billowliu2
711b978240
配置从 ~/.kimi-code/kimi-eyes 移到 ~/kimi-eyes/config.json（KIMI_EYES_HOME 可覆盖），KimiCode/Claude Code/Codex 三工具共用；setup.mjs 向导新增目标工具选择（ClaudeCode 固定 Anthropic、Codex 固定 OpenAI、KimiCode 手动选协议）并写入 tool 字段；uninstall/SYSTEM/README/网页同步。1.0.9 → 1.0.10。
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# Kimi Eyes 👀
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> [English](README.en.md) | 中文
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让 KimiCode 的**非多模态模型**也能分析图片与截图（借鉴 [opencode-vision](https://github.com/JochenYang/opencode-vision) 的思路，但更薄：无 hook、无消息变换、无状态残留）。
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**核心机制**：插件声明一个 MCP stdio 服务器，暴露两个工具——`read_image`（读本地图片）与 `read_clipboard_image`（读剪贴板截图），经 `SYSTEM.md` 引导模型调用；服务器按你配置的协议（OpenAI 兼容 / Anthropic）把图片发给你自己配置的多模态 API，返回文本描述。
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```
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多模态模型：Alt+V 粘贴即看，插件自动闲置
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非多模态模型：@图片路径 / 截图后提问 → 模型调 mcp__kimi-eyes__read_image / read_clipboard_image → 你的 VLM 返回描述
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```
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## 前置要求
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- KimiCode CLI（本插件通过插件机制加载，需支持 `/plugins` 与 MCP）
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- Node.js ≥ 18（`node --version` 检查；原生 fetch 需要 18+）
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- 一个支持视觉输入的多模态 API（OpenAI 兼容 `chat/completions`，或 Anthropic `messages`），Key 由你自己提供
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## 适用范围
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**本插件对主模型没有任何限制**——无论你的 KimiCode 当前用哪个模型、来自哪家服务商，只要它不具备原生图片输入能力（`image_in`），本插件就能为它补上视觉：
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- **常见非多模态模型**：DeepSeek（deepseek-chat）、Qwen 纯文本版（qwen-plus / qwen-turbo）、Llama 文本系列、以及本地部署的文本模型（Ollama / vLLM 等）
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- **任何第三方模型**：通过 KimiCode 配置的任意 OpenAI 兼容或自定义模型，只要它原生不看图，插件就会在消息含图片时引导模型调用视觉工具
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- **多模态模型**：自动跳过（Alt+V 粘贴即看，插件闲置）
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视觉能力由**你自己配置的 VLM** 提供，与主模型完全解耦：
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| 协议 | 常见视觉模型示例 |
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| OpenAI 兼容 | qwen-vl 系列、GLM-4V、GPT-4o / GPT-5 兼容端点、Gemini 兼容端点等 |
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| Anthropic | Claude 3.5 / 3.7 / 4 系列等 |
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一句话：**主模型只管理解文字，看图交给外部 VLM**。配置时只需在 setup 向导第一步选择与你视觉 API 服务商匹配的协议，其余全部自动。
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## 快速开始
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### 1. 安装插件
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在 KimiCode 会话里执行（任选一种）：
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# 方式一：从 GitHub 安装（推荐）
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/plugins install https://github.com/billowliu2/kimi-eyes
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# 方式二：从本地目录安装
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/plugins install D:\AIGC\Plugin\kimi-eyes
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# 方式三：从国内镜像安装（GitHub 访问慢时用）
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/plugins install https://git.codingplan.site/admin/kimi-eyes/archive/main.zip
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```
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### 2. 配置视觉 API（一次性）
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运行配置向导（任选一种）：
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```
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# npm 一键运行
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npx kimi-eyes setup
