Safe Vision MCP
Safe Vision MCP enables safe and efficient local image inspection by generating thumbnails, contact sheets, and statistics, avoiding large images in LLM context.
README
Safe Vision MCP
通过 MCP 安全、高效地查看本地图片,避免把大图片直接塞进主模型上下文。
Safe Vision MCP 可以生成缩略图、联系表、图片统计信息、清单文件,以及可选的视觉模型描述。工具返回的结果只包含路径和简短文本,不会返回图片字节、base64 或 data URL。
为什么需要它?
大截图和批量图片很容易占满 LLM 的上下文窗口。Safe Vision MCP 通过以下方式保持上下文轻量:
- 将派生文件写入本地磁盘;
- 只返回文件路径、数量、统计信息和简短描述;
- 使用缩略图和联系表快速浏览图片;
- 在 MCP 服务器内部,每次最多只向视觉模型发送一张原图或派生图。
工具列表
| 工具 | 用途 |
|---|---|
review_images |
对指定图片路径或目录进行一站式批量审查 |
inspect_image |
查看单张图片的尺寸、基础统计信息和缩略图 |
prepare_image_batch |
生成缩略图、联系表、特征 CSV 和 manifest |
make_contact_sheet |
为指定图片生成联系表 |
sample_images |
从目录中确定性地抽取代表性图片 |
环境要求
- Node.js 18+
- Python 3.10+
- Python 包:
Pillow
npm install
python -m pip install -r requirements.txt
MCP 配置示例
[mcp_servers.safe_vision]
command = "node"
args = ["/absolute/path/to/safe-vision-mcp/src/server.js"]
cwd = "/absolute/path/to/safe-vision-mcp"
type = "stdio"
startup_timeout_sec = 20
tool_timeout_sec = 3600
[mcp_servers.safe_vision.env]
SAFE_VISION_PYTHON = "python"
SAFE_VISION_OPENAI_BASE_URL = "https://api.openai.com/v1"
SAFE_VISION_MODEL = "gpt-5.4-mini"
SAFE_VISION_OPENAI_API_KEY_ENV = "OPENAI_API_KEY"
如需使用 OpenAI 兼容服务,请配置:
SAFE_VISION_OPENAI_BASE_URLSAFE_VISION_MODELSAFE_VISION_OPENAI_API_KEY或SAFE_VISION_OPENAI_API_KEY_ENV
不要将私有接口地址、模型别名、.env 文件或 API Key 提交到公开仓库。
环境变量
| 名称 | 默认值 | 作用 |
|---|---|---|
SAFE_VISION_PYTHON |
py |
Node MCP 服务器调用的 Python 启动器 |
SAFE_VISION_OPENAI_API_KEY |
空 | 视觉模型服务的直接 API Key |
SAFE_VISION_OPENAI_API_KEY_ENV |
空 | 指向 API Key 的环境变量名 |
OPENAI_API_KEY |
空 | 备用 API Key |
SAFE_VISION_OPENAI_BASE_URL |
https://api.openai.com/v1 |
OpenAI 兼容 Responses API 地址 |
OPENAI_BASE_URL |
空 | 备用 API 地址 |
SAFE_VISION_MODEL |
gpt-4.1-mini |
MCP 服务器内部使用的视觉模型 |
SAFE_VISION_HTTP_TIMEOUT_SECONDS |
300 |
单张图片的视觉模型请求超时 |
SAFE_VISION_REVIEW_BASE_TIMEOUT_MS |
120000 |
review_images 的基础超时 |
SAFE_VISION_REVIEW_PER_IMAGE_TIMEOUT_MS |
300000 |
review_images 每张图片的额外超时 |
视觉输入策略
启用视觉模型描述时,MCP 服务器会向配置的视觉服务发送以下图片之一:
- 原图:当图片格式为 JPEG/PNG/WebP、长边
<= 2048px、文件大小<= 8MB; - 派生 JPEG:保存在
vision_inputs/下,长边缩放到2048px,应用 EXIF 方向,质量为90。
无论哪种模式,MCP 返回结果仍然只包含路径、文本、数量和紧凑统计信息。
输出内容
review_images 会生成:
descriptions.json
manifest.json
features.csv
thumbnails/
sheets/
vision_inputs/ # 可选
每条图片描述包含:
indexpathfilenamethumbnail_pathdescription_sourcedescriptionfeatures
语义输出统一放在单个 description 字符串中,没有单独的 observation 对象。
隐私说明
- MCP 响应永远不会包含图片字节、base64 字符串或 data URL。
- 视觉模式只会把图片内容发送给你在私有环境变量中配置的服务商。
- 启发式模式不会调用远程模型,只在本地生成派生文件。
- 请勿提交
.env、私有 MCP 配置、私有 base URL、模型别名或 API Key。
快速测试
node --check src/server.js
python -m py_compile src/vision_tools.py
如需在不调用远程模型的情况下测试,可以在 MCP 客户端中调用 review_images,并设置:
{
"describe_mode": "heuristic"
}
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。