最快捷的方式：让 AI 帮你装

把 https://github.com/EDMOK/claude-vision-mcp.git 发给你的 AI 工具，告诉它安装这个 Vision MCP。

AI 可以直接按照下面「Claude Code 安装」一节的步骤自动完成安装。

手动安装

git clone https://github.com/EDMOK/claude-vision-mcp.git
cd claude-vision-mcp

预编译产物在 dist/index.js（单文件 ~721KB，已打包所有依赖），无需 npm install，Node.js >= 20 即可运行。

Claude Code 安装

推荐安放位置

将 MCP Server 复制到本机稳定目录，避免依赖 U 盘、临时目录或源码工作目录：

C:\Users\<User>\.claude\mcp-servers\vision-mcp-server

需要复制完整目录，至少包含：

dist/
package.json
node_modules/

注册 MCP Server

使用 claude mcp add 注册：

claude mcp add \
  --scope local \
  --transport stdio \
  --env VISION_API_KEY="sk-..." \
  --env VISION_BASE_URL="https://api.openai.com/v1" \
  --env VISION_MODEL="gpt-4o" \
  vision \
  -- node "C:\Users\<User>\.claude\mcp-servers\vision-mcp-server\dist\index.js"

注意：

• --scope、--transport、--env 必须放在 MCP Server 名称 vision 之前。
• -- 后面是实际启动 MCP Server 的命令和参数。
• 包含 API Key 的配置应使用 local 或 user scope，避免使用 project scope 导致密钥进入版本控制。

验证

claude mcp get vision
claude mcp list

期望看到 Status: ✓ Connected。

注册完成后需要重启 Claude Code 会话，新的 MCP 工具才会生效。

其他 MCP 客户端配置

在 MCP 配置文件的 mcpServers 中添加，将路径替换为你的实际目录。

macOS / Linux

~/.claude.json：

"vision": {
  "command": "/path/to/claude-vision-mcp/dist/index.js",
  "env": {
    "VISION_API_KEY": "sk-...",
    "VISION_MODEL": "gpt-4o"
  },
  "type": "stdio"
}

Windows

%USERPROFILE%\.claude.json：

"vision": {
  "command": "node",
  "args": ["C:\\path\\to\\claude-vision-mcp\\dist\\index.js"],
  "env": {
    "VISION_API_KEY": "sk-...",
    "VISION_BASE_URL": "https://openai.com/v1",
    "VISION_MODEL": "Qwen/Qwen3.5-27B"
  },
  "type": "stdio"
}

配置完成后重启 MCP 客户端即可调用 vision_analyze 工具。

参数

环境变量

系统要求

• Node.js >= 20
• 剪贴板功能仅 Windows + PowerShell

更新日志

v1.1.0

• 工具 description 全面重写 — 6 部分结构化指引（功能说明、必要性、使用场景、5 种 image_type 决策树、prompt 用法、输出说明），让纯文本模型更精准地调用视觉能力
• 剪贴板能力明确告知模型 — 模型现在知道 clipboard 模式可直接读取 Windows 系统剪贴板，不再要求用户手动粘贴图片
• 构建输出改为 CommonJS — 修复 OpenAI SDK 在 ESM 下动态 require 的兼容问题
• 参数 description 精简优化 — 每个参数配场景化指引，降低模型误用率

License

MIT