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# 本地插件目录运行
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cd D:\AIGC\Plugin\kimi-eyes
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node setup.mjs
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```
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向导按顺序引导：**选择目标工具（KimiCode / Claude Code / Codex）→ 选择视觉协议 → 填写 BaseUrl → 填写 API Key（掩码输入）→ 拉取模型列表选择多模态模型 → 1×1 图片视觉验证 → 可选填写当前主模型名（用于触发判断）→ 写入配置**。选择 Claude Code 时协议固定为 Anthropic、Codex 固定为 OpenAI，仅 KimiCode 需手动选择协议（OpenAI 兼容 / Anthropic）。
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- 模型列表自动从 `GET {BaseUrl}/models` 拉取，用内置的 models.dev 数据库**精确标注「✓视觉 / 文本」**，未收录的按关键词标「★疑似」；拉取失败时回退为手动输入
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- 视觉验证通过才落盘，防止配到一个不收图片的模型
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- 最后一步可填写**当前主模型名**（可选）：插件用 models.dev 判定后，若该模型支持原生识图，工具会直接提示无需调用——即「多模态不触发」的代码级判断（详见[触发](#触发日常全自动)）
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- 配置写入 `~/kimi-eyes/config.json`（独立于 kimi-code 目录，KimiCode / Claude Code / Codex 三工具共用；类 Unix 系统自动 `chmod 600`；可用 `KIMI_EYES_HOME` 覆盖）
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### 3. 启用
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```
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/reload
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```
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MCP 服务器会随会话自动启动。
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### 4. 使用
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| 场景 | 操作 |
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| 多模态模型 | 直接 Alt+V 粘贴图片，原生看图，插件不参与 |
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| 非多模态 + 有图片路径 | 输入 `@截图.png` 或直接给路径，模型自动调 `read_image` |
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| 非多模态 + 刚截图/复制 | 直接提问「分析这张截图」，模型自动调 `read_clipboard_image` 读系统剪贴板 |
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| 非多模态 + 想用 Alt+V 粘贴 | 纯文本模型需 `/skill kimi-eyes` 配合（见下），单纯粘贴会报错 |
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| 粘贴被拦截 | 直接告诉模型「我粘贴图片被拦截了」，模型会自动改读剪贴板，无需你保存文件 |
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#### 看图方式 × `image_in` 速查
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| 看图方式 | 需要 `image_in`？ | 纯文本可用？ | 顺滑度 |
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| 截图后随口一问（自动读剪贴板） | 否 | ✅ | 最省事 |
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| `@路径` / 给路径 | 否 | ✅ | 省事 |
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| `/skill kimi-eyes` + Alt-V | 是 | ✅ | 多步 |
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| 单纯 Alt-V | 声明与否 | ❌ | 走不通 |
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> 纯文本模型日常看图优先用前两种；只有「就想用粘贴这个动作」时才走 `/skill kimi-eyes`（见下）。
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#### 想用 Alt+V 粘贴？（给模型声明 `image_in`）
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KimiCode 前端默认会拦截「不支持图片输入」模型的粘贴。在 `~/.kimi-code/config.toml` 给对应模型加上 `image_in` 即可放行：
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```toml
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[models."opencode-go/deepseek-v4-flash"]
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capabilities = [ "thinking", "tool_use", "image_in" ] # 追加 image_in
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```
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> ⚠️ **重要警告**：`image_in` 只是让**前端放行**，不代表 provider 真能收图。
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>
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> - **仅当 provider 本身支持图片输入**（如 MiniMax-M3、k3、gpt-5.6-luna、grok-4.5 等）时声明才有意义——这些模型粘贴后原生看图，插件闲置
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> - **纯文本 provider**（如 deepseek-v4-flash、glm 文本版）**不要声明**——声明后粘贴会被放行，但请求发给 provider 时图片 part 会被拒（400 `unknown variant image_url, expected text`）。此时前端拦截反而是保护
