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🖼️ vision-mcp

自托管多模态 VLM 图片识别 MCP 服务器

TUI 终端粘贴图片 → AI 客户端自动识别返回 · 数据不出内网

_{Claude Code · Codex · OpenCode · 任何 MCP 兼容客户端}

</div>

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✨ 为什么用它

	优势	说明
🔒	私有部署，数据不出网	直连你自托管的 VLM，图片不经过第三方云
🔌	OpenAI 兼容，后端可换	vLLM / Ollama / GLM-4V / Qwen-VL 任选，换 base URL 即可，不改代码
🖼️	TUI 粘图即用	终端粘贴图片，客户端自动调工具识别，体验对齐智谱图片识别 MCP
🧩	四个专用工具	通用理解 / OCR / 图表理解 / UI 转码，各带预设 system prompt 与结构化输出
📥	三种图片输入	本地路径 · http(s) URL · data: URI，客户端给哪种收哪种
🛡️	错误不泄漏	错误串仅静态/状态码，绝不把 VLM 响应体或栈泄漏给客户端
⚡	轻量单进程	stdio，客户端按需拉起子进程，无常驻、无服务端状态
🔁	内置韧性	5xx/超时自动重试一次、4xx 不重试、请求超时、图片大小上限
✅	TDD 全覆盖	35 个测试 + 端到端往返（假 VLM + InMemoryTransport）

📐 架构

flowchart LR
    A["🖥️ TUI 客户端<br/>(Claude Code / Codex / OpenCode)"] -- stdio JSON-RPC --> B
    subgraph B["vision-mcp (Node, stdio)"]
        direction TB
        C["tools ×4<br/>analyze_image / extract_text /<br/>understand_diagram / ui_to_code"]
        C --> D["analyze()<br/>共享核心"]
        D --> E["imageSource<br/>路径/URL/data-URI → 归一化"]
        D --> F["vlmClient<br/>OpenAI 兼容 + 重试"]
    end
    F -- HTTPS chat/completions --> G["🧠 自托管 VLM<br/>(qwen-vl / glm-4v / ...)"]
    G -- JSON --> B
    B -- tool result --> A

🛠️ 工具

全部共享 image_source（本地路径 | http(s) URL | data: URI）。

工具	专有参数	输出
analyze_image	prompt（必填）	自然语言描述 / 问答
extract_text	prompt?、programming_language?	OCR 文本（代码截图带语言标注）
understand_diagram	diagram_type?（省略或 auto）、prompt?	结构化描述 + mermaid/markdown 复刻
ui_to_code	output_type（code/spec/description）、framework?（html/react-tailwind）、prompt?	对应 code/spec/description

🚀 快速开始

克隆并构建

git clone https://github.com/skyone123/vision-mcp.git
cd vision-mcp
npm install
npm run build      # 产出 dist/index.js + dist/index.d.ts
npm test           # 可选：35/35 测试

客户端只用到 dist/index.js，记下它的绝对路径（下文记作 $DIST），配置里要用。

例：Linux/macOS /home/you/vision-mcp/dist/index.js；Windows D:/git/vision-mcp/dist/index.js。

环境变量

变量	默认	必填	说明
VLM_BASE_URL	—	✅	OpenAI 兼容 base，如 http://localhost:8000/v1（带 /v1）
VLM_MODEL	qwen-vl-max	—	模型名
VLM_API_KEY	""	—	Bearer token；后端要鉴权才填，留空不带 Authorization 头
VLM_TIMEOUT_MS	60000	—	单次请求超时
VLM_MAX_IMAGE_BYTES	10485760	—	图片上限 10MB
VLM_MAX_TOKENS	2048	—	返回 token 上限

缺 VLM_BASE_URL 启动即报错退出，不会静默失败。

🔧 配置

第 1 步 · 判断后端要不要 API key

curl http://localhost:8000/v1/models

• 200 + 模型列表 → 不用 key
• 401/403 → 要 key，带 key 再试：curl http://localhost:8000/v1/models -H "Authorization: Bearer 你的token"

模型名从返回里挑视觉模型：

curl -s http://localhost:8000/v1/models | grep '"id"'

实测视觉能力能吃图（最关键）：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 你的token" \
  -d '{
    "model": "qwen-vl-max",
    "messages": [{"role":"user","content":[
      {"type":"text","text":"一句话描述这张图"},
      {"type":"image_url","image_url":{"url":"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/47/PNG_transparency_demonstration_1.png/640px-PNG_transparency_demonstration_1.png"}}
    ]}]
  }'

