内容
# LM Studio 视觉桥接
[中文](README.zh-CN.md)
一个MCP服务器，用于连接本地托管的LM Studio视觉模型与任何仅支持文本的AI代理——如DeepSeek、Claude Code、OpenCode、Cursor等。
## 功能描述
仅支持文本的LLM（如DeepSeek、Claude Sonnet等）无法处理图像。具备视觉能力的模型（如GPT-4o、Gemini）要么价格昂贵，要么需要将数据发送到云端。
LM Studio允许您在本地运行视觉模型（minicpm-v、qwen-vl、llava等），但仅提供HTTP API——AI代理无法直接调用它。
该项目是一个薄MCP服务器，起到桥梁作用：
```
您发送图像 → AI代理（仅支持文本）
→ 该MCP服务器
→ LM Studio视觉模型（本地）
→ 文本描述返回给代理
```
完全本地化。无需数据离开您的机器。零成本。无依赖。
## 亮点
- **单个.py文件** — 零外部依赖，仅使用Python标准库
- **自动检测LM Studio** — 自动处理IP变更（DHCP、WiFi切换、VPN）
- **标准MCP协议** — 与任何兼容MCP的客户端合作，不绑定特定工具
## 快速开始
### 前置条件
LM Studio运行中，加载视觉模型，启用API服务器（端口1234）。Python 3.8+。
```bash
git clone https://github.com/FuchaZ/lm-studio-vision-bridge.git
cd lm-studio-vision-bridge
```
无需`pip install`。只需配置您的MCP客户端。
### 配置
**Reasonix**
```toml
[[plugins]]
name = "vision"
command = "python"
args = ["D:\\path\\to\\lm-studio-vision-bridge\\mcp-server.py"]
```
**Claude Code**
```json
{
"mcpServers": {
"lm-studio-vision": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/lm-studio-vision-bridge/mcp-server.py"]
}
}
}
```
**OpenCode**
```json
{
"mcp": {
"lm-studio-vision": {
"type": "local",
"command": ["python", "/path/to/lm-studio-vision-bridge/mcp-server.py"],
"enabled": true
}
}
}
```
**Cursor / Windsurf** — 在MCP设置中：
```
名称：lm-studio-vision
类型：command
命令：python /path/to/lm-studio-vision-bridge/mcp-server.py
```
**VS Code** — 添加到 `%APPDATA%\Code\User\mcp.json`：
```json
{
"servers": {
"lm-studio-vision": {
"type": "stdio",
"command": "python",
"args": ["D:\\path\\to\\lm-studio-vision-bridge\\mcp-server.py"]
}
}
}
```
**Continue.dev**
```json
{
"experimental": {
"mcpServers": {
"lm-studio-vision": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/lm-studio-vision-bridge/mcp-server.py"]
}
}
}
}
```
配置完成后，只需告诉您的代理：“查看此图像：D:\screenshot.png”
## 工具
单一入口点：`read_image_with_model`
| 参数 | 描述 |
|-----------|-------------|
| `image_path` | 图像文件路径（推荐绝对路径） |
| `prompt` | 您希望模型提取的内容，例如“描述此图像” |
## 为什么是自动检测
LM Studio的IP可能会更改——DHCP租约续期、WiFi网络切换、VPN切换。该服务器在启动时自动探测 `127.0.0.1:1234`、`localhost:1234` 和您机器上的每个网卡IP。
您也可以手动运行探测脚本：
```powershell
.\scripts\find-lm-studio.ps1
```
## 环境变量
通常不需要。必要时请覆盖：
- `VISION_MODEL` — 默认自动选取LM Studio中的第一个模型
- `LM_STUDIO_PORT` — 默认 `1234`
## 项目结构
```
lm-studio-vision-bridge/
├── SKILL.md # Reasonix技能定义
├── mcp-server.py # MCP服务器（唯一重要的文件）
├── README.md # 本文件
├── README.zh-CN.md # 中文版
└── scripts/
└── find-lm-studio.ps1 # LM Studio地址探测
```
## 为什么不使其更复杂
它只做一件事：图像转文本。无缓存，无队列，无多模型路由。如果您的用例确实需要这些，请稍后添加——现在不添加。
## 许可证
MIT