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>
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> 纯文本模型的正确用法：`@图片路径`（read_image）或截图后直接提问（read_clipboard_image 读剪贴板）；粘贴被拦截就直接告诉模型「粘贴被拦截了」，它会自动改读剪贴板。**全程零命令**。
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#### 纯文本模型也想「粘贴看图」？用 `/skill`（推荐）
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上面警告过：纯文本 provider 声明 `image_in` 后走 **Alt-V 粘贴**，图片会作为 `image_url` part 发给 provider 触发 400。但同样声明 `image_in`，改走 **`/skill` 命令**就不会 400——`/skill` 通道把图片渲染成 `Attached image file: <路径>` 的**纯文本路径**，不产生 image part。本插件自带一个 skill 利用这条通道。
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**一次性配置**：
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给纯文本模型声明 `image_in`（仅为通过 `/skill` 的前端校验；`/skill` 下图片不走 part，**不会**触发 400）：
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```toml
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[models."opencode-go/deepseek-v4-flash"]
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capabilities = [ "thinking", "tool_use", "image_in" ] # 追加 image_in
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```
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> skill 由插件自带——`kimi.plugin.json` 已声明 `skills`，`/plugins install kimi-eyes` 后 `/skill kimi-eyes` 自动注册到 `/` 补全菜单，**无需** `extra_skill_dirs`。
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**用法**：
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```
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/skill kimi-eyes 这张图表说明了什么? ← 然后 Alt-V 粘贴图片，回车
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```
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模型会从消息里的 `Attached image file: <路径>` 提取路径，调用 kimi-eyes 的 `read_image`（外部 VLM 返回文字描述）再作答。全程不产生 image part，纯文本模型不会 400。
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> ⚠️ **声明 `image_in` 后的使用约束**：看图一律走 `/skill kimi-eyes`，**不要**再直接 Alt-V 粘贴（主 prompt 通道仍会把图片作 image part 发给纯文本 provider → 400）。`@图片路径` 和「截图后提问」两种老用法不受影响。
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## 激活与触发
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### 激活（一次性）
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```
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/plugins install D:\AIGC\Plugin\kimi-eyes # 1. 安装
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/reload # 2. 启用（或 /new 新开会话）
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```
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启用后 MCP 服务器随每个会话自动启动，没有单独的「开启功能」步骤。验证方式：
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- `/plugins list` → kimi-eyes 状态应为 enabled
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- `/mcp` → kimi-eyes 服务器应显示 connected
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- `/plugins info kimi-eyes` → 应无诊断错误
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### 触发（日常，全自动）
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插件是**被动式**的：`SYSTEM.md` 为模型植入规则，模型在合适时机自动调用工具，无需手动操作：
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| 信号（消息里的任何一项） | 模型自动行为 |
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| --- | --- |
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| 图片格式路径或 `@` 引用（`.png/.jpg/.jpeg/.webp/.gif/.bmp`） | **硬触发**：无条件调 `read_image(path)`，与提问语料无关 |
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| 消息里有你无法解读的媒体内容（如粘贴的图片） | 忽略该媒体 part，自动调 `read_clipboard_image()` 读剪贴板（粘贴后剪贴板仍保留原图） |
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| 提问语义涉及图像内容：图 / 截图 / 照片 / 界面 / 图表 / 验证码 / OCR 等，但无路径 | 自动调 `read_clipboard_image()`，**不会要求你重发** |
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| 粘贴被拦截（报 `Current model does not support image input`） | 直接告诉模型，它会改调 `read_clipboard_image`（剪贴板仍保留原图） |
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| 模型真正能看懂图片内容（多模态） | 跳过全部规则，原生看图，不调工具 |
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**触发不依赖固定语料、不依赖任何命令前缀**——用户不需要说「分析这个图片」，也不需要 `/skill` 之类的指令。图片格式路径是**无条件硬触发**；模型判断「自己看不见图片内容」或「用户想看图但消息里没有」时，会自动调工具而不是瞎猜或让你重发（SYSTEM.md 里的明确规则）。
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**关于模型能力判断**：KimiCode 不向插件暴露「当前模型是否多模态」的信号，本插件提供两层判断：
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- **代码级（推荐）**：在配置里声明 `mainModel`（setup 向导最后一步，或环境变量 `VISION_MAIN_MODEL`），插件用内置的 models.dev 数据库判断——命中且支持识图 → 工具直接提示「你是多模态模型，直接粘贴看图」；命中且纯文本 → 正常走工具
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- **引导级**：未声明 `mainModel` 时，靠 SYSTEM.md 的显式跳过规则（模型自我识别）
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两层都是 fail-safe：判断错误最坏只是多一次外部调用（多模态误调）或漏调（文本模型漏调可用路径/语义信号补上）。若想硬性关闭，多模态场景可直接 `/plugins disable kimi-eyes`。
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## Claude Code 使用（可选）
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kimi-eyes 的 MCP 服务器是标准 MCP，可直接挂载到 Claude Code。**注意：以下命令请在系统终端（PowerShell / Git Bash）执行，不要在 Claude Code 内部的 Bash 工具里执行**（内部环境解析 `--scope` 等参数有差异）。
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### 1. 前置要求
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- Node.js ≥ 18
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- Claude Code CLI（`claude --version`）
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- 一个支持视觉的多模态 API（Key 由你自己提供）
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### 2. 挂载 MCP 服务器（任选其一）
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```bash
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# 方式一：全局注册（user scope，所有项目可用）
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# 将 <插件目录> 替换为本机 kimi-eyes 的实际绝对路径（如 D:\code\kimi-eyes）
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claude mcp add --scope user kimi-eyes -- node "<插件目录>/mcp/server.mjs"
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# 方式二：仅当前项目
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claude mcp add kimi-eyes -- node "<插件目录>/mcp/server.mjs"
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# 方式三：npx 通用版（不依赖本地路径，任何机器可复制）
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claude mcp add --scope user kimi-eyes -- npx --prefer-online -y -p kimi-eyes kimi-eyes-mcp
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```
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### 3. 配置视觉 API（一次性）
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```bash
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npx kimi-eyes setup
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```
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> 复用同一份配置：kimi-eyes 在 KimiCode / Claude Code / Codex 下共用 `~/kimi-eyes/config.json`（或环境变量 `VISION_*`）。
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### 4. 引导规则（CLAUDE.md）
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在项目根目录创建 `CLAUDE.md`（或追加到已有的），内容可参考本仓库根目录的 `CLAUDE.md`。核心规则：
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```markdown
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# Kimi Eyes — Vision Assist (Claude Code)
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Whenever the user's request involves image content and you cannot see it directly:
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1. Image path / @ reference → call `mcp__kimi-eyes__read_image` with that path.
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2. Just screenshotted/copied, or media you cannot read → call
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`mcp__kimi-eyes__read_clipboard_image` (image is almost always still in the clipboard).
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3. Wording implies an image but no path → prefer `read_clipboard_image` over guessing.
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If your model is multimodal (Claude 3+), you see images natively — ignore these rules.
