multimodal-mcp

给任意 MCP 客户端配上一双"眼睛"，让纯文本主模型也能处理图片。

核心设计：MCP 只把图片转成文字，不做推理。推理由你当前会话选的主模型完成（glm-5.2 / deepseek / qwen / 任何模型）。

工作原理

一个工具 describe_image，根据 image 参数自动判断图片来源：

返回结构化文字描述（OCR + 图表数据 + UI 细节），主模型基于描述自己推理。

另一个工具 multimodal_config_status 自检三个 vision 变量是否配齐（不打印 key）。

"剪贴板"路径解决客户端拦截粘贴图片的问题：截图后不粘贴到聊天框，打字说"看下我的截图"，工具直接读剪贴板。跨平台跨客户端。

系统依赖

仅"剪贴板"路径需要：

URL / data URI / 文件路径 / base64 四种路径无依赖。

安装与配置

需要 Python ≥ 3.10（仅 local 模式）；uvx 模式只需 uv。

凭据

三个环境变量，写进客户端 MCP 配置的凭据字段：

主推理模型不在这里配——它是你客户端会话里选的那个。

各客户端的凭据字段名不一样：opencode 叫 environment，Claude / Cursor / Codex 叫 env。install.py 会自动用对的字段名。

方式 A：一键脚本（推荐）

在仓库目录里运行，自动检测已装客户端并写入配置 + 规则文件，幂等可重复跑：

python install.py              # 交互式
python install.py --yes        # 跳过确认

# 带凭据,一条命令配齐
python install.py \
  --base-url https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 \
  --api-key sk-xxxxx \
  --model qwen3.7-plus

# 强制 uvx / local 模式
python install.py --mode uvx --repo git+https://github.com/believe3344/multimodal-mcp
python install.py --mode local

跑完重启客户端即可。--api-key 会进 shell 历史，介意就跑完手动填。

方式 B：手动配置

不用 install.py，按下面格式写进各客户端配置。两种运行模式：

• uvx（不用 clone）：command 跑 uvx --from git+URL multimodal-mcp
• local（clone + venv）：command 跑 venv 里的 python + server.py

opencode（~/.config/opencode/opencode.json）— command 是数组，凭据字段叫 environment：

{
  "mcp": {
    "multimodal": {
      "type": "local",
      "command": ["uvx", "--from", "git+https://github.com/believe3344/multimodal-mcp", "multimodal-mcp"],
      "environment": {
        "VISION_BASE_URL": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "VISION_API_KEY": "sk-xxxxx",
        "VISION_MODEL": "qwen3.7-plus"
      }
    }
  }
}

Claude Code / Desktop / Cursor（~/.claude.json / ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json / ~/.cursor/mcp.json）— command 字符串 + args 数组，凭据字段叫 env：

{
  "mcpServers": {
    "multimodal": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/believe3344/multimodal-mcp", "multimodal-mcp"],
      "env": {
        "VISION_BASE_URL": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "VISION_API_KEY": "sk-xxxxx",
        "VISION_MODEL": "qwen3.7-plus"
      }
    }
  }
}

Codex CLI（~/.codex/config.toml）— TOML，env 是 inline table：

[mcp_servers.multimodal]
command = "uvx"
args = ["--from", "git+https://github.com/believe3344/multimodal-mcp", "multimodal-mcp"]
env = { VISION_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", VISION_API_KEY = "sk-xxxxx", VISION_MODEL = "qwen3.7-plus" }

local 模式：把上面 uvx 的 command/args 换成 venv python + server.py 绝对路径，凭据字段不变（opencode 仍 environment，其他仍 env）。command 必须是 venv 里的 python，否则缺 mcp / httpx 依赖。准备 venv：

cd /path/to/multimodal-mcp
uv venv --python 3.11 && source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

Windsurf / Cline：MCP 配置走各自 UI（Settings > MCP），格式同上。

规则文件

install.py 会自动把"何时调 describe_image"的规则写进各客户端规则文件（opencode AGENTS.md / Claude CLAUDE.md / Cursor .mdc / Codex AGENTS.md / Windsurf .windsurfrules / Cline .clinerules）。手动配置时需自行添加，模板见 RULES.md。

测试

重启客户端后：

1. 调 multimodal_config_status，确认三个变量都 set
2. 调 describe_image，image 留空（读剪贴板）或传 URL

或用 MCP Inspector 独立测试（不依赖客户端，需先在 shell export VISION_* 三个变量）：

npx @modelcontextprotocol/inspector .venv/bin/python server.py

使用示例

截图

[用户] Cmd+Shift+4 截图,然后说"看下我的截图"
[agent] describe_image(image=None) → 读剪贴板 → 文字描述 → 回答

图片 URL

[用户] 描述这张图:https://example.com/chart.png
[agent] describe_image(image="https://...") → 下载 → 描述 → 回答

本地文件

[用户] 看 /tmp/screenshot.png 里的表格
[agent] describe_image(image="/tmp/screenshot.png") → 读文件 → 描述 → 回答

粘贴附件（占位符）

客户端把粘贴的图片替换成 [Image 1] 占位符时，agent 按规则会调 describe_image、image 留空读剪贴板（图片还在剪贴板里）。

故障排查

限制

• 每次调用一次视觉模型往返，延迟取决于该模型。
• 视觉模型描述什么，主模型就只看什么。极小细节可能丢失——用 instruction 写具体。
• 走 stdio；远程多人共用可改 streamable_http。