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.
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_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
pipdisponible
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.
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