Kimi Eyes 👀

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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 的思路，但更薄：无 hook、无消息变换、无状态残留）。

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。

多模态模型：Alt+V 粘贴即看，插件自动闲置
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

前置要求

• KimiCode CLI（本插件通过插件机制加载，需支持 /plugins 与 MCP）
• Node.js ≥ 18（node --version 检查；原生 fetch 需要 18+）
• 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

适用范围

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：

• 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）
• 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
• 多模态模型：自动跳过（Alt+V 粘贴即看，插件闲置）

视觉能力由你自己配置的 VLM 提供，与主模型完全解耦：

| 协议 | 常见视觉模型示例 | | --- | --- | | OpenAI 兼容 | qwen-vl 系列、GLM-4V、GPT-4o / GPT-5 兼容端点、Gemini 兼容端点等 | | Anthropic | Claude 3.5 / 3.7 / 4 系列等 |

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。

快速开始

1. 安装插件

在 KimiCode 会话里执行（任选一种）：

# 方式一：从 GitHub 安装（推荐）
/plugins install https://github.com/billowliu2/kimi-eyes

# 方式二：从本地目录安装
/plugins install D:\AIGC\Plugin\kimi-eyes

# 方式三：从国内镜像安装（GitHub 访问慢时用）
/plugins install https://git.codingplan.site/admin/kimi-eyes/archive/main.zip

2. 配置视觉 API（一次性）

运行配置向导（任选一种）：

# npm 一键运行
npx kimi-eyes setup

# 本地插件目录运行
cd D:\AIGC\Plugin\kimi-eyes
node setup.mjs

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）。

• 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
• 视觉验证通过才落盘，防止配到一个不收图片的模型
• 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）
• 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）

3. 启用

/reload

MCP 服务器会随会话自动启动。

4. 使用

| 场景 | 操作 | | --- | --- | | 多模态模型 | 直接 Alt+V 粘贴图片，原生看图，插件不参与 | | 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 | | 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 | | 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 | | 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 |

看图方式 × image_in 速查

| 看图方式 | 需要 image_in？ | 纯文本可用？ | 顺滑度 | | --- | --- | --- | --- | | 截图后随口一问（自动读剪贴板） | 否 | ✅ | 最省事 | | @路径 / 给路径 | 否 | ✅ | 省事 | | /skill kimi-eyes + Alt-V | 是 | ✅ | 多步 | | 单纯 Alt-V | 声明与否 | ❌ | 走不通 |

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）。

想用 Alt+V 粘贴？（给模型声明 image_in）

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：

[models."opencode-go/deepseek-v4-flash"]
capabilities = [ "thinking", "tool_use", "image_in" ]   # 追加 image_in

⚠️ 重要警告：image_in 只是让前端放行，不代表 provider 真能收图。

• 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
• 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

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。

纯文本模型也想「粘贴看图」？用 /skill（推荐）

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。

一次性配置：

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）：

[models."opencode-go/deepseek-v4-flash"]
capabilities = [ "thinking", "tool_use", "image_in" ]   # 追加 image_in

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。

用法：

/skill kimi-eyes 这张图表说明了什么?    ← 然后 Alt-V 粘贴图片，回车

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。

⚠️ 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。

激活与触发

激活（一次性）

/plugins install D:\AIGC\Plugin\kimi-eyes   # 1. 安装
/reload                                     # 2. 启用（或 /new 新开会话）

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：

• /plugins list → kimi-eyes 状态应为 enabled
• /mcp → kimi-eyes 服务器应显示 connected
• /plugins info kimi-eyes → 应无诊断错误

触发（日常，全自动）

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：

| 信号（消息里的任何一项） | 模型自动行为 | | --- | --- | | 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 | | 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） | | 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 | | 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） | | 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 |

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）。

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：

• 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
• 引导级：未声明 mainModel 时，靠 SYSTEM.md 的显式跳过规则（模型自我识别）

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。

Claude Code 使用（可选）

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）。

1. 前置要求

• Node.js ≥ 18
• Claude Code CLI（claude --version）
• 一个支持视觉的多模态 API（Key 由你自己提供）

2. 挂载 MCP 服务器（任选其一）

# 方式一：全局注册（user scope，所有项目可用）
#   将 <插件目录> 替换为本机 kimi-eyes 的实际绝对路径（如 D:\code\kimi-eyes）
claude mcp add --scope user kimi-eyes -- node "<插件目录>/mcp/server.mjs"

