分析图像的MCP服务器

一个使用OpenRouter视觉模型分析图像的MCP服务器。此服务器提供了一个简单的接口，通过OpenRouter API使用各种视觉模型（如Claude-3.5-sonnet和Claude-3-opus）来分析图像。

安装

npm install @catalystneuro/mcp_read_images

配置

该服务器需要一个OpenRouter API密钥。您可以在OpenRouter获取一个。

将服务器添加到您的MCP设置文件中（通常位于VSCode的~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "read_images": {
      "command": "read_images",
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-api-key-here",
        "OPENROUTER_MODEL": "anthropic/claude-3.5-sonnet"  // 可选，默认为claude-3.5-sonnet
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

使用方法

该服务器提供了一个单一工具analyze_image，可用于分析图像：

// 使用默认模型的基本用法
use_mcp_tool({
  server_name: "read_images",
  tool_name: "analyze_image",
  arguments: {
    image_path: "/path/to/image.jpg",
    question: "在这张图片中你看到了什么？"  // 可选
  }
});

// 对此次调用使用特定模型
use_mcp_tool({
  server_name: "read_images",
  tool_name: "analyze_image",
  arguments: {
    image_path: "/path/to/image.jpg",
    question: "在这张图片中你看到了什么？",
    model: "anthropic/claude-3-opus-20240229"  // 覆盖默认值和设置
  }
});

模型选择

模型的选择按照以下优先级顺序进行：

1. 工具调用中指定的模型（model参数）
2. MCP设置中指定的模型（OPENROUTER_MODEL环境变量）
3. 默认模型（anthropic/claude-3.5-sonnet）

支持的模型

已测试的OpenRouter模型如下：

• anthropic/claude-3.5-sonnet
• anthropic/claude-3-opus-20240229

功能

• 自动图像调整大小和优化
• 可配置的模型选择
• 支持关于图像的自定义问题
• 详细的错误消息
• 自动JPEG转换和质量优化

错误处理

该服务器处理各种错误情况：

• 无效的图像路径
• 缺失的API密钥
• 网络错误
• 无效的模型选择
• 图像处理错误

每个错误都会返回一个描述性消息以帮助诊断问题。

开发

从源码构建：

git clone https://github.com/catalystneuro/mcp_read_images.git
cd mcp_read_images
npm install
npm run build

许可证

MIT许可证。详情见LICENSE。