push to main and on version tags:

docker pull ghcr.io/castellotti/gimmick-vision-mcp:latest

Building from source

git clone https://github.com/castellotti/gimmick-vision-mcp
cd gimmick-vision-mcp
docker build -t ghcr.io/castellotti/gimmick-vision-mcp:latest .

Building locally

npm install
npm run build
node build/index.js

Environment variables

Variable Default Description
VISION_API_BASE http://host.docker.internal:8081/v1 Base URL of the vision API server
VISION_MODEL qwen2.5-vl-7b Model alias sent in API requests
VISION_TIMEOUT 60000 Request timeout in milliseconds
GIMMICK_PANEL_URL http://host.docker.internal:6081/api/vision Optional: push results to a gimmick-search control panel for live preview

Running a local vision server

Any OpenAI-compatible server that accepts image_url in chat completions works. Example with llama.cpp:

llama-server \
  -m Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf \
  --mmproj mmproj-Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q8_0.gguf \
  --port 8081 \
  --host 0.0.0.0 \
  -ngl 999

On macOS/Metal, full GPU offload (-ngl 999) works well. On CUDA machines where the primary LLM already fills VRAM, run the vision model on CPU (-ngl 0).

Integration with gimmick-search

If you use gimmick-search-mcp, gimmick-vision can push analysis results to its control panel sidebar. Set GIMMICK_PANEL_URL (the default points to the gimmick-search control panel on port 6081). Failures are silently ignored so the tool works standalone.

License

MIT

推荐服务器

Baidu Map

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。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

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。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

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。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

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。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

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。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

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。

官方
精选