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Qwen Vision

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Enables text-only LLMs to see images on demand by integrating Qwen vision models via MCP, supporting stateful multi-turn conversations with automatic history tr

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Описание

Enables text-only LLMs to see images on demand by integrating Qwen vision models via MCP, supporting stateful multi-turn conversations with automatic history trimming.

README

让任何文本模型(Claude、GLM、GPT、Gemini...)通过 MCP 按需"看图和看视频"。后端走阿里云 DashScope 的 qwen3.7-plus,通过 Anthropic 兼容接口调用——qwen 原生支持图片和视频理解。

为什么需要这个

文本模型(GLM-4、Claude Haiku、GPT-4o-mini 等便宜/快的模型)不会直接看图。但很多任务(截图报错、UI 调试、图表分析、文档 OCR)需要视觉理解。

qwen-vision-mcp 把 qwen 视觉模型包装成一个 MCP 工具 look(image, question),让任何 MCP 兼容的 Agent 按需调用——只在需要时才"看一眼",主对话仍由你便宜的文本模型驱动。

特色

  • 🧠 有状态多轮持久:同一会话内 qwen 会记得之前所有图片和问答,支持"再看一眼刚才那张图"。
  • 🚆 自动 trim 防超限:单次请求体超过 DashScope 6MB 上限时,自动把较早的 image/video block 替换成文字指针(保留文字 question + assistant 回复),长程多模态对话不崩。
  • 🎬 视频原生支持:qwen3.7-plus 通过 anthropic 兼容接口直接吃整个视频(不是逐帧),52s 视频 ≈ 31K tokens。硬 cap 60s / base64 后 6.25MB,超限直接报错不压缩。
  • 🖼️ 大图自动压缩:本地大图 / 剪贴板截图(> 1.5MB)发送前自动用系统 sips 缩到长边 1568px + 转 JPEG q85,避免 base64 膨胀后撑爆 6MB 上限(25MB HEIC 实测压到 ~330KB)。macOS 自带 sips 零依赖;非 macOS fallback 到直接 base64。
  • 🔌 按进程隔离:每个客户端会话独立一个 MCP server 进程,messages 不串台。
  • 📦 极简依赖:只依赖 @modelcontextprotocol/sdk,Bun 直接跑 .ts,无编译步骤。
  • 🔁 失败干净回滚:网络异常 / HTTP 错误时自动 pop 掉刚 push 的 user message,历史不污染。

工作原理

文本模型 (GLM/Claude/GPT)  ──MCP stdio──▶  qwen-vision-mcp server
                                                  │
                                                  ▼
                                          DashScope qwen 视觉模型
                                         (Anthropic 兼容接口)

主模型决定"什么时候需要看图、问什么",qwen 只负责"看一眼并回答具体问题"。模型行为由工具 description 引导(要拆解、要聚焦、要多轮追问)。

安装

需要 Bun 运行时 + DashScope API Key(阿里云百炼控制台 获取)。

git clone <your-fork-url> qwen-vision-mcp
cd qwen-vision-mcp
bun install                    # 装 @modelcontextprotocol/sdk
cp .env.example .env           # 填入 QWEN_API_KEY

.env 内容:

QWEN_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic/v1
QWEN_API_KEY=sk-你的-key
QWEN_MODEL=qwen3.7-plus
QWEN_MAX_TOKENS=1024
QWEN_MAX_REQUEST_BYTES=5000000
QWEN_COMPRESS_THRESHOLD=1500000
QWEN_IMAGE_MAX_EDGE=1568

接入 MCP 客户端

Claude Code

~/.claude.json(或项目级 .mcp.json)的 mcpServers 里加:

{
  "mcpServers": {
    "qwen-vision": {
      "command": "bun",
      "args": ["run", "/absolute/path/to/qwen-vision-mcp/index.ts"],
      "env": { "QWEN_API_KEY": "sk-..." }
    }
  }
}

Cursor / Continue / 其它 MCP 客户端

任何支持 stdio MCP server 的客户端都能接入,配置格式大同小异——指定 bun 为 command,run /path/to/index.ts 为 args,把 QWEN_API_KEY 放到 env 里。

Proma

在 Proma 工作区的 mcp.json 里加:

"qwen-vision": {
  "type": "stdio",
  "command": "bun",
  "args": ["run", "/absolute/path/to/qwen-vision-mcp/index.ts"],
  "env": { "QWEN_API_KEY": "sk-...", "QWEN_MODEL": "qwen3.7-plus" },
  "enabled": true
}

暴露的工具

look(image, question) — 有状态

让 qwen 看一张图片回答你提出的具体问题。

  • image: 本地绝对路径 / http(s) URL / data:image;base64,...
  • question: 针对该图片的具体、聚焦的问题

重要:这个工具是有状态的。同一会话内 qwen 会记得前面所有图片和问答。

  • 同一张图追问细节 → 直接连续调用,qwen 自带上下文
  • 切换到完全无关的新图 → 先调 reset_vision_session 清空历史,避免旧图污染

watch(video, question) — 有状态,视频

让 qwen 看一段视频回答问题。qwen 直接吃整个视频(不是逐帧),原生支持视频理解。

  • video: 本地绝对路径 / http(s) URL / data:video;base64,...
  • question: 针对该视频的具体、聚焦的问题

硬 cap(超限直接报错,不自动压缩):

  • 时长 ≤ 60 秒
  • 原始 ≤ ~4.7MB(base64 后 < 6.25MB,DashScope 请求体 6MB 硬限制)

