opencode-vision-mcp

opencode-vision-mcp

MCP server for image recognition via OpenRouter AI. It sends an image to a primary model (fast) and falls back to a secondary model if needed, returning a textual description.

Category
Visit Server

README

opencode-vision-mcp

MCP-сервер для распознавания изображений. Отправляет картинку в OpenRouter AI и возвращает текстовое описание.

Использует две модели для надёжности: быструю (primary) и запасную (fallback).

Быстрая установка

Linux / macOS:

curl -sL https://github.com/avdivo/opencode-vision-mcp/raw/main/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

iwr https://github.com/avdivo/opencode-vision-mcp/raw/main/install.ps1 | iex

Скрипты установят uv (если нет), скачают пакет из GitHub и установят команду opencode-vision-mcp в систему. После установки ключ нужно будет указать в конфиге.

Ручная установка

1. Установите uv

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. Установите пакет

uv tool install --from git+https://github.com/avdivo/opencode-vision-mcp opencode-vision-mcp

3. Добавьте в opencode.jsonc

{
  "mcp": {
    "vision": {
      "command": "opencode-vision-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-..."
      },
      "timeout": 120000
    }
  }
}

Настройка (опционально)

Модели можно переопределить через переменные окружения:

Переменная По умолчанию Описание
OPENROUTER_API_KEY Обязательно. Ключ API OpenRouter
VISION_MODEL google/gemma-4-31b-it Основная модель
VISION_FALLBACK_MODEL qwen/qwen3-vl-32b-instruct Запасная модель
OPENROUTER_API_KEY="sk-or-v1-..." \
  VISION_MODEL="google/gemma-4-31b-it" \
  VISION_FALLBACK_MODEL="qwen/qwen3-vl-32b-instruct" \
  uvx --from git+https://github.com/avdivo/opencode-vision-mcp opencode-vision-mcp

Как это работает

Сервер читает stdin/stdout по протоколу JSON-RPC (MCP).

Инструмент: read_image(file_path, prompt?)

  • file_path — путь к изображению
  • prompt — вопрос по картинке (по умолчанию "Опиши, что изображено на картинке")

Сервер:

  1. Кодирует изображение в base64
  2. Отправляет в OpenRouter (primary модель)
  3. Если primary не ответила за 30 секунд — шлёт fallback модели
  4. Возвращает текстовый ответ

Цена

  • Primary модель: ~$0.0002 за скриншот
  • Fallback модель: ~$0.0004 за скриншот
  • primary срабатывает в большинстве случаев

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured