Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

DeepSeek Visionary

de xlightversión 0.2.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.xlight/deepseek-visionary

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

DeepSeek web vision model as an MCP server with browser auto-login.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Web y navegadores

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Descargar el archivo .mcpb del creador

El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.

Ejecuta esto en tu terminal

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub xlight, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Web y navegadoresi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 879 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 28% de los otros 879 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 879 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro DeepSeek Visionary?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.2.2) llegó al registro hace 3 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Browser Use

de browser-use

Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.

Computadora o nube★ 120.087MITActualizado hace 17 días
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Chrome DevTools MCP

de ChromeDevTools

MCP server for Chrome DevTools

Se ejecuta en tu computadora★ 54.821Apache-2.0Actualizado hace 15 días
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MCP Server Browser

de bytedance

MCP server for browser use access

Se ejecuta en tu computadora★ 39.550Apache-2.0Actualizado hace 14 meses
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

DeepSeek Visionary

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——5 个原生工具 + 文本模型图片桥接,一包全齐。

架构

graph TD

subgraph 宿主[任意 MCP 宿主] AG["Zed / OpenCode / Codex / Claude Code / Cursor / Claude Desktop"] AG -->|spawn 独立进程| SRV end subgraph DSH[DeepSeek Harness] DP["@xlight-oss/visionary-dsh 插件 deepseek_vision 等 5 个原生工具

  • 文本模型图片桥接"] DP -->|宿主进程 spawn| SRV end subgraph visionary-server 原生二进制 SRV["CLI + MCP stdio 服务

vision / ocr / status / login / logout / skill / init / doctor mcp-stdio CLI"] CFG["~/.deepseek-visionary/config.json token + smidV2 + cf_clearance + 会话"] SRV --> CFG end SRV -->|HTTPS| DS["DeepSeek 网页后端"] SRV -->|CDP 启动 + 监听| BRO["Chrome 系浏览器 仅登录时出现"]

  • visionary-server:单二进制,默认 CLI 模式(vision / ocr / status / login / logout / skill / init / doctor),mcp-stdio 子命令显式启动 MCP stdio 服务;实现完整 vision / OCR 流水线(PoW → 上传 → fork → HIF 签名 → SSE 流式 completion)与 CDP 自动登录
  • @xlight-oss/visionary-dsh:DSH 原生插件包(npm,纯 ESM 无构建,单包双插件行),经 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)
  • visionary-zed-ext:Zed 扩展壳(仅 Zed 需要),按平台从 GitHub Releases 下载/缓存 visionary-server 并启动

安装

1. 安装二进制
# macOS / Linux 一键脚本

curl -LsSf https://github.com/xlight/deepseek-visionary/releases/latest/download/visionary-server-installer.sh | sh

Windows(PowerShell 一键,自动绕过执行策略)

powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "irm https://github.com/xlight/deepseek-visionary/releases/latest/download/visionary-server-installer.ps1 | iex"

或 Homebrew

brew install xlight/tap/visionary-server

或 npm(全平台)

npm install -g @xlight-oss/visionary-server

也可以直接从 GitHub Releases 下载对应平台的 visionary-server- 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。

2. 快速开始(CLI + skill,推荐)

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:

# 浏览器自动登录(后续无需重复)

visionary-server login

识图(agent/脚本调用务必加 --json 原子输出)

visionary-server vision screenshot.png visionary-server vision img.png --json --prompt "图中有什么?" --thinking

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:

# skill 内嵌于二进制,一条命令安装/更新

visionary-server skill install

→ 写入 ~/.agents/skills/visionary-cli/SKILL.md

可将该目录移动到所用 agent 的默认 skills 目录

3. 进阶:接入 MCP 宿主

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:

# 一键检测并接入(列出已安装 agent)

visionary-server init

接入指定 agent

visionary-server init opencode visionary-server init codex visionary-server init claude visionary-server init cursor visionary-server init claude-desktop visionary-server init dsh # DeepSeek Harness(skill + CLI 轻量接入)

批量接入多个 agent(免交互)

visionary-server init --opencode --codex --dsh --yes

先预览将写入的配置(不落盘)

visionary-server init opencode --dry-run

各 agent 的详细接入文档见 docs/integrations/:

Agent文档一键命令
Zedzed.md扩展市场安装(见下)
OpenCodeopencode.mdvisionary-server init opencode
Codexcodex.mdvisionary-server init codex
Claude Codeclaude-code.mdvisionary-server init claude
Cursorcursor.mdvisionary-server init cursor
Claude Desktopclaude-desktop.mdvisionary-server init claude-desktop
DeepSeek Harnessdeepseek-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)。

4. DeepSeek Harness 原生插件(DSH 用户推荐)

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:

# 前置:安装二进制(见上文)并确保能被插件找到

(Config.binaryPath → DEEPSEEK_VISIONARY_BIN → PATH 任一即可)

一键安装(npm 包,发布后)

dsh plugin --profile web add @xlight-oss/visionary-dsh

或本地路径(开发验证)

dsh plugin --profile web add /path/to/packages/dsh-plugin

dsh plugin 经包内 dsh.bundle.patch 声明自动注册 visionary-vision、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);两行的配置页由包自身 dsh.client 声明、随主行下发,在 设置 → 插件 → Plugins 打开(不额外占插件行)。验证:dsh --profile web --dump-config 应出现单个 @xlight-oss/visionary-dsh 层。要求 DSH ≥ 0.1.7-rc.1(0.1.5 线请固定 @xlight-oss/visionary-dsh@0.7.3,更早的装 0.7.2)。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 设置 → 插件 → Plugins 下的两个行配置页,对应 visionary-vision: / visionary-image-bridge: settings 命名空间,热重载)。

