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AlierQ
by AlierQ

image-analyzer-mcp

基于官方 MCP SDK 的图片分析 Server。通过 OpenAI 兼容的视觉 API 分析 PNG/JPG/WebP 截图和设计图,返回结构化 JSON,供主模型继续实现页面、组件或修复还原度问题。

功能

  • analyze_image(path, prompt?):分析单张图片,返回布局、区块、组件、颜色、字体、间距、问题与实现建议

  • compare_images(referencePath, currentPath, prompt?):对比参考图与当前实现图,返回差异清单和修复计划

  • analyze_clipboard_image(prompt?):读取 macOS 剪贴板图片并分析

  • 支持 OpenAI 兼容的 Chat Completions 和 Responses API

  • 支持主视觉模型与备用视觉模型自动切换

Related MCP server: Vision MCP

要求

  • Node.js 18.17+

  • npm

安装与构建

npm install
npm run build

配置

复制 .env.example.env 并填写(.env本包根目录加载,与启动目录无关,因此 Codex / Claude Code / Cursor / Claude Desktop 等各宿主都能读到):

变量

说明

VISION_API_KEY

主视觉 API 密钥(必填,真实调用时)

VISION_BASE_URL

主视觉 API 地址

VISION_MODEL

主视觉模型

VISION_API_STYLE

chatresponses

VISION_FALLBACK_API_KEY

备用视觉 API 密钥

VISION_FALLBACK_BASE_URL

备用视觉 API 地址

VISION_FALLBACK_MODEL

备用视觉模型

VISION_MAX_IMAGE_MB

单张图片大小上限,默认 8

VISION_TIMEOUT_MS

请求超时,默认 120000

VISION_MAX_TOKENS

返回 token 上限,默认 4096

VISION_JSON_MODE

是否启用 JSON 模式

VISION_BASE_DIR

相对路径解析根目录

主视觉模型失败时,会按 VISION_FALLBACK_* 自动降级到备用模型。

工具

analyze_image(path="screenshots/home.png", prompt="重点分析 Hero 区")

compare_images(
  referencePath="screenshots/design.png",
  currentPath="screenshots/implementation.png",
  prompt="重点对比间距和颜色"
)

analyze_clipboard_image(prompt="介绍这张图片")

工具返回结构化 JSON,包含 summarylayoutsectionscomponentscolorstypographyissuesfix_plan 等字段。

接入 Codex / 其他 AI 工具

构建后可直接让 AI 工具安装:

npm install
npm run build
npm run install:mcp

install:mcp 会把 server 写入 ~/.codex/config.toml,然后重启 Codex 即可。 安装脚本还会把 AGENTS.md 自动写入 Codex 全局 ~/.codex/AGENTS.md(已有内容时追加,已包含相同规则时跳过,修改前生成 .bak 备份)。规则写明:只有通过 CC Switch 切换到 DeepSeek 等不支持多模态图片输入的模型时,才调用本工具;Codex 内置的 ChatGPT 等支持视觉的模型应直接识图,不调用本工具。 安装脚本还会自动检测 ~/.codex/cc-switch-model-catalog.json,把模型标记为支持图片输入(会先生成 .imagebak 备份),避免 DeepSeek 等文本模型在粘贴图片时被 Codex 拦截。

默认安装到全局用户配置(~/.codex/config.toml),对所有工作区生效。本工具只在主模型无法直接识图时使用(例如通过 CC Switch 切换到 DeepSeek 等不支持多模态图片输入的模型);如果主模型本身支持图片输入(例如 Codex 内置的 ChatGPT 视觉模型),应直接使用图片,不需要调用本工具。

不要把你的 API Key 发送给任何 AI 工具。安装完成后请自行编辑 ~/.codex/config.toml,在 [mcp_servers.image-analyzer.env] 中配置 VISION_API_KEY,然后重启 Codex。

也可以参考 codex-mcp.example.tomlcodex-mcp.example.json 手动配置,路径替换为实际项目路径。

接入 Claude Code

一键安装

npm install
npm run build
npm run install:mcp:claude

install:mcp:claude 通过 claude mcp add image-analyzer-mcp -s user -- node dist/index.js 注册到 Claude Code 用户级全局配置~/.claude.json),对所有工作区生效。脚本是幂等的:重复执行会先移除旧注册再添加。

脚本不内联任何环境变量:server 会读取自己包根目录的 .env(见「配置」一节),所以 API Key 只存在 .env(已在 .gitignore 中),不会写进 ~/.claude.json 或任何会被提交的文件。

脚本还会把 AGENTS.md 的规则写入用户级 ~/.claude/CLAUDE.md(已有相同规则时跳过,写入前生成 .bak 备份),让所有项目都遵守「仅当主模型不支持图片输入时才调用本工具」的使用规则。

手动配置

claude mcp add image-analyzer-mcp -s user -- node /绝对路径/image-analyzer-mcp/dist/index.js

如果只想对当前项目生效,可以复制 .env 到项目外,并把 claude-mcp.example.json 内容放到项目根目录的 .mcp.json(注意:.mcp.json 会被提交,请把密钥放在 server 目录的 .env,不要在 .mcp.json 里写密钥)。

使用规则(让 Claude 知道何时该调用)

Claude Code 读取 CLAUDE.md不读取 AGENTS.md)。规则放在用户级还是项目级,取决于 server 装在哪里:

  • server 装在用户级(install:mcp:claude 默认) → 规则也放用户级:脚本会自动写入 ~/.claude/CLAUDE.md,所有项目生效。也可手动把 AGENTS.md 的规则内容追加到 ~/.claude/CLAUDE.md

  • server 只在某个项目里用 → 规则放该项目根目录:把仓库的 CLAUDE.mdAGENTS.md 一起复制过去(CLAUDE.md 通过 @AGENTS.md 导入同一套规则),随仓库共享。

验证

claude mcp list   # 应显示 image-analyzer-mcp ✔ Connected
npm run smoke

提示:Claude Code 中 MCP 工具以 mcp__image-analyzer-mcp__analyze_image 形式暴露;模型调用时按规则使用 analyze_image / compare_images / analyze_clipboard_image 即可。

接入 Cursor / Claude Desktop

Cursor 和 Claude Desktop 也支持 stdio MCP server:在各自的 MCP 配置界面添加一个命令类型的 server,命令填 Node 路径、参数填 dist/index.js 的绝对路径即可。.env 同样从包根目录加载,无需额外配置环境变量。

AGENTS.md

npm run install:mcp 会自动把项目内的 AGENTS.md 写入 Codex 全局 ~/.codex/AGENTS.md:文件不存在时直接创建,已有其他内容时追加,已经包含“图片分析使用规则”时跳过;写入前会把原文件备份为 AGENTS.md.bak

如需只对某个工作区生效,也可以手动把 AGENTS.md 复制到该工作区根目录。

验证

npm run smoke

smoke 会构建项目、启动 MCP Server,并验证工具列表、错误处理以及 chat/responses 两种模拟请求。

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

No tool schema history has been recorded yet.

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing

Resources

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