MiMo Vision MCP Server

为 Claude Code 提供图片识别能力的 MCP 服务器，解决 MiMo v2.5 Pro 不支持多模态 的问题。

问题背景

MiMo 系列中，支持图片输入的模型只有：

• mimo-v2.5
• mimo-v2-omni

mimo-v2.5-pro 不支持图片识别。

当你在 Claude Code 中使用 mimo-v2.5-pro 作为主模型时，如果直接发送图片（比如拖入截图、粘贴报错截图），Claude Code 会尝试把图片发给模型，触发类似以下错误：

There's an issue with the selected model (mimo-v2.5-pro[1m]).
It may not exist or you may not have access to it.
Run /model to pick a different model.

更严重的是，这个错误会导致当前会话直接崩溃，之后连普通文本对话也无法继续。

三种解决办法

| 方案 | 做法 | 优点 | 缺点 | |------|------|------|------| | 治标 | /compact 压缩上下文 | 快速恢复会话 | 压缩后仍不能发图片，且会丢失上下文 | | 治头 | 换成 mimo-v2.5 模型 | 原生支持图片 | 性能远不如 Pro，代码生成能力下降 | | 治本 | 安装本 MCP 服务器 | 兼顾 Pro 性能 + 图片识别 | 需要额外配置一次 |

本方案原理

用户发送图片
    ↓
Claude Code（mimo-v2.5-pro）—— 不直接处理图片
    ↓ 调用 MCP 工具
MiMo Vision MCP Server
    ↓ 转发给支持视觉的模型
mimo-2.5（支持多模态）—— 返回文字描述
    ↓
Claude Code 拿到文字描述，继续正常对话

主模型保持 mimo-v2.5-pro 的高性能，图片识别通过 MCP 借助 mimo-2.5 完成，互不干扰。

安装

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/gbz666/mimo-vision-mcp.git
cd mimo-vision-mcp

2. 安装依赖

cd mcp-servers/mimo-vision
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量

环境变量会从两个地方读取（优先级从高到低）：

1. Claude Code settings.json 的 env 字段（推荐）—— MCP 进程启动时自动注入，无需手动设置系统变量
2. 系统环境变量 —— 如果 settings.json 中未配置，则 fallback 到系统环境变量

可配置项：

| 变量 | 必填 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | MIMO_API_KEY | 是 | - | MiMo API Key | | MIMO_API_BASE | 否 | https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic | API 地址 | | MIMO_MODEL | 否 | mimo-2.5 | 视觉模型名称 |

建议搭配 ccswitch 一起使用，方便快速切换 API Key 和模型配置。

4. 注册 MCP 服务器

编辑 Claude Code 配置文件 ~/.claude/settings.json，在 mcpServers 字段中添加：

{
  "mcpServers": {
    "mimo-vision": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/Users/<你的用户名>/.claude/mcp-servers/mimo-vision/mimo_vision.py"],
      "env": {
        "MIMO_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

重启 Claude Code 即可生效。

提供的工具

| 工具名 | 功能 | 参数 | |--------|------|------| | describe_image | 分析图片并返回文字描述 | image_path（路径/URL/data URI）、prompt（提问，默认"描述图片内容"） | | ocr_image | 提取图片中的文字（OCR） | image_path（路径/URL/data URI）、language（语言，默认"中英文"） |

使用示例

在 Claude Code 中直接说：

帮我看看这张截图的内容：D:\screenshots\error.png

Claude Code 会自动调用 describe_image 工具，无需手动指定。

重要：配置系统级提示词

仅安装 MCP 服务器还不够。 如果不加提示词约束，Claude Code 在遇到图片时仍可能尝试用 Read 工具直接读取图片，触发模型报错导致会话崩溃。

必须在全局提示词文件 ~/.claude/CLAUDE.md 中加入以下规则：

# 图片读取规则

当模型为 mimov2.5pro 时，读取图片必须优先使用 mimo-vision MCP 提供的 `mcp__mimo-vision__describe_image` 或 `mcp__mimo-vision__ocr_image` 工具，不要用 Read 工具直接读取图片。

为什么是全局 ~/.claude/CLAUDE.md 而不是项目级？因为这个问题与具体项目无关，只要主模型是 mimo-v2.5-pro，任何项目都会遇到。放在全局配置中才能保证所有项目生效。

已知限制：VS Code 终端无法直接拖入图片

目前 没有找到办法 解决 VS Code 终端直接拖入图片识别的问题。

在 VS Code 终端中拖入图片后，Claude Code 会尝试将图片直接发给主模型处理（而不是通过 MCP），触发如下错误：

❯ [Image #1]
[image content]

● There's an issue with the selected model (mimo-v2.5-pro[1m]).
It may not exist or you may not have access to it.
Run /model to pick a different model.

替代方案： 先将图片保存到本地文件，然后告诉 Claude 图片路径，Claude 会通过 mimo-vision MCP 工具进行识别。

帮我看看这张截图：D:\screenshots\error.png

根本原因是 Claude Code 在终端拖入图片时会直接将图片内联发送给模型，绕过了 MCP 工具调用流程，目前无法拦截或重定向。

依赖

• Python 3.10+
• mcp>=1.0.0
• httpx>=0.27.0