上下文成本警告:1 分钟视频 ≈ 30K tokens。复杂视频分析建议委托子 agent(如 Proma 的 collaboration.delegate_agent)——子 agent 在独立上下文里多轮追问,只把最终结论返回主对话,避免视频 token 撑爆主上下文。

reset_vision_session() — 清空历史

何时调:当前图片讨论完、要切到无关新图时,或想从干净状态重启时。 何时不调:同一张图的多轮追问、相关图片延续讨论时。

配置项

环境变量 默认 说明
QWEN_BASE_URL https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic/v1 DashScope Anthropic 兼容入口
QWEN_API_KEY 必填 DashScope API Key
QWEN_MODEL qwen3.7-plus 视觉模型 id(可改 qwen-vl-max-latest 等)
QWEN_MAX_TOKENS 1024 单次回复 token 上限
QWEN_MAX_REQUEST_BYTES 5000000 单次请求体字节上限(DashScope 硬上限 6MB)
QWEN_ENABLE_THINKING false 推理模型 thinking 开关。默认关(视觉问答 7-10x 提速);复杂图表分析/推理题场景设 true
QWEN_COMPRESS_THRESHOLD 1500000 原图字节超过此值则用 sips 缩放压缩成 JPEG(防 base64 膨胀撑爆 6MB 请求体)
QWEN_IMAGE_MAX_EDGE 1568 压缩时长边像素上限(qwen-vl 推荐尺寸,再高也是浪费 token)
QWEN_MAX_VIDEO_SECONDS 60 视频时长上限(ffprobe 不可用时跳过时长检查)
QWEN_MAX_VIDEO_BYTES 6250000 视频 base64 后字节上限(DashScope 请求体 6MB 硬限留余量)

已知限制

  • 进程隔离 ≠ 跨重启持久化:进程被杀(客户端退出、crash)→ 内存里的 messages 丢失 = 自动 reset。同一会话活跃期间的持久化没问题,跨重启做不到。
  • URL 图片需 DashScope 服务端能访问:内网图床 / 被墙的 URL 会报 Failed to download multimodal content用本地路径最稳
  • 历史图片 trim 策略:超过 QWEN_MAX_REQUEST_BYTES 时从最早的 image 开始替换成文字指针,保留最后 1 张图和所有文字。这意味着 qwen 对"很久之前的图"会失去视觉记忆(但仍能从对话历史里"读"自己之前的描述)。
  • 压缩依赖 macOS sips:大图缩放走系统命令 sips/usr/bin/sips),macOS 自带。Linux/Windows 没有 sips,会 fallback 到直接 base64 原图 —— 此时单张超大图仍可能触发 6MB 上限,需要换 sharp 等跨平台方案。
  • 视频不做自动压缩:cap 60s / base64 后 6.25MB,超限直接报错。设计取舍——视频压缩不 general(sips 只能处理图,ffmpeg 要额外装),让用户自行用 ffmpeg 处理。时长检查依赖 ffprobe(ffmpeg 套件),不可用时只检查大小。
  • 视频上下文成本高:1 分钟视频 ≈ 30K tokens,多次 watch 会迅速占满主对话上下文。复杂场景请委托子 agent 承载。

故障排查

错误 原因 解决
404 BASE_URL 错了 确认用 /apps/anthropic/v1 而不是 /compatible-mode/v1
model not found QWEN_MODEL id 错了 DashScope 文档 确认 id
Failed to download multimodal content URL 图片 DashScope 服务端访问不到 改用本地路径
Exceeded limit on max bytes to request body : 6291456 请求体超 6MB(DashScope 硬上限) 单张大图会自动 sips 压缩;若仍报错说明历史累积太多 → 调 reset_vision_session 清历史,或调小 QWEN_MAX_REQUEST_BYTES / QWEN_COMPRESS_THRESHOLD
响应慢(每次 10s+) qwen3.7-plus 是推理模型,默认每轮生成几百 token thinking 已默认关 thinking;确认 QWEN_ENABLE_THINKING=false(或换非推理模型如 qwen-vl-max-latest
视频过大 / 视频过长 超过 cap(60s 或 base64 后 6.25MB) 用 ffmpeg 压缩:ffmpeg -i in.mp4 -b:v 500k -t 60 out.mp4;或截短

开发与测试

# 启动 server(stdio 模式,等待客户端连接)
bun run index.ts

# 协议层冒烟测试(发 initialize + tools/list)
( \
  printf '%s\n' \
    '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}' \
    '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}' \
    '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list","params":{}}' ; \
  sleep 2 \
) | bun run index.ts

# 端到端测试(看一张本地图)
( \
  printf '%s\n' \
    '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}' \
    '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}' \
    '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"look","arguments":{"image":"/tmp/test.png","question":"一句话描述这张图"}}}' ; \
  sleep 15 \
) | bun run index.ts

# 验证 sips 大图压缩(用系统桌面图模拟极端大图输入;期望输出 < 1MB)
SRC=$(ls -S "/System/Library/Desktop Pictures/"*.heic 2>/dev/null | head -1)
sips -Z 1568 -s format jpeg -s formatOptions 85 "$SRC" --out /tmp/qwen-compress-test.jpg
ls -lh /tmp/qwen-compress-test.jpg   # 25MB HEIC 实测 ~330KB
rm -f /tmp/qwen-compress-test.jpg

License

MIT

from github.com/wafo210715/qwen-vision-mcp

Установка Qwen Vision

У этого сервера нет опубликованного пакета — он собирается из исходников. Открой репозиторий и следуй инструкции в README.

▸ github.com/wafo210715/qwen-vision-mcp

FAQ

Qwen Vision MCP бесплатный?

Да, Qwen Vision MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.

Нужен ли API-ключ для Qwen Vision?

Нет, Qwen Vision работает без API-ключей и переменных окружения.

Qwen Vision — hosted или self-hosted?

Self-hosted: сервер запускается локально на твоей машине командой из раздела установки.

Как установить Qwen Vision в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?

Открой Qwen Vision на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.

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