picident

picident-mcp — 识图 MCP server

picident-mcp 是纯 MCP server：把图片（本地路径 / http(s) URL / data: URI）转发给 有视觉能力的模型 API，返回文字描述给主模型推理。支持 4 种协议、多供应商自动降级、 图片自动压缩到 2048px 长边、凭据只走环境变量。

安装（智能体可执行步骤）

方式 A：下载预编译二进制（推荐）

1. 确定平台：Windows / Linux (x64|arm64) / macOS (x64|arm64)。

2. 执行本仓库的启动器（自动从 GitHub Releases 下载对应平台二进制并缓存到 ~/.cache/picident（macOS/Linux）或 %LOCALAPPDATA%\picident\bin（Windows））：

   • macOS / Linux（bash）：

     bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HaoyueQin/picture-identification-MCP/main-v2/bin/picident-launcher.sh) --stdio
     

   • Windows（PowerShell，先下载到本地再执行）：

     Invoke-WebRequest -Uri "https://raw.githubusercontent.com/HaoyueQin/picture-identification-MCP/main-v2/bin/picident-launcher.ps1" -OutFile "$env:TEMP\picident-launcher.ps1"
     powershell -ExecutionPolicy Bypass -File "$env:TEMP\picident-launcher.ps1" --stdio
     

   或直接把 launcher 脚本下载到本地后执行。launcher 也支持设置 PICIDENT_BIN 环境变量指向已有二进制以跳过下载。

3. 验证：picident-server --help 输出帮助即安装成功。

   安全说明：launcher 下载的二进制会先校验 GitHub Releases 发布的 .sha256 校验和（校验失败会拒绝运行）；脚本本体来自本仓库，执行前 可自行查看内容确认。

方式 B：从源码构建

git clone https://github.com/HaoyueQin/picture-identification-MCP
cd picture-identification-MCP
cargo build --release -p picident-server
# → target/release/picident-server(.exe)

配置 config.toml

1. 将仓库中的 config.example.toml 复制到系统配置目录并改名为 config.toml：
   • Windows：%APPDATA%\picident\config.toml
   • Linux：~/.config/picident/config.toml
   • macOS：~/Library/Application Support/picident/config.toml
2. 启用至少一个 provider（open_ai_compat 最通用，base_url 示例 https://api.openai.com/v1，也可用 DeepSeek / OpenRouter / 硅基流动等任何 OpenAI 兼容网关；本地 Ollama 无需密钥）。

注册到 MCP 客户端

在智能体的 mcpServers 配置中加入（stdio 模式，推荐）：

{
  "mcpServers": {
    "picident": {
      "command": "<picident-server 二进制绝对路径>",
      "args": ["--stdio"],
      "env": {
        "PICIDENT__providers__openai__token": "<你的 API key>"
      }
    }
  }
}