Mcp Server Google Vision — independently scanned and version-tracked by SaferSkills.
SaferSkills independently audited Mcp Server Google Vision (Agent Skill) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.
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Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
Serveur MCP Model Context Protocol permettant aux LLMs comme Claude de lire des documents scannés, du texte manuscrit et des images avec l'API Google Cloud Vision.
Ce projet implémente un serveur MCP qui donne des capacités de vision avancées aux modèles de langage. Développé par Kohen Avocats, un cabinet d'avocats parisien, cet outil est utilisé quotidiennement pour traiter des documents juridiques complexes : pièces scannées, courriers manuscrits, PDF mal orientés, etc.
Les LLMs comme Claude excellent dans l'analyse de texte, mais ne peuvent pas nativement :
Ce serveur MCP comble cette lacune en fournissant une interface standardisée vers Google Cloud Vision, permettant aux LLMs de "voir" et lire n'importe quel document.
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Sur Windows: venv\Scripts\activateOu avec uv :
uv venv .venv
source .venv/bin/activateVia pip (depuis PyPI) :
pip install mcp-server-google-visionVia uv :
uv pip install mcp-server-google-visionOu depuis GitHub :
pip install git+https://github.com/KohenAvocats/mcp-server-google-vision.gitCréez un fichier .env :
GOOGLE_API_KEY=votre_clé_api_googleOu exportez la variable :
export GOOGLE_API_KEY="votre_clé_api_google"La méthode la plus simple consiste à utiliser uvx (nécessite l'installation de uv) :
{
"mcpServers": {
"google-vision": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "mcp-server-google-vision", "mcp-google-vision"],
"env": {
"GOOGLE_API_KEY": "votre_clé_api"
}
}
}
}Alternativement, si vous avez installé le package via pip :
{
"mcpServers": {
"google-vision": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server_google_vision"],
"env": {
"GOOGLE_API_KEY": "votre_clé_api"
}
}
}
}... (reste de la section)
mcp-server-google-vision/
├── src/
│ └── mcp_server_google_vision/
│ ├── __init__.py
│ ├── __main__.py
│ └── server.py # Serveur MCP principal
├── pyproject.toml # Configuration du package
├── smithery.yaml # Configuration Smithery
├── README.md # Documentation
└── LICENSE # Licence MITasyncio.gather pour les PDFs multi-pagesLes contributions sont les bienvenues ! N'hésitez pas à :
Développé par Maître Hassan KOHEN, avocat pénaliste à Paris, fondateur de Kohen Avocats.
Ce serveur MCP est né d'un besoin concret : permettre à Claude d'analyser les pièces d'un dossier juridique, y compris les documents scannés et manuscrits. Il est aujourd'hui utilisé quotidiennement au cabinet pour :
Ce projet est open source et peut être librement utilisé, modifié et redistribué sous licence MIT.
~30 seconds. Free. No account. Every finding cites a rule and a line of evidence.