DeepSeek web vision model as an MCP server with browser auto-login.
Copy the AI prompt to install this server into Claude Code, Cursor, or another agent — or use 1-click editor setup below.
💡 Paste the JSON block into your client's configuration file under mcpServers, then restart the application.
让 DeepSeek 网页版视觉模型,成为你所有 AI 助手的"眼睛"。 在 Zed、OpenCode、Codex、Claude Code、Cursor、Claude Desktop 等任意支持 MCP 的 agent,以及 DeepSeek Harness(DSH,原生插件或 skill + CLI)中直接识图——浏览器自动登录,无需 API key、无需手动复制 token。
Python 版 deepseek-vision-mcp 的 Rust 全量重写:单原生二进制、多平台分发,一处安装处处可用。DSH 用户更可 dsh plugin 一键安装原生插件包 @xlight-oss/visionary-dsh——4 个原生视觉工具 + 文本模型图片桥接,一包全齐。
vision / status / login / logout / skill / init / doctor),mcp-stdio 子命令显式启动 MCP stdio 服务;实现完整 vision 流水线(PoW → 上传 → fork → HIF 签名 → SSE 流式 completion)与 CDP 自动登录ctx.tools 注册 deepseek_vision / deepseek_ocr 等 5 个原生工具,宿主进程内 spawn visionary-server 复用 Rust 管道(续聊/登录不受 bash 沙箱限制);内置文本模型图片桥接(纯文本模型会话粘贴图片自动放行 + 改写为文本引导)也可以直接从 GitHub Releases 下载对应平台的
visionary-server-<target-triple>裸二进制加入 PATH(Windows 为.exe,或.zip解压)。 Windows 安装脚本默认装到$HOME\.cargo\bin并自动写入 PATH(加-NoModifyPath可跳过);该目录只是 cargo-dist 的默认命名约定,不要求安装 cargo——非 Rust 用户可用VISIONARY_SERVER_INSTALL_DIR环境变量自定义安装目录,或直接用 npm 全局包。首次运行若遇 SmartScreen 弹窗,点「更多信息 → 仍要运行」即可。 npm 全局包注意:Windows 上npm install -g @xlight-oss/visionary-server的 PATH 里只有 shim(.cmd/.ps1),DSH 原生插件会自动解析 shim 定位真实 exe——安装后重启 DSH 即可用。
CLI 是零配置入口:安装后即可直接在终端 / 脚本 / AI agent 中调用 vision 识图,无需任何 MCP 配置。首次使用先登录:
给 AI agent 使用时,把内嵌的调用契约 skill 装进 agent 的 skills 目录,agent 即学会以 --json 原子输出正确调用:
需要把 deepseek_vision 作为 MCP 工具暴露给宿主(Zed / OpenCode / Codex / Claude Code / Cursor / Claude Desktop)时,用 init 一键接入:
各 agent 的详细接入文档见 docs/integrations/:
| Agent | 文档 | 一键命令 |
|---|---|---|
| Zed | zed.md | 扩展市场安装(见下) |
| OpenCode | opencode.md | visionary-server init opencode |
| Codex | codex.md | visionary-server init codex |
| Claude Code | claude-code.md | visionary-server init claude |
| Cursor | cursor.md | visionary-server init cursor |
| Claude Desktop | claude-desktop.md | visionary-server init claude-desktop |
| DeepSeek Harness | deepseek-harness.md | 原生插件 dsh plugin --profile web add @xlight-oss/visionary-dsh(推荐)或 visionary-server init dsh(skill + CLI 轻量接入) |
DeepSeek Harness 原生插件:DSH 用户还可安装 npm 插件包
@xlight-oss/visionary-dsh,把deepseek_vision/deepseek_ocr/deepseek_vision_status/deepseek_vision_login/deepseek_vision_logout注册为 DSH 原生工具(结构化 schema、宿主级执行,续聊/登录不受 bash 沙箱限制),安装详见 packages/dsh-plugin/README.md。
新兴通道:Microsoft Agent Package Manager 用户可直接
apm install --mcp io.github.xlight/deepseek-visionary(复用 MCP Registry 标识)。
DSH 用户除 init dsh(skill + CLI)外,更推荐安装原生插件,获得宿主级权限与结构化工具 schema:
dsh plugin 经包内 dsh.bundle.patch 声明自动注册 visionary-vision 与 visionary-image-bridge 两个插件行,重启 DSH 后 5 个原生工具出现在工具目录,桥接同时生效(模型可直接调用,无需手写任何配置)。验证:dsh --profile web --dump-config 应出现单个 @xlight-oss/visionary-dsh 层。详见 packages/dsh-plugin/README.md。