5. 登录

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:

  • CLI:visionary-server login(可先 status --json 预检)
  • MCP / DSH 原生工具:调用 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:

`json

{ "user_token": "你的 token" }

`

6. 使用
  • CLI:visionary-server vision 识图(详见下文「CLI 工具」)
  • MCP / DSH 原生工具:调用 deepseek_vision 传入图片路径 / base64 / data URI 即可识图

Zed 扩展安装

如果你只用 Zed,也可以直接从扩展市场安装:

  1. Zed 命令面板(Cmd+Shift+P)→ zed: extensions → 搜索 DeepSeek Visionary → Install
  2. 扩展壳自动下载/缓存 visionary-server 二进制并启动 MCP 服务
  3. 授权工具权限(见 docs/integrations/zed.md)

CLI 工具

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 ...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 ...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)
CLI 输出模式(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。

# 终端交互:流式输出

visionary-server vision screenshot.png

脚本/agent:结构化输出

visionary-server vision img.png --json --prompt "图中有什么?"

管道输入

cat img.png | visionary-server vision - --json

AI agent 使用(CLI + Skill)

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):

# skill 内嵌于二进制,无需本地仓库,一条命令安装/更新

visionary-server skill install

→ 写入 ~/.agents/skills/visionary-cli/SKILL.md

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)。

工具面(MCP / DSH 原生)

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):

工具说明
deepseek_vision上传一张或多张图片(路径 / base64 / data URI)并用 DeepSeek 视觉模型分析;多图经 images 数组一次上传、模型联合分析(与网页端多图行为一致)。参数:images(多图)/ image(单图,向后兼容,二选一)、prompt、thinking、continue_conversation、session_id
deepseek_ocr用纯 OCR 管道原样提取图片中的文字(等价 CLI visionary-server ocr)。定位于文字提取而非理解:截图 / 文档 / 代码 / 表格 / 标识。参数面与 deepseek_vision 完全一致;图片无文字时以错误提示返回「图片中未提取到文字」
deepseek_vision_status检查登录状态与 token 有效性(含真实校验探针)
deepseek_vision_login浏览器自动登录并抓取凭据(阻塞,超时可配)
deepseek_vision_logout清除保存的凭据

质量提示:OCR 结果来自服务端文本提取管道,对清晰截图/文档效果好;放大模糊、手写或复杂版式时结果可能不完整。需要结合上下文理解内容(翻译、总结版式)时用 deepseek_vision,deepseek_ocr 只负责拿原文。

会话续聊

deepseek_vision(及 deepseek_ocr)支持多轮对话:

  • continue_conversation=true:复用上一次会话,可对比多张图片
  • session_id:显式切换到指定会话线程

会话状态持久化在 ~/.deepseek-visionary/session.json。

环境变量

变量说明
DEEPSEEK_USER_TOKEN覆盖 config.json 中的 token(可选)
DEEPSEEK_SMIDV2 / DEEPSEEK_CF_CLEARANCE覆盖对应 cookie(可选)
DEEPSEEK_BASE_URLAPI 基地址(默认 https://chat.deepseek.com)
DEEPSEEK_LOGIN_TIMEOUT登录等待超时秒数(默认 600)
DEEPSEEK_VISIONARY_MODEL_TYPE默认上传管道模型类型(vision 或 ocr,默认 vision;CLI --model-type 优先于该变量)
DEEPSEEK_VISIONARY_BINDSH 插件解析二进制路径(Config.binaryPath → 此变量 → PATH)
DEEPSEEK_AUTO_REFRESHtoken 失效时自动用浏览器 profile 续期并重试一次(默认开启,0 关闭)
DEEPSEEK_REFRESH_TIMEOUT自动续期的登录等待超时秒数(默认 90)
DEEPSEEK_UPLOAD_MIN_INTERVAL两次上传之间的最小间隔秒数(默认 5,0 关闭限速;防上传风控)

开发

# 构建原生服务

cargo build -p visionary-server --release

构建扩展壳(wasm32-wasip2)

rustup target add wasm32-wasip2 cargo build -p visionary-zed-ext --release --target wasm32-wasip2

测试

cargo test -p visionary-server

DSH 插件包(纯 ESM,无构建;开发需装 devDependencies 供本地 link 安装解析 peer)

cd packages/dsh-plugin && pnpm install

发布

版本号由 scripts/bump_version.py 统一管理(同步 Cargo.toml / Cargo.lock×2 / extension.toml / packages/dsh-plugin/package.json / packages/dsh-plugin/lib/index.mjs 的 COMPAT_MINOR / server.json 共 7 个版本条目并校验一致性):

# 只 bump + 校验 + 打印步骤

python3 scripts/bump_version.py

一键发布:bump + commit + tag vX.Y.Z + push

(tag push 触发 cargo-dist 二进制发布 / Zed 扩展同步 / npm 发布三个 workflow)

python3 scripts/bump_version.py

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx