Локальный MCP-сервер, который предоставляет Claude Desktop, Claude Code и другим MCP-клиентам два практических инструмента:

• прочитать изображение из недавней загрузки Claude, буфера обмена, локального пути, URL или ввода base64, а затем отправить его в модель видения, совместимую с OpenAI;
• читать веб-ссылки локально, извлекать читаемый текст, затем отправлять результат на OpenAI-совместимую модель.

Он не включает модель или какие-либо кредиты модели. Вы получаете свою собственную OpenAI-совместимую конечную точку API и ключ API.

##Использовать кейсы

Ваш клиент Claude может принимать изображения, но сторонняя модель, стоящая за ним, не получает надежное содержание изображения. Поставщик моделей поддерживает видение, но клиенту MCP нужен локальный инструмент для сбора входных данных изображения. Вам нужен безопасный локальный веб-ридер с блокировкой частной сети, включенной по умолчанию.

Способности

Обновление macOS | Windows | Linux [править] [править] [править] MCP-сервер | Поддерживаемый | Поддерживаемый | Поддерживаемый OpenAI-совместимые чаты | Поддерживаемые | Поддерживаемые | Поддерживаемые Обратная связь с сайтом | Поддерживается | Поддерживается | Поддерживается | Недавнее загрузочное изображение Клода | Поддерживаемое | Лучшее усилие | Лучшее усилие

mcp-vision-web-bridge

Local MCP server that gives Claude Desktop, Claude Code, and other MCP clients two practical bridge tools:

• read an image from a recent Claude upload, clipboard, local path, URL, or base64 input, then send it to an OpenAI-compatible vision model;
• read web links locally, extract readable text, then send the result to an OpenAI-compatible model.

It does not include a model or any model credits. You bring your own OpenAI-compatible API endpoint and API key.

Use Cases

• Your Claude client can accept images, but the third-party model behind it does not reliably receive image content.
• Your model provider supports vision, but your MCP client needs a local tool to collect image inputs.
• You want a safer local web reader with private-network blocking enabled by default.

Capabilities

Recent Claude upload paths are client implementation details, not a stable public API. If auto-detection does not work in your environment, set CLAUDE_UPLOAD_DIRS manually.

Security Defaults

The default configuration is intentionally conservative:

• .env is ignored and should never be committed.
• API keys are only read from environment variables.
• Explicit local image paths are disabled unless ALLOW_LOCAL_IMAGE_PATHS=true.
• Clipboard image reading is disabled unless ALLOW_CLIPBOARD_IMAGES=true.
• Private-network web and image URLs are disabled unless ALLOW_PRIVATE_NETWORK_URLS=true.
• Jina Reader fallback is disabled unless USE_JINA_READER=true.
• The server does not log prompts, image data, API keys, or fetched page bodies.

Requirements

• Node.js 20 or newer
• npm

This is a Node.js project. It does not require Python or a virtual environment.

Install

npm install
cp .env.example .env

Edit .env:

MODEL_BASE_URL=https://api.example.com/v1
MODEL_API_KEY=replace-with-your-own-key
MODEL_NAME=replace-with-your-vision-model

ALLOW_LOCAL_IMAGE_PATHS=false
ALLOW_CLIPBOARD_IMAGES=false
ALLOW_PRIVATE_NETWORK_URLS=false
USE_JINA_READER=false
MAX_IMAGE_BYTES=10485760

MODEL_BASE_URL must be an OpenAI-compatible /v1 endpoint.

SiliconFlow Example

MODEL_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
MODEL_API_KEY=replace-with-your-own-key
MODEL_NAME=Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct

Use a model that supports vision input.

Claude Desktop Config

Use absolute paths for your local checkout:

{
  "mcpServers": {
    "vision-web-bridge": {
      "command": "node",
      "args": [