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.
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 изображениюprompt— вопрос по картинке (по умолчанию "Опиши, что изображено на картинке")
Сервер:
- Кодирует изображение в base64
- Отправляет в OpenRouter (primary модель)
- Если primary не ответила за 30 секунд — шлёт fallback модели
- 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
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
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.
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.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
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.
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.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
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.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.