Qwen Vision
БесплатноНе проверенEnables text-only LLMs to see images on demand by integrating Qwen vision models via MCP, supporting stateful multi-turn conversations with automatic history tr
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
在 ~/.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 | 查 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
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-mcpFAQ
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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