Akashic 插画识别插件

在 Akashic 中识别动漫插画里的角色和作品，并反查 Pixiv 原图、画师或动画截图出处。

使用前准备

必须准备：

• 一个支持图片输入、兼容 OpenAI Chat Completions 接口的视觉模型 API Key。

• 默认使用阿里云百炼 DashScope 的 qwen-vl-max。

可选准备：

• SauceNAO API Key。没有 Key 也能匿名反查，但额度更低。

• Trace.moe 不需要配置 Key。

Related MCP server: ZeroChan MCP

安装

插件安装必须由 Akashic 当前正在运行的会话发起。请在对话中要求 Akashic 安装本插件；Akashic 会在当前 active turn 中执行：

.venv/bin/python main.py plugin-install \
  --source https://github.com/lfegg/character-recognize-mcp.git \
  --marketplace github

安装完成后，终端会显示插件数据目录，通常类似：

<Akashic 工作目录>/plugin-data/character-recognize-github/

安装命令完成后，安装操作所在的 Akashic turn 必须启动 attached programmatic child 验证候选版本。候选只向验证 child 暴露无网络、无凭据的 verify_installation 探针；探针成功后正常结束 child 和父 turn，Core 才会自动切换版本，下一 turn 生效。不要在 Akashic 会话之外直接运行安装命令，也不需要重启 Akashic。

配置

在插件数据目录中创建 config.local.toml：

request_timeout_seconds = 30
rate_limit_enabled = true

[vision]
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
api_key = "<你的 DASHSCOPE_API_KEY>"
model = "qwen-vl-max"

[saucenao]
api_key = "<你的 SAUCENAO_API_KEY>"

vision.api_key 必须填写。没有 SauceNAO Key 时，删除 [saucenao] 两行即可使用匿名模式。

限制私密配置文件的访问权限：

chmod 600 /path/to/plugin-data/character-recognize-github/config.local.toml

不要把 API Key 写入仓库、命令行参数或聊天消息。

配置完成后检查插件：

.venv/bin/python main.py plugin-doctor character-recognize@github

plugin-doctor 应返回 ok。如果报告 MCP runtime 缺失、source symlink 越界或候选无法启动，这是 Akashic Core 的安装/runtime 问题，不应通过删除插件安全检查或改写本插件启动命令绕过。

怎么用

先确保图片位于运行 Akashic 的电脑上。支持 JPEG、PNG、WebP 和 GIF，单张图片不能超过 20 MiB。

在 Akashic 对话中直接提供图片的绝对路径，例如：

识别这张插画里的角色和出处：/Users/me/Pictures/example.png

也可以只查询其中一项：

这张图里是谁：/Users/me/Pictures/example.png

帮我找这张图的 Pixiv 原图和画师：/Users/me/Pictures/example.png

识别结果会区分“已命中”和“疑似候选”。置信度低于 0.7 的结果不会被当作确认答案；没有可靠来源时，插件不会编造 Pixiv 链接。

使用其他视觉模型

插件也支持其他 OpenAI compatible 图片模型。以 OpenCode Go 的 mimo-v2.5 为例，将 [vision] 替换为服务商提供的配置：

[vision]
base_url = "<服务商提供的 compatible API 地址>"
api_key = "<你的 API Key>"
model = "mimo-v2.5"

接口地址必须使用 HTTPS，并且模型必须支持图片输入。

开发者需要查看 MCP 工具、返回结构、环境变量和测试方式时，请阅读 开发文档。