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多模态识图插件 AlloyPlane/dsh-eye-vision

MCP
AlloyPlane77 天前有提交已提供中文文档扫描:高危兼容 / 相关生态

给纯文本模型接上视觉 API,发图片路径即可识图与 OCR

27.7/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/16 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

相关生态插件(非 dsh 原生,按其对应运行时安装)
git clone https://github.com/AlloyPlane/dsh-eye-vision.git

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:仅索引
是什么
生态应用
桌面端 / Web 外壳,不以 dsh plugin add 安装
装得上吗
本站尚未做安装检查
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓:最近一次提交在 77 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
🔴 安全扫描发现高危能力自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🔴 扫描:高危尚无人工评估

静态扫描发现安装期即执行代码,或命令参数由运行时变量拼接(参数来源无法静态判定,从严处理)。

安装时即执行脚本读写/删除本地文件
查看扫描证据(共 6 处,展示前 6 条)
  • 读取本地文件
    dsh/index.js:98
    const raw = readFileSync(CONFIG_PATH, 'utf-8')
  • 写入本地文件
    dsh/index.js:146
    mkdirSync(homedir() + '/.dsh', { recursive: true })
  • 写入本地文件
    dsh/index.js:147
    writeFileSync(CONFIG_PATH, JSON.stringify(next, null, 2), 'utf-8')
  • 读取本地文件
    scripts/patch-luma.mjs:30
    lumaEntry = candidates.find((p) => existsSync(resolve(p, 'build/index.js')))
  • 读取本地文件
    scripts/patch-luma.mjs:41
    let src = readFileSync(path, 'utf8')
  • 写入本地文件
    scripts/patch-luma.mjs:54
    writeFileSync(path, src, 'utf8')
扫描于 2026/11/3(0 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/schemastery
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功能亮点

  • 接入视觉API
  • 按图片路径识图
  • 支持OCR

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-eye-vision 给纯文本 DeepSeek Harness 模型装上"眼睛" —— 通过任意 OpenAI 兼容多模态 API 实现识图、OCR、UI 分析。 基于 dsh-free-vision(MIT)v1.0.1 改造,新增: - custom 提供商修复 —— 正确传递 CUSTOM_MODEL_NAME,任意 OpenAI 兼容端点(GPT-4o、Qwen-VL、GLM-4V、youtu-vita、vLLM、Ollama…)真正可用 - 允许目录白名单 —— 视觉引擎可读取你配置的工作区目录,不再局限于引擎目录和主目录 工作原理 你发图片路径 → 模型调用 image_understand 工具 → 插件拉起 luma-mcp 视觉引擎(子进程) → 引擎调用你的多模态 API → 文字描述返回给纯文本模型 主模型无需支持图片输入。发路径,得答案。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-eye-vision

给纯文本 DeepSeek Harness 模型装上"眼睛" —— 通过任意 OpenAI 兼容多模态 API 实现识图、OCR、UI 分析。

基于 dsh-free-vision(MIT)v1.0.1 改造,新增:

- custom 提供商修复 —— 正确传递 CUSTOM_MODEL_NAME,任意 OpenAI 兼容端点(GPT-4o、Qwen-VL、GLM-4V、youtu-vita、vLLM、Ollama…)真正可用
- 允许目录白名单 —— 视觉引擎可读取你配置的工作区目录,不再局限于引擎目录和主目录

工作原理

你发图片路径 → 模型调用 image_understand 工具 → 插件拉起 luma-mcp 视觉引擎(子进程) → 引擎调用你的多模态 API → 文字描述返回给纯文本模型

主模型无需支持图片输入。发路径,得答案。

特性

- image_understand 工具注册到 ctx.tools,profile 下所有会话可见
- 任意 OpenAI 兼容端点(custom 提供商)—— 自带多模态 API 即插即用
- 内置免费提供商:qwen(Qwen3-VL-Flash)、volcengine(豆包)、siliconflow(DeepSeek-OCR)
- 大图自动多裁剪保留细节
- 允许目录白名单(LUMA_ALLOWED_DIRS)
- 代理变量剥离,国内 API 直连
- 配置即时生效,无需重启

安装

本地目录安装
dsh plugin --profile web add D:/xd/dsh-eye-vision

发布后
dsh plugin --profile web add dsh-eye-vision

重启 dsh web 后工具 image_understand 即可用。

配置

配置文件:~/.dsh/free-vision.json(与上游同路径,可直接替换升级):

{
"modelProvider": "custom",
"baseURLs": { "custom": "https://your-api.example.com/v1" },
"modelName": "your-vision-model",
"apiKey": "sk-...",
"allowedDirs": "D:/workspace",
"toolName": "image_understand"
}

也可用环境变量(优先级:配置文件 > 环境变量):

| 提供商 | Key 环境变量 | Base URL 环境变量 |
| custom | CUSTOM_API_KEY | CUSTOM_BASE_URL + CUSTOM_MODEL_NAME |
| qwen | DASHSCOPE_API_KEY | QWEN_BASE_URL |
| volcengine | VOLCENGINE_API_KEY | VOLCENGINE_BASE_URL |
| siliconflow | SILICONFLOW_API_KEY | SILICONFLOW_BASE_URL |
| zhipu | ZHIPU_API_KEY | ZHIPU_BASE_URL |
| hunyuan | HUNYUAN_API_KEY | HUNYUAN_BASE_URL |

allowedDirs:引擎允许读取图片的额外目录(;或,分隔,默认仅引擎工作目录与用户主目录)。

使用

看图:D:/path/to/screenshot.png OCR:D:/path/to/document.png UI 分析:D:/path/to/design.png (task_type: ui)

工具参数:image_source(本地路径 / http(s) URL / data URI)、prompt、task_type(auto|general|ocr|ui|debug|describe)。支持 PNG/JPG/WebP/GIF,最大约 10MB。

安全

- API Key 只存在配置文件或环境变量中,绝不进入本仓库
- 图片只发送给你配置的端点
- 引擎子进程刻意剥离代理环境变量
- 推送前建议用 gitguard 之类的安全扫描

开发

cd dsh-eye-vision
pnpm install # 安装 luma-mcp 引擎 + MCP SDK
pnpm test

引擎补丁由 scripts/patch-luma.mjs 在安装时自动应用(幂等,锁定 luma-mcp 1.7.1)。

许可证

MIT —— 见 LICENSE。上游:dsh-free-vision(MIT)by FuzzySoul。
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给纯文本模型接上视觉 API,发图片路径即可识图与 OCR

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