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```
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### 5. 验证
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```bash
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claude mcp list
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# kimi-eyes 应显示 √ Connected
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```
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### 6. 使用
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```
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有图片文件 → @C:\path\image.png 这个图里有什么？
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刚截图 → 直接说「分析这张截图」（模型调 read_clipboard_image 读剪贴板）
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```
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### 注意
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- Claude 3+ 模型原生多模态，Claude Code 大多场景直接看图；插件主要用于文本模型或统一走某个外部 VLM 的场景
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- 卸载（Claude Code 挂载）：见 [卸载](#卸载)
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**首次调用会弹一次审批**（MCP 工具权限）：选 *Approve for this session* 本会话免问；想永久免审批，在 `~/.kimi-code/config.toml` 添加：
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```toml
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[[permission.rules]]
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decision = "allow"
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pattern = "mcp__kimi-eyes__*"
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```
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触发成功的标志：回答前 TUI 出现工具调用记录，模型随后基于返回的描述作答。若模型未自动调用（例如只贴了路径未提问），可直接命令：「调用 read_image 工具分析 D:\xxx.png」。
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## 卸载
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### kimi-code 插件方式
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在插件目录运行卸载脚本（任选一种）：
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```
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# 本地目录
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node uninstall.mjs
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# npm 一键运行
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npx -p kimi-eyes kimi-eyes-uninstall
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```
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脚本清理以下残留（位于 `KIMI_CODE_HOME` 或 `~/.kimi-code`）：
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1. `plugins/installed.json` 中的 kimi-eyes 条目（改前自动备份为 `installed.json.bak.uninstall-*`）
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2. `plugins/managed/kimi-eyes/` 安装副本
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3. `kimi-eyes/config.json` 配置目录（**含你的 VLM API Key**，删除前会二次确认）
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参数：`--yes` 跳过全部确认（适合脚本化）；`--dry-run` 只预览不执行。重复运行是安全的（幂等）。
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> **插件正被会话加载时**，安装副本目录可能无法完全删除——内容会先被清空，只剩一个空目录壳。重启 kimi-code 会话后执行 `rmdir` 清理：
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>
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> ```
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> rmdir "C:\Users\<用户名>\.kimi-code\plugins\managed\kimi-eyes"
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> ```
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卸载完成后**重启 kimi-code 会话**（或 `/reload`）完全生效：`mcp__kimi-eyes__*` 工具消失、SYSTEM.md 引导指令不再注入、`/skill kimi-eyes` 命令也随之移除（skill 随插件副本删除）。
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### Claude Code 挂载方式
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```bash
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claude mcp remove kimi-eyes
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```
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## 环境变量（可选，覆盖配置文件）
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| 变量 | 说明 | 优先级 |
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| `VISION_API_PROTOCOL` | `openai` 或 `anthropic`，强制指定协议 | 高于配置文件 |
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| `VISION_API_KEY` | API Key | 高于配置文件 |
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| `VISION_API_URL` | BaseUrl | 高于配置文件 |
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| `VISION_MODEL` | 模型名 | 高于配置文件 |
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| `VISION_MAIN_MODEL` | 当前主模型名（可选），用于触发判断 | 高于配置文件 |
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| `VISION_MAX_TOKENS` | 视觉 API 返回最大 token 数（默认 1024） | — |
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| `VISION_FETCH_TIMEOUT_MS` | 请求超时毫秒（默认 60000） | — |
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> 环境变量与 `config.json` 同名配置冲突时，环境变量优先；两者都没配时工具会返回明确错误并提示先运行 `setup.mjs`。
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> 环境变量可沿用 opencode-vision 的迁移习惯——变量名完全兼容。
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## 协议说明
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| | OpenAI 兼容 | Anthropic |
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| --- | --- | --- |
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| 请求端点 | `{BaseUrl}/chat/completions`（自动补 `/v1`） | `{BaseUrl}/v1/messages` |
