ollama-vision-mcp
Enables text-only AI models to analyze images via local Ollama multimodal models. Supports image analysis, OCR, and multi-image comparison entirely offline.
README
🖼️ MCP 图片理解服务器
基于 MCP (Model Context Protocol) 的图片理解服务器,让纯文本模型(如 Codex CLI / DeepSeek)也能看懂图片内容。
通过调用本地 Ollama 多模态模型(如 minicpm-o4.5)进行图片分析,无需调用任何云端视觉 API,数据完全本地处理。
✨ 功能
- 🔍
analyze_image— 分析单张图片,支持自定义提问 - 🆚
analyze_images— 多图(最多 5 张)对比分析 - 📝
ocr_image— 从图片中提取文字(支持中英文) - 🔄 支持本地图片和 URL 图片
📋 前置要求
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| Python 3.10+ | 运行环境 |
| Ollama | 本地多模态模型服务 |
| 多模态模型 | 如 minicpm-o4.5、llava、gemma3 等 |
安装 Ollama 并拉取模型:
ollama pull minicpm-o4.5
🚀 快速开始
1️⃣ 安装依赖
方式一:运行脚本(推荐)
setup.bat
方式二:手动安装
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
2️⃣ 启动 Ollama(如未运行)
ollama serve
3️⃣ 配置 MCP JSON
在 MCP 客户端(如 Codex CLI / Claude Desktop / Cursor 等)的配置文件中,添加以下条目:
{
"mcpServers": {
"image-understanding": {
"command": "python",
"args": ["F:/path/to/my-image-server/run.py"],
"env": {
"OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434",
"VISION_MODEL": "minicpm-o4.5",
"OLLAMA_TIMEOUT": "120"
}
}
}
}
⚠️ 将
F:/path/to/my-image-server替换为你项目所在的实际路径。
📁 不同客户端的配置位置
| 客户端 | 配置文件路径 |
|---|---|
| Codex CLI | ~/.codex/config.json |
| Claude Desktop | Settings → Developer → Edit Config → claude_desktop_config.json |
| Cursor | Settings → Features → MCP → Add new MCP server |
⚙️ 环境变量
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
OLLAMA_HOST |
http://localhost:11434 |
Ollama 服务地址 |
VISION_MODEL |
minicpm-o4.5 |
使用的多模态模型名称 |
OLLAMA_TIMEOUT |
120 |
请求超时时间(秒),大图片可适当调大 |
也可以直接在命令行中临时设置:
set OLLAMA_HOST=http://localhost:11434
set VISION_MODEL=llava
python run.py
🧩 提供的 MCP Tools
analyze_image
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
image_path |
string | ✅ | 本地路径或 URL |
question |
string | ❌ | 针对图片的问题,默认"请详细描述这张图片的内容" |
analyze_images
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
image_paths |
string[] | ✅ | 图片路径列表(最多 5 张) |
question |
string | ❌ | 对比分析问题 |
ocr_image
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
image_path |
string | ✅ | 本地路径或 URL |
💡 在对话中使用示例
> 分析这张图片:C:\photos\cat.jpg
> 对比这两张图有什么不同:img1.png 和 img2.png
> 提取这张截图里的所有文字:screenshot.png
> 这个网页截图里的按钮是做什么的?https://example.com/screenshot.png
🏗️ 项目结构
my-image-server/
├── run.py # MCP 服务器主程序
├── requirements.txt # Python 依赖
├── setup.bat # Windows 环境初始化脚本
├── venv/ # Python 虚拟环境
└── README.md # 本文件
📄 License
MIT
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。
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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。