vl-mcp-server

# VL MCP Server 基于 MCP（Model Context Protocol）协议的视觉理解服务，通过 tokendance 平台调用 Qwen2.5-VL 模型，实现图片内容分析功能。 ## 功能特性 - **自动识别图片来源**：无需指定类型，自动区分 URL / 本地文件 / Base64 / data URI - **兼容 Claude Code 粘贴图片**：在对话框直接粘贴截图即可分析，无需提供文件路径 - 基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 模型 - 兼容 Cherry Studio、Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端 - 可托管部署到魔搭 MCP 广场 ## 安装使用 ### 环境要求 - Python >= 3.10 - uv（推荐）或 pip ### 配置 设置环境变量： ```bash export TOKENDANCE_API_KEY="your-api-key" ``` ### MCP 客户端配置 **Cherry Studio / Claude Desktop / Cursor / Claude Code：** ```json { "mcpServers": { "vl-image-analyzer": { "command": "uvx", "args": ["vl-mcp-server"], "env": { "TOKENDANCE_API_KEY": "your-api-key", "VL_MODEL": "qwen2.5-vl-7b-instruct" } } } } ``` > `VL_MODEL` 为可选项，默认使用 `qwen2.5-vl-7b-instruct`。 > 如需使用更大参数模型，可修改为 `qwen2.5-vl-72b-instruct`。 ## 开发 ### 本地开发 ```bash # 克隆仓库 git clone <repo-url> cd vl-mcp-server # 使用 uv 安装依赖 uv sync # 运行服务 uv run vl-mcp-server ``` ### 调试 使用 MCP Inspector： ```bash npx @modelcontextprotocol/inspector uv run vl-mcp-server ``` ## 工具说明 ### analyze_image 分析图片内容并返回描述。**图片来源自动识别，无需指定类型。** **参数：** | 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 | |-----|------|-----|-------|------| | `image` | string | ✅ | - | 图片来源，支持多种格式（见下方）| | `prompt` | string | ❌ | "请详细描述这张图片的内容" | 自定义分析提示词 | **`image` 参数支持的格式：** | 格式 | 示例 | 使用场景 | |-----|------|---------| | 本地文件路径 | `/Users/xxx/image.png` | 直接指定本地文件 | | HTTP/HTTPS URL | `https://example.com/img.jpg` | 网络图片 | | data URI | `data:image/png;base64,...` | **Claude Code 粘贴图片自动使用** | | 裸 Base64 | `iVBORw0KGgo...` | 第三方系统传入的 base64 | **支持的图片格式：** png, jpg, jpeg, gif, webp, bmp, tiff **示例：** **本地文件方式：** ```json { "image": "/Users/username/Pictures/photo.jpg", "prompt": "描述这张图片的主要内容" } ``` **URL 方式：** ```json { "image": "https://example.com/image.jpg", "prompt": "描述这张图片的主要内容" } ``` **Claude Code 粘贴图片方式（由 Claude 自动处理）：** - 在对话框粘贴图片后，直接说"使用 analyze_image 工具分析这张图片" - Claude 会自动将图片转为 `data:image/png;base64,...` 格…