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| 鉴权 | `Authorization: Bearer <Key>` | `x-api-key: <Key>` + `anthropic-version: 2023-06-01` |
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| 图片传法 | `image_url` + base64 data URL | `source: {type:"base64"}` |
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| 模型列表 | `GET {BaseUrl}/models` | `GET {BaseUrl}/v1/models`（官方无此端点，失败回退手动输入） |
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## 模型能力数据库（models.dev）
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插件内置一份从 [models.dev](https://models.dev) 同步的精简能力库 `mcp/models-db.json`（当前收录 279+ 模型，标注每个模型是否支持图片输入，约 19KB），用于两处：
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- 向导选择视觉模型时的**精确标注**（✓视觉 / 文本），替代纯关键词猜测
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- 声明 `mainModel` 后**判断当前主模型是否多模态**，实现代码级触发开关
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**打包时同步**（数据会更新，建议每次发布前运行）：
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```
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node scripts/sync-models.mjs
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```
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- 数据源：`https://models.dev/models.json`
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- 走代理：设置 `HTTPS_PROXY`，例如 `HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897 node scripts/sync-models.mjs`
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- 可选参数：`--timeout <秒>`（默认 180）、`--out <路径>`（默认 `mcp/models-db.json`）、`--endpoint <URL>`
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- 模型匹配策略：精确 id → `provider/模型名` 后缀 → 大小写不敏感的名称匹配
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- **未收录的模型**：查询返回未知——向导回退关键词猜测（★疑似），触发判断回退 SYSTEM.md 引导，不影响使用
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- **手动特例**：models.dev 未收录但确认支持识图的模型（如 `k3-256k`、`kimi-for-coding`），在 `scripts/sync-models.mjs` 的 `EXTRA_ENTRIES` 里维护，每次同步自动合入、不会被覆盖
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**版本管理**：`package.json` 是唯一版本来源，发布前执行：
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```bash
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npm version patch --no-git-tag-version # 更新 package.json，version 钩子自动同步 kimi.plugin.json
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npm publish # prepublishOnly 自动同步 models-db
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```
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`npm version` 的 `version` 钩子运行 `scripts/bump-version.mjs` 同步 `kimi.plugin.json`；MCP 的 `serverInfo.version`（`mcp/vision.mjs`）运行时直接读取 `package.json`，无需手动维护。想手动改版本：`node scripts/bump-version.mjs 1.0.6`。
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## 工具
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| 工具 | 参数 | 说明 |
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| --- | --- | --- |
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| `read_image` | `path`（必填）、`prompt`（可选） | 校验文件为图片（扩展名 + 魔数）后调 VLM |
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| `read_clipboard_image` | `prompt`（可选） | 从系统剪贴板取图存临时文件后调 VLM，用完即删 |
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剪贴板取图依赖平台工具：Windows 用 PowerShell（内置）、macOS 需 `pngpaste`（`brew install pngpaste`）、Linux 需 `wl-paste`（Wayland）或 `xclip`（X11）。
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## 故障排查
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- **Alt+V 粘贴报 `Current model does not support image input`** → KimiCode CLI 的拦截。两种解法：① 在 `config.toml` 给该模型追加 `image_in`（见「想用 Alt+V 粘贴？」）放行粘贴，模型看不懂图片时会自动读剪贴板；② 直接告诉模型「粘贴被拦截」，它会改调 `read_clipboard_image` 从剪贴板取图
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- **工具返回「Vision API is not configured」** → 运行 `node setup.mjs`，或设置 `VISION_API_KEY` / `VISION_API_URL` / `VISION_MODEL`
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- **模型列表拉取失败**（404/401）→ 向导自动回退手动输入；若服务端不支持 `/models`，直接输入模型名即可
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- **视觉验证失败** → 换一个真正支持图片输入的模型（参考服务商文档，如 `qwen-vl-max`、`glm-4v`、`gpt-4o`、`claude-3-5-sonnet` 等）
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- **`read_clipboard_image` 报错** → 确认剪贴板里确实有图片（先 Ctrl+C 复制或 Win+Shift+S 截图）；macOS/Linux 检查上述平台工具是否安装
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- **安装后工具不生效** → 确认插件已启用（`/plugins list`），并运行过 `/reload` 或新开会话
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## 安全说明
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- `config.json` 以明文保存你的 API Key（类 Unix 已设 `600` 权限）；请勿将该文件提交到版本库
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- `read_clipboard_image` 会读取系统剪贴板内容——剪贴板里可能刚复制过敏感信息。该工具调用会经过审批流，由你决定何时触发
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- 本项目不内置任何密钥，视觉请求只发往你配置的 BaseUrl
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## 局限
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- 不做子代理委托方案：KimiCode 子代理的 `model_preference` 只能选择 primary/secondary，无法像 opencode 那样指定一个具体视觉模型，收益有限
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- 不做 `UserPromptSubmit` hook 兜底：当前 `SYSTEM.md` 引导已覆盖常规场景；若你的 TUI 环境下粘贴/引用行为异常，可再评估 hook
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## License
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MIT
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