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MCP 服务器 已收录

tan-yong-sheng/ai-vision-mcp

ai-vision-mcp 是一个让 AI 具备“视觉分析能力”的 MCP 服务端，它通过集成 Google Gemini 和 Vertex AI，将多模态视觉识别能力直接接入你的 AI 客户端。不同于简单的图片描述，它更侧重于实用的工程场景，比如 UI/UX 界面走查、视觉回归测试以及复杂的界面元素理解。对于开发者而言，这意味着你无需在多个平台间切换，直接在对话界面就能让 AI 帮你分析截图或视频中的 UI 问题。上手难度较低，只要配置好 API Key 即可快速集成到支持 MCP 的编辑器或客户端中。

开源生态Search
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01 / 服务器详情

服务器详情

ai-vision-mcp 是一个让 AI 具备“视觉分析能力”的 MCP 服务端，它通过集成 Google Gemini 和 Vertex AI，将多模态视觉识别能力直接接入你的 AI 客户端。不同于简单的图片描述，它更侧重于实用的工程场景，比如 UI/UX 界面走查、视觉回归测试以及复杂的界面元素理解。对于开发者而言，这意味着你无需在多个平台间切换，直接在对话界面就能让 AI 帮你分析截图或视频中的 UI 问题。上手难度较低，只要配置好 API Key 即可快速集成到支持 MCP 的编辑器或客户端中。

一个提供 tan-yong-sheng/ai-vision-mcp 能力的模型上下文协议服务器，可被兼容 MCP 的 AI 客户端连接和调用。

能力标签SearchMCP开源
协议Model Context Protocol
开发者生态开源生态
开源协议MIT / 以来源页为准
来源GitHub
收录合集

收录本 MCP 服务的合集

常用MCP2026.03.30已收录
我的MCP2026.03.31已收录
Genie2026.03.30已收录
02 / 工具测试

工具测试

可用工具

tan-yong-sheng-ai-vision-mcp

可调用

调用 tan-yong-sheng/ai-vision-mcp 提供的 MCP 能力并返回结构化结果。

参数
input根据该 MCP 服务的工具 schema 传入参数。
提示：该工具可能会截断响应；使用 start_index 等分页参数可以分块读取较长内容。
03 / 服务配置

连接方式

Remote
{
  "mcpServers": {
    "tan-yong-sheng/ai-vision-mcp": {
      "url": "部署后由服务提供方生成 Remote 地址"
    }
  }
}

Remote 地址需要在部署后由服务提供方生成，页面不会伪造不可用的端点。

03 / 使用方法

如何使用

  1. 01
    步骤 1

    先检查服务器能力和权限范围。

  2. 02
    步骤 2

    复制安装命令或 JSON 配置。

  3. 03
    步骤 3

    在客户端中进行小范围连接测试。

  4. 04
    步骤 4

    确认数据访问和维护状态后再长期使用。

04 / 讨论

讨论与反馈

这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。

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