返回正常文字 → 端点可用，照搬这些值填进 env。

第 2 步 · 写进客户端

把下面的 $DIST 换成上一步记下的 dist/index.js 绝对路径，command 用 node。

<details> <summary><b>Claude Code（CLI）</b></summary>

claude mcp add vision-mcp --scope user \
  --env VLM_BASE_URL=http://localhost:8000/v1 \
  --env VLM_MODEL=qwen-vl-max \
  -- node "$DIST"

要 key 就再加一行 --env VLM_API_KEY=你的token。

</details>

<details> <summary><b>cc-switch / 标准 MCP JSON（单条对象格式）</b></summary>

{
  "command": "node",
  "args": ["/absolute/path/to/vision-mcp/dist/index.js"],
  "env": {
    "VLM_BASE_URL": "http://localhost:8000/v1",
    "VLM_MODEL": "qwen-vl-max"
  }
}

带 key 就在 env 加 "VLM_API_KEY": "你的token"。

</details>

<details> <summary><b>Claude Code 手改配置文件（<code>~/.claude.json</code>）</b></summary>

{
  "mcpServers": {
    "vision-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/vision-mcp/dist/index.js"],
      "env": { "VLM_BASE_URL": "http://localhost:8000/v1", "VLM_MODEL": "qwen-vl-max" }
    }
  }
}

</details>

<details> <summary><b>Codex（<code>~/.codex/config.toml</code>）</b></summary>

[mcp_servers.vision-mcp]
command = "node"
args = ["/absolute/path/to/vision-mcp/dist/index.js"]
env = { VLM_BASE_URL = "http://localhost:8000/v1", VLM_MODEL = "qwen-vl-max" }

</details>

<details> <summary><b>OpenCode（<code>~/.config/opencode/opencode.json</code> 或项目根 <code>.opencode.json</code>）</b></summary>

{
  "mcp": {
    "vision-mcp": {
      "type": "local",
      "command": ["node", "/absolute/path/to/vision-mcp/dist/index.js"],
      "environment": {
        "VLM_BASE_URL": "http://localhost:8000/v1",
        "VLM_MODEL": "qwen-vl-max"
      }
    }
  }
}

OpenCode 不同版本字段名可能微调，若工具不出现对照其官方 MCP 文档。

</details>

第 3 步 · 验证

claude mcp list          # 应看到 vision-mcp，状态 connected

MCP server 无需手动常驻——客户端按需拉起子进程。然后在对话里粘贴一张图问"图里有什么"，客户端自动调 analyze_image；或显式：

用 analyze_image 工具看一下这张图：<粘贴图片>

💻 开发

npm run dev              # tsx 直接跑源码（开发期）
npm run build            # tsup 打包 dist/index.js
npm test                 # vitest，35/35
npx tsc --noEmit         # 类型检查

源码结构：

src/
  config.ts          # env → VlmConfig
  imageSource.ts     # loadImage: 路径/URL/data-URI 归一化
  vlmClient.ts       # complete: 调 OpenAI 兼容端点 + 重试/超时
  analyze.ts         # 共享核心: loadImage + complete
  server.ts          # McpServer 注册 + stdio + main
  index.ts           # #!/usr/bin/env node 入口
  tools/
    analyzeImage.ts
    extractText.ts
    understandDiagram.ts
    uiToCode.ts

每个文件单一职责，可独立测试；四个工具是 analyze() 的薄封装，各烘焙自己的 system prompt。

🗺️ 路线图（可选扩展）

当前范围：仅 stdio · 单后端 · 单图 · 无持久化。以下为按需扩展项：

候选	价值	建议
流式输出	ui_to_code 输出可能很长，流式能边出边看	👍 值得做，UX 提升
图片预处理	发送前按长边缩放/压缩，省 token、降超时	👍 值得做，降本
结构化输出	extract_text/understand_diagram 返回 JSON	🤔 看场景
HTTP/SSE 传输	多客户端共享、远程部署	🤔 当前 stdio 够用，按需
多后端路由	不同任务路由到不同 VLM	❌ YAGNI
视频/多图批处理	—	❌ 超出当前定位
服务端缓存	相同图重复识别	❌ YAGNI

📄 许可证

MIT © 2026 luyuxin

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