文本模型下粘贴图片被拒绝? 本插件已内置图片桥接(
visionary-image-bridge插件行,无需额外安装): 纯文本模型会话中粘贴的图片经桥接放行 → 落盘 → 改写为文本引导, agent 用deepseek_vision完成分析,模型只收到文本;VL 模型原生看图不受干扰。 配置/隐私说明见 packages/dsh-plugin/README.md 的「工具」与「图片桥接」节(设置面板 → 左侧导航 → Visionary,visionary-vision:/visionary-image-bridge:settings 命名空间,热重载)。
登录凭据保存在 ~/.deepseek-visionary/config.json,CLI / MCP / DSH 插件三路共享;浏览器自动登录会打开窗口导航到 chat.deepseek.com,登录后自动抓取 token 并保存:
visionary-server login(可先 status --json 预检)deepseek_vision_login手动兜底:登录 chat.deepseek.com 后,DevTools → Application → Local Storage →
userToken→ 复制JSON.parse(value).value,写入~/.deepseek-visionary/config.json:
visionary-server vision <image> 识图(详见下文「CLI 工具」)deepseek_vision 传入图片路径 / base64 / data URI 即可识图如果你只用 Zed,也可以直接从扩展市场安装:
Cmd+Shift+P)→ zed: extensions → 搜索 DeepSeek Visionary → Installvisionary-server 二进制并启动 MCP 服务| 命令 | 说明 |
|---|---|
visionary-server(无参数) | 输出 help 用法信息并退出码 2(不进入任何模式) |
visionary-server --version | 输出版本号 |
visionary-server mcp-stdio | 显式启动 MCP stdio 服务(MCP 模式入口,所有 agent 配置均以此启动) |
visionary-server vision <image>... | 用视觉模型分析一张或多张图片(CLI 版 deepseek_vision)。image 支持路径 / base64 / data URI / -(stdin,仅单图);多图一次上传联合分析(与网页端多图行为一致);--prompt / --thinking / --continue-conversation / --session-id / --json / --stream / --no-stream / --model-type(vision 或 ocr,默认 vision) |
visionary-server ocr <image>... | 用纯 OCR 管道原样提取图片中的文字(CLI 版 deepseek_ocr,等价 vision --model-type ocr)。参数面对齐 vision(无 --model-type,恒为 ocr);默认提示词为文字提取语义;无文字图片输出业务提示并退出非零 |
visionary-server status | 轻量鉴权状态检查(CLI 版 deepseek_vision_status),--json 输出结构化状态 |
visionary-server login | 浏览器自动登录(CLI 版 deepseek_vision_login) |
visionary-server logout | 清除保存的凭据(CLI 版 deepseek_vision_logout) |
visionary-server skill install | 安装 agent 调用契约 skill 到 ~/.agents/skills/(内嵌于二进制) |
visionary-server doctor | 诊断环境:config 路径/权限、浏览器、token 有效性、平台 |
visionary-server init [agent] | 检测并接入已安装的 AI agent(--dry-run / --yes / 多选 flags,含 dsh) |
vision)vision 的输出模式由 stdout 是否 TTY 与显式开关共同决定:
| 场景 | 默认行为 | 消费方 |
|---|---|---|
| 终端(TTY) | 流式打印回答文本 | 人 |
| 管道/脚本(非 TTY) | 一次性输出完整文本 | 脚本兑底 |
visionary-server vision img.png --json | 原子 JSON:{"text", "session_id", "parent_message_id"}(失败为 {"error"}) | 脚本 / AI agent(推荐) |
--stream / --no-stream 可强制指定模式;--json 恒为原子输出(不与 --stream 同用)。失败时退出码非零。
CLI 也是 AI agent 的零 MCP 配置工具面:只要 visionary-server 在 PATH,任何能执行 shell 的 agent 都可以调用它。二进制内嵌 agent 调用契约 SKILL.md(随安装具备),核心约定:agent 调用 vision 必须加 --json 原子输出(流式文本无结构化边界,不可可靠解析)。
安装 skill 到 agent skill 目录(以 Zed 为例):
DeepSeek Harness(DSH):DSH 默认扫描
~/.agents/skills与~/.dsh/skills作为技能根,上述位置天然兼容;运行visionary-server init dsh会额外写入 DSH 专属技能根并汇总提示(见 deepseek-harness.md)。DSH 用户更推荐安装原生插件@xlight-oss/visionary-dsh(dsh plugin --profile web add),把deepseek_vision等注册为宿主级原生工具,续聊/登录不受 bash 沙箱限制(见 packages/dsh-plugin/README.md)。
同一组工具既以 MCP 工具暴露给 MCP 宿主,也以 DSH 原生工具注册给 DeepSeek Harness(命名与 schema 一致):
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