프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

DeepSeek Visionary

제작자: xlight버전 0.2.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.xlight/deepseek-visionary

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 웹 및 브라우저

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

제작자의 .mcpb 파일 다운로드

링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 xlight 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

웹 및 브라우저 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 879개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 879개 중 28%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 879개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

DeepSeek Visionary, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.2)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Browser Use

제작자: browser-use

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

컴퓨터 또는 클라우드★ 120,087MIT17일 전 업데이트
설치

Chrome DevTools MCP

제작자: ChromeDevTools

MCP server for Chrome DevTools

내 컴퓨터에서 실행★ 54,821Apache-2.015일 전 업데이트
설치

MCP Server Browser

제작자: bytedance

MCP server for browser use access

내 컴퓨터에서 실행★ 39,550Apache-2.014개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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