# 方式二：仅当前项目
claude mcp add kimi-eyes -- node "<插件目录>/mcp/server.mjs"

# 方式三：npx 通用版（不依赖本地路径，任何机器可复制）
claude mcp add --scope user kimi-eyes -- npx --prefer-online -y -p kimi-eyes kimi-eyes-mcp

3. 配置视觉 API（一次性）

npx kimi-eyes setup

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_*）。

4. 引导规则（CLAUDE.md）

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：

# Kimi Eyes — Vision Assist (Claude Code)

Whenever the user's request involves image content and you cannot see it directly:
1. Image path / @ reference → call `mcp__kimi-eyes__read_image` with that path.
2. Just screenshotted/copied, or media you cannot read → call
   `mcp__kimi-eyes__read_clipboard_image` (image is almost always still in the clipboard).
3. Wording implies an image but no path → prefer `read_clipboard_image` over guessing.
If your model is multimodal (Claude 3+), you see images natively — ignore these rules.

5. 验证

claude mcp list
# kimi-eyes 应显示 √ Connected

6. 使用

有图片文件 → @C:\path\image.png 这个图里有什么？
刚截图     → 直接说「分析这张截图」（模型调 read_clipboard_image 读剪贴板）

注意

• 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
• 卸载（Claude Code 挂载）：见 卸载

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：

[[permission.rules]]
decision = "allow"
pattern = "mcp__kimi-eyes__*"

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」。

卸载

kimi-code 插件方式

在插件目录运行卸载脚本（任选一种）：

# 本地目录
node uninstall.mjs

# npm 一键运行
npx -p kimi-eyes kimi-eyes-uninstall

脚本清理以下残留（位于 KIMI_CODE_HOME 或 ~/.kimi-code）：

1. plugins/installed.json 中的 kimi-eyes 条目（改前自动备份为 installed.json.bak.uninstall-*）
2. plugins/managed/kimi-eyes/ 安装副本
3. kimi-eyes/config.json 配置目录（含你的 VLM API Key，删除前会二次确认）

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）。

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：

rmdir "C:\Users\<用户名>\.kimi-code\plugins\managed\kimi-eyes"

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）。

Claude Code 挂载方式

claude mcp remove kimi-eyes

环境变量（可选，覆盖配置文件）

| 变量 | 说明 | 优先级 | | --- | --- | --- | | VISION_API_PROTOCOL | openai 或 anthropic，强制指定协议 | 高于配置文件 | | VISION_API_KEY | API Key | 高于配置文件 | | VISION_API_URL | BaseUrl | 高于配置文件 | | VISION_MODEL | 模型名 | 高于配置文件 | | VISION_MAIN_MODEL | 当前主模型名（可选），用于触发判断 | 高于配置文件 | | VISION_MAX_TOKENS | 视觉 API 返回最大 token 数（默认 1024） | — | | VISION_FETCH_TIMEOUT_MS | 请求超时毫秒（默认 60000） | — |

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。 环境变量可沿用 opencode-vision 的迁移习惯——变量名完全兼容。

协议说明

| | OpenAI 兼容 | Anthropic | | --- | --- | --- | | 请求端点 | {BaseUrl}/chat/completions（自动补 /v1） | {BaseUrl}/v1/messages | | 鉴权 | Authorization: Bearer <Key> | x-api-key: <Key> + anthropic-version: 2023-06-01 | | 图片传法 | image_url + base64 data URL | source: {type:"base64"} | | 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） |

模型能力数据库（models.dev）

插件内置一份从 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：

• 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
• 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

打包时同步（数据会更新，建议每次发布前运行）：

node scripts/sync-models.mjs

• 数据源：https://models.dev/models.json
• 走代理：设置 HTTPS_PROXY，例如 HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897 node scripts/sync-models.mjs
• 可选参数：--timeout <秒>（默认 180）、--out <路径>（默认 mcp/models-db.json）、--endpoint <URL>
• 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
• 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
• 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

版本管理：package.json 是唯一版本来源，发布前执行：

npm version patch --no-git-tag-version   # 更新 package.json，version 钩子自动同步 kimi.plugin.json
npm publish                              # prepublishOnly 自动同步 models-db

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。

工具

| 工具 | 参数 | 说明 | | --- | --- | --- | | read_image | path（必填）、prompt（可选） | 校验文件为图片（扩展名 + 魔数）后调 VLM | | 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 |

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）。

故障排查

• 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
• 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
• 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
• 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）
• 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
• 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

安全说明

• 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
• 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
• 本项目不内置任何密钥，视觉请求只发往你配置的 BaseUrl

局限

• 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
• 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

License

MIT