vision-mcp

vision-mcp

MCP server for analyzing images using multiple vision LLM providers (OpenCode, OpenAI, Anthropic, Google, and custom OpenAI-compatible endpoints). Provides tools to analyze single or multiple images, list providers, and test vision capabilities.

Category
访问服务器

README

vision-mcp

Serveur MCP (Model Context Protocol) d'analyse d'images par modèles de vision LLM, multi-fournisseur.

Analysez une ou plusieurs images à travers une interface MCP unifiée, avec le fournisseur de votre choix : OpenCode Go, OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, ou tout endpoint compatible OpenAI (Ollama, vLLM, local).

Fonctionnalités

  • 4 outils MCP : analyze_image, analyze_images, list_providers, check_vision
  • 5 fournisseurs : opencode, openai, anthropic, google, custom (compatible OpenAI)
  • Formats d'image : PNG, JPG/JPEG, WEBP, GIF, BMP (par chemin de fichier absolu)
  • Logs sur stderr (stdout réservé au protocole MCP)
  • Clés API via variables d'environnement uniquement — aucun secret en dur

Fournisseurs supportés

Provider Variable API Key Base URL par défaut Modèles vision
opencode OPENCODE_API_KEY https://opencode.ai/zen/go/v1 qwen3.6-plus, qwen3.6-plus-free, deepseek-v4-flash, deepseek-v4-pro, glm-5.1
openai OPENAI_API_KEY https://api.openai.com/v1 gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4.5-preview, o1, o3-mini
anthropic ANTHROPIC_API_KEY https://api.anthropic.com/v1 claude-sonnet-4-20250514, claude-3-5-sonnet-20241022, claude-3-opus-20240229, claude-3-haiku-20240307
google GOOGLE_API_KEY https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta gemini-2.5-flash-001, gemini-2.5-pro-001, gemini-2.0-flash-001, gemini-2.0-flash-lite-001
custom CUSTOM_API_KEY http://localhost:11434/v1 N'importe quel modèle compatible OpenAI (Ollama, vLLM, local)

Note : certains modèles sont texte uniquement (ex. deepseek-v4-flash, deepseek-v4-pro) et ne supportent pas la vision.

Prérequis

  • Python 3.10 ou supérieur
  • pip disponible

Installation

git clone https://github.com/menoxz/vision-mcp.git
cd vision-mcp

# Environnement virtuel (recommandé)
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# Linux / macOS
source .venv/bin/activate

# Dépendances
pip install -r requirements.txt

Variables d'environnement

Variable Obligatoire Description
OPENCODE_API_KEY pour le provider opencode Clé API OpenCode Go
OPENCODE_BASE_URL non URL de base (défaut : https://opencode.ai/zen/go/v1)
OPENCODE_MODEL non Modèle par défaut (défaut : qwen3.6-plus)
OPENAI_API_KEY pour le provider openai Clé API OpenAI
OPENAI_MODEL non Modèle par défaut (défaut : gpt-4o)
ANTHROPIC_API_KEY pour le provider anthropic Clé API Anthropic
ANTHROPIC_MODEL non Modèle par défaut (défaut : claude-sonnet-4-20250514)
GOOGLE_API_KEY pour le provider google Clé API Google Gemini
GOOGLE_MODEL non Modèle par défaut (défaut : gemini-2.5-flash-001)
CUSTOM_API_KEY pour le provider custom Clé API de l'endpoint personnalisé
CUSTOM_BASE_URL non URL de base (défaut : http://localhost:11434/v1)
CUSTOM_MODEL non Modèle par défaut (défaut : qwen2.5-vl-72b-instruct)

Configuration MCP (opencode.json)

Ajoutez ce bloc dans la section "mcp" de votre opencode.json (CLI ou VSCode) :

{
  "mcp": {
    "vision-mcp": {
      "type": "local",
      "command": [
        "python",
        "C:/chemin/vers/vision-mcp/server.py"
      ],
      "environment": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8",
        "OPENCODE_API_KEY": "sk-...",
        "OPENCODE_BASE_URL": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
        "OPENCODE_MODEL": "qwen3.6-plus"
      },
      "enabled": true
    }
  }
}

Redémarrez ensuite opencode (ou /reload).

Outils exposés

Outil Description
analyze_image(image_path, prompt, provider, model) Analyse une image avec un prompt texte
analyze_images(image_paths, prompt, provider, model) Analyse/comparaison de plusieurs images (min. 2)
list_providers() Liste les fournisseurs et leur état de configuration
check_vision(provider, model) Teste un fournisseur/modèle avec une image de test (cercle rouge)

Exemples

analyze_image(image_path="C:/screenshot.png",
              prompt="Décris l'interface utilisateur.",
              provider="opencode")

analyze_images(image_paths=["C:/img1.png", "C:/img2.png"],
               prompt="Compare ces deux designs.",
               provider="openai", model="gpt-4o")

list_providers()
check_vision(provider="opencode")

Dépannage

Problème Solution
No API key configured Définir la variable d'environnement <PROVIDER>_API_KEY
Timeout (120 s) Image trop grande — redimensionner (max ~20 Mo)
400 Bad Request Le modèle ne supporte pas la vision
Aucune sortie Les logs sont sur stderr ; stdout est réservé au protocole MCP

Licence

Distribué sous licence MIT — Copyright (c) 2026 Jean-Luc KOUMAGLO / menoxz.

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