mimo-vision-mcp

mimo-vision-mcp

An MCP server that uses Xiaomi MiMo v2.5 multimodal model to provide image recognition capabilities (description, multi-image analysis, OCR, and image info validation) for text-only main models like deepseek-v4-flash, accepting local paths, URLs, file://, and base64 data inputs.

Category
访问服务器

README

mimo-vision-mcp

MCP Server:用小米 MiMo v2.5 多模态模型,为纯文本主模型(如 deepseek-v4-flash)补齐图像识别能力。

主模型没有视觉能力时,通过本 Server 把截图、UI 图、报错图、设计稿、照片等转成文字描述, 主模型据此继续推理。二次开发自 Mriestac/mimo-image-recognition-mcp(选型记录见下文)。

功能

工具 说明
describe_image(image, prompt?) 单图理解(默认给详细描述)
analyze_images(images, question) 多图联合分析(前后对比 / A/B 方案)
extract_text_from_image(image) 纯 OCR,保留换行缩进
read_image_info(image) 只做本地校验,不调 API(排查输入问题)
mimo://config 资源 查看脱敏配置

图片输入支持:本地路径、http(s):// URL、file://、data:image/...;base64,...; 格式仅限 jpg/jpeg/png/gif/webp/bmp,单张 ≤10MB(官方限制)。

架构

主模型(纯文本)─ 图片路径/URL → MCP 工具
    → server 读图转 base64 → POST https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions (mimo-v2.5)
    → 纯文本描述 → 主模型继续推理

安装

cd <仓库路径>        # 例如 C:\path\to\mimo-vision-mcp
uv sync --dev        # 创建 .venv 并安装依赖(mcp[cli]<2、httpx、python-dotenv)
Copy-Item .env.example .env
# 编辑 .env 填入 MIMO_API_KEY

注册到 Claude Code(全局)

cd <仓库路径>        # 例如 C:\path\to\mimo-vision-mcp
$key = ((Get-Content .env | Where-Object { $_ -match '^MIMO_API_KEY=' }) -split '=', 2)[1]
claude mcp add mimo-vision -s user `
  -e "MIMO_API_KEY=$key" `
  -e "MIMO_BASE_URL=https://api.xiaomimimo.com/v1" `
  -e "MIMO_VISION_MODEL=mimo-v2.5" `
  -- "$PWD\.venv\Scripts\python.exe" "$PWD\server.py"

验证:

claude mcp list            # 应列出 mimo-vision
claude mcp get mimo-vision
claude mcp inspect mimo-vision   # 协议级连通性自检

主会话中需 重启 Claude Code 或 /mcp 重连 后工具才出现。

两种 Key 的差异

Key 类型 前缀 MIMO_BASE_URL
普通按量付费 sk- https://api.xiaomimimo.com/v1
Token Plan tp- https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1

mimo-v2.5-pro 是纯文本推理模型,视觉理解必须用 mimo-v2.5。

使用

主会话中对模型说,例如:

描述这张图:C:\path\to\your\image.png 提取这张报错截图里的文字:C:\path\to\error.png

模型会自动调用对应工具。

验证

uv run --env-file .env pytest tests/test_image_utils.py tests/smoke_test.py   # 离线单测
uv run --env-file .env pytest tests/test_api.py                               # 真实 API 直连

踩坑记录

  • MiMo API 硬性要求:content 数组必须同时包含 image_url 与 text 对象, 角色必须 user,否则返回 400 Param Incorrect - text is not set(见 api_client.build_vision_message)。
  • mcp SDK 2.x 移除了 mcp.server.fastmcp:pyproject 锁定 mcp[cli]>=1.2,<2.0。
  • mcp 1.29 lifespan 是构造函数参数(非 @mcp.lifespan_context);工具/资源通过参数注解 Context 注入。
  • resource 有函数参数会被注册为模板资源(_templates)而非普通资源,list_resources 看不到——配置资源改为无参数函数。
  • 认证头用 Authorization: Bearer(base 项目 Mriestac 原用 api-key,已修正);单图大小上限按官方改 10MB;补充 file:// 输入支持。

配置项(.env)

变量 默认 说明
MIMO_API_KEY — 必填
MIMO_BASE_URL https://api.xiaomimimo.com/v1 Token Plan 需改
MIMO_VISION_MODEL mimo-v2.5 视觉模型名
MIMO_MAX_TOKENS 2048 最大输出 token
MIMO_TIMEOUT 60 请求超时(秒)
MIMO_ENABLE_THINKING False 是否输出思考过程(更慢)
MIMO_MAX_IMAGE_BYTES 10485760 单图上限(10MB)

选型记录

候选仓库(均已 clone 审阅后删除 _ref/):

  • 选定 base:Mriestac/mimo-image-recognition-mcp —— 天然用 OpenAI chat/completions 格式 + api.xiaomimimo.com,依赖轻(httpx),async 实现,工具/资源写法为标准 FastMCP。
  • 备选:kuohao233/mimo-vision-mcp —— 工具更全(describe/analyze/ocr)但走 Anthropic /v1/messages 格式,重写请求层成本高;其工具设计(默认 prompt、OCR 提示词)已借鉴到本项目。

修复自 base 的 3 处问题:认证头、10MB 上限、file:// 支持,并新增 read_image_info 工具与 4 个独立工具拆分。

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