mcp
基于OpenRouter视觉模型的图像分析MCP服务器，赋能AI助手看懂图片。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcp。 它的用途是：基于OpenRouter视觉模型的图像分析MCP服务器，赋能AI助手看懂图片。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-openvision/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘分析一下这张产品截图，描述其中的UI元素和可能的功能。’，它会通过openvision调用视觉模型，返回对截图内容的详细结构化描述。或者
对AI说：‘这张图表展示了什么趋势？’ 它会提取图表中的关键数据点和趋势信息，并用文字总结给你。
介绍
openvision 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它解决了AI助手无法直接理解和分析图像内容的问题。通过集成OpenRouter上的先进视觉模型，它能让您的AI助手具备“看”的能力，从而处理包含图片信息的任务。
使用时，您需要先部署该MCP服务器，并在您的AI助手（如Claude Desktop）中配置连接。之后，助手便可以通过调用此服务器提供的工具，将图像URL或本地图片路径发送给OpenRouter的视觉模型进行分析，并获取详细的文本描述、内容解读或特定信息提取结果。
这个Skill非常适合需要让AI处理图像内容的开发者、内容创作者和研究者。例如，智能体开发者可以借此构建能分析截图的智能体，内容创作者可以快速获取图片的Alt文本描述，学术研究者可以辅助解读论文中的图表。
建议在使用前确保您已拥有OpenRouter的API密钥，并了解其计费方式。由于依赖外部API，分析速度和服务可用性会受到OpenRouter的影响，在处理大量或敏感图片时需注意隐私和成本。
核心特点
核心区别在于直接对接OpenRouter平台，提供了灵活的多视觉模型选择，而非绑定单一固定模型；同时，它作为标准MCP服务器，可以轻松集成到任何支持MCP协议的AI助手生态中，实现开箱即用的视觉能力扩展。
注意事项
不适合需要离线处理、极低延迟或对特定私有视觉模型有强依赖的场景。
常见问题
需要自己申请API密钥吗？
是的，需要先在OpenRouter平台注册并获取API密钥。
支持分析本地图片吗？
支持，可以通过指定本地文件路径进行分析。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/mcp-mcp-openvision/raw/index.md 读取 mcp 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/mcp-mcp-openvision/raw/index.md（查看排版版本）