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AI Vision MCP Server

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基于 Gemini 和 Vertex AI 的图像与视频分析 MCP 服务器
GitHub 源仓库 ↗
★ 76 Stars 分类 · 其他 热门 源版本 ad9acf02bf44
64FMRS · C
可靠性
10/20
安全与权限
14/20
维护活跃度
12/20
文档质量
15/20
安装易用性
13/20

AI Vision MCP 服务器提供全面的图像和视频分析工具,支持多种提供商和文件来源,设计用于 MCP 生态。其优势在于灵活性、验证和错误处理,但需要配置外部 API 密钥,并注意数据隐私和成本。

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AI Vision MCP 服务器是一个基于模型上下文协议(MCP)的服务器,利用 Google Gemini 和 Vertex AI 模型提供 AI 驱动的图像和视频分析。它支持多种文件来源(URL、本地文件、Base64),提供图像分析、图像比较、对象检测(含边界框)、UI/UX 设计审计以及视频分析。服务器采用双提供商支持(Google 和 Vertex AI),内置 Google Cloud Storage,使用 Zod 进行验证,并具有重试和熔断等错误处理机制。

工具能力

analyze_image
分析图像并返回详细描述,支持多种模式(通用、调色板、层级、组件)。
compare_images
比较 2 到 4 张图像,返回对比分析结果。
detect_objects_in_image
检测图像中的对象并生成带边界框的注释图像,返回坐标和总结。
audit_design
对 UI/UX 设计进行合规性审计,包括主色提取、边缘复杂度、WCAG 对比度检查和 AI 建议。
analyze_video
分析视频并返回详细描述,支持 YouTube URL、GCS URI 或本地文件路径。

安装接入

  1. 安装 Node.js 18+ 和 npm。
  2. 配置环境变量:选择 Google AI Studio 提供商(设置 IMAGE_PROVIDER=google、VIDEO_PROVIDER=google、GEMINI_API_KEY)或 Vertex AI 提供商(设置 IMAGE_PROVIDER=vertex_ai、VIDEO_PROVIDER=vertex_ai、VERTEX_CLIENT_EMAIL、VERTEX_PRIVATE_KEY、VERTEX_PROJECT_ID、GCS_BUCKET_NAME)。
  3. 在 MCP 客户端中添加服务器:对于 Claude Desktop,在配置文件中添加类似 { "mcpServers": { "ai-vision-mcp": { "command": "npx", "args": ["ai-vision-mcp"], "env": { ... } } } } 的配置。对于 Claude Code,使用命令 claude mcp add ai-vision-mcp -e ... -- npx ai-vision-mcp。对于 Cursor,在 ~/.cursor/mcp.json 中添加配置。对于 Cline,在 cline_mcp_settings.json 中添加配置。
  4. 建议增加 MCP 超时时间至 1 分钟以上,工具超时时间至 5 分钟以上。

选型与风险

适合谁

  • 需要快速集成 AI 视觉能力的开发者,尤其是使用 Google AI 生态的用户。
  • 设计团队需要进行 UI/UX 合规性和可访问性审计。
  • 需要自动化图像和视频分析的工作流。

不适合谁

  • 不适用于需要离线或本地 AI 模型的场景。
  • 不适用于非 Google 云资源(如 AWS)的集成。
  • 对于需要复杂视频编辑或实时流处理的场景可能不适用。

所需权限

  • 需要访问 Google AI Studio API 或 Vertex AI API 凭证。
  • 对于本地文件分析,需要读取本地文件系统。
  • 如果使用 Vertex AI,需要访问 Google Cloud Storage 存储桶。
  • 对于视频分析,需访问 YouTube 或本地视频文件。

风险与副作用

  • API 密钥泄漏风险:环境变量中包含敏感凭证,需妥善保护。
  • 数据隐私风险:发送到 Google 云端的图像和视频可能包含敏感信息,需确保合规。
  • 成本风险:根据使用量可能产生 API 调用费用。
  • 错误处理不当时可能导致超时或传输错误。

常见排障

  1. 如果出现 'Transport closed',请确保没有在 stdout 中输出日志,并使用 console.error 记录。
  2. 检查 imagescript 依赖是否正常:运行 npm run doctor 或 npm run check:imagescript。
  3. 确认环境变量配置正确,特别是 API 密钥和提供商选择。
  4. 增加 MCP 客户端超时设置,避免长时间分析时超时。

使用场景

为视觉障碍用户描述图像内容。
比较设计稿或产品截图。
自动检测图像中的对象并生成注释图像。
审计 UI 设计是否符合可访问性标准。
分析视频内容以生成摘要或提取信息。

支持客户端

Claude Desktop完整支持
Claude Code完整支持
Cursor完整支持
Cline完整支持