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Analyzes images via OpenAI-compatible vision APIs, returning structured JSON for layout, components, colors, typography, and issues, with tools for single image

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About

Analyzes images via OpenAI-compatible vision APIs, returning structured JSON for layout, components, colors, typography, and issues, with tools for single image analysis, comparison, and clipboard image analysis.

README

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

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:

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。

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。

from github.com/AlierQ/image-analyzer-mcp

Installing Image Analyzer

This server has no published package — it is built from source. Open the repository and follow its README.

▸ github.com/AlierQ/image-analyzer-mcp

FAQ

Is Image Analyzer MCP free?

Yes, Image Analyzer MCP is free — one-click install via Unyly at no cost.

Does Image Analyzer need an API key?

No, Image Analyzer runs without API keys or environment variables.

Is Image Analyzer hosted or self-hosted?

Self-hosted: the server runs locally on your machine via the install command above.

How do I install Image Analyzer in Claude Desktop, Claude Code or Cursor?

Open Image Analyzer on unyly.org, pick your client tab (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) and press Install — the config is generated automatically, no JSON editing.

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