Z.AI MCP视觉分析服务器 - Python实现
一个基于Z.AI平台的用于AI视觉分析的模型上下文协议（MCP）服务器。这是使用FastMCP框架的Python实现。
概述
这台MCP服务器通过两个主要工具提供人工智能视觉分析能力：
- 图像分析使用先进的AI视觉模型分析图像
- 视频分析使用先进的AI视觉模型分析视频
该服务器支持本地文件和远程URL，对本地文件自动进行base64编码。
特点/特性
- ✅ Python 实现使用FastMCP框架的现代Python代码库
- ✅ 多平台支持带有自动检测功能的Z.AI和智浦（Zhipu）AI平台
- ✅ 文件支持本地文件和带有验证的远程URL
- ✅ 类型安全使用 Pydantic 进行完整的类型注解验证
- ✅ 翻译为中文是：✓（正确/对） 异步操作非阻塞文件和API操作
- ✅ 表示“正确”或“已确认”。 错误处理全面的错误处理，附带详细信息
- ✅ 配置基于环境的配置管理
- ✅ Docker 准备就绪容器部署支持
快速入门
先决条件
- Python 3.10 或更高版本
- Z.AI API密钥
安装
- 克隆仓库：
git clone
cd glm_vision- 设置环境：
cp .env.example .env
# Edit .env with your API key- 安装依赖项:
pip install -r requirements/prod.txt- 运行服务器:
python -m src.vision_serverDocker 部署
docker build -t zai-mcp-vision-server .
docker run -e Z_AI_API_KEY=your_api_key zai-mcp-vision-server配置
服务器通过环境变量进行配置。请参阅 .env.example 对于所有可用选项：
必需的
Z_AI_API_KEY您的Z.AI API密钥
可选
PLATFORM_MODE平台模式（ZAI，智浦，AUTO）VISION_MODEL要使用的视觉模型（默认：glm-4.5v）MAX_IMAGE_SIZE_MB最大图像大小（以MB为单位）（默认：5）MAX_VIDEO_SIZE_MB最大视频大小（以MB为单位）（默认：8）TRANSPORT传输模式（stdio，http）LOG_LEVEL日志级别（DEBUG，INFO，WARNING，ERROR）
用法
MCP 工具
服务器注册了以下MCP工具：
analyze_image
使用人工智能视觉模型分析图像。
参数：
image_source（字符串）：本地文件路径或图像的远程URLprompt(字符串)：详细分析提示
示例：
{
"image_source": "/path/to/image.jpg",
"prompt": "Describe what you see in this image"
}analyze_video
使用AI视觉模型分析视频。
参数：
video_source(字符串)：视频的本地文件路径或远程URLprompt(字符串)：详细分析提示
示例：
{
"video_source": "https://example.com/video.mp4",
"prompt": "Summarize the content of this video"
}支持的格式
图片： PNG、JPG、JPEG（最大5MB） 视频： MP4、MOV、AVI、WebM、M4V（最大8MB）
发展
设置开发环境
# Install development dependencies
pip install -r requirements/dev.txt
# Run tests
pytest
# Code formatting
black src/ tests/
ruff check src/ tests/
# Type checking
mypy src/项目结构
src/
├── vision_server.py # Main FastMCP server
├── config/
│ ├── settings.py # Configuration management
├── services/
│ ├── file_service.py # File operations
├── types/
│ ├── errors.py # Custom error types
└── utils/ # Utility functions从TypeScript迁移
这是原始TypeScript MCP服务器的Python实现。迁移过程中保持了：
- ✅ 翻译为中文是：✅（这个符号本身在中文中没有特定的含义，通常用于表示正确、确认或完成，类似于英文中的“check mark”或“tick”） API 兼容性相同的工具名称和参数
- ✅ 功能所有现有功能均保留
- ✅ 配置兼容的环境变量
- ✅ 错误响应一致的错误处理
许可证
Apache 许可证 2.0 - 详情请参阅 LICENSE 文件。
支持
- 文档https://docs.z.ai/ 的中文翻译可以是：“https://z.ai官方文档/” 或者根据具体语境简化为 “z.ai 文档网站”。不过，由于网址本身是英文且具有特定指向性，直接使用英文网址在中文语境下也是被广泛接受的
- 问题https://github.com/z-ai/mcp-vision-server/issues（的中文表述可以是）：“GitHub上的z-ai/mcp-vision-server项目问题页面”
- 支持support@z.ai（注：这个邮箱地址在中文语境下通常直接保留原样，不进行翻译，因为它是特定服务或公司的联系邮箱，直接使用即可。）
更新日志
v2.0.0（Python实现）
- ✅ 从TypeScript完全迁移到Python
- ✅ FastMCP框架集成
- ✅ 增强了错误处理和验证功能
- ✅ 改进的配置管理
- ✅ 支持Docker容器化
- ✅ 全面的类型安全性