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让纯文本编码代理分析本地图片,并返回 Markdown 与结构化证据。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Atlas Vision MCP" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请分析这张本地报错截图,提取错误信息、关键界面元素,并用 Markdown 总结问题原因,再输出包含文字识别结果与定位证据的 JSON。
一份问题诊断的 Markdown 总结,以及包含报错文本、界面区域和证据字段的结构化 JSON。
请查看这张本地 UI 设计稿,识别主要页面结构、按钮和表单元素,指出可能的可用性问题,并输出 Markdown 评审结果和 JSON 结构化清单。
一份界面评审说明,包含页面结构识别、问题清单,以及可供程序处理的元素级 JSON 数据。
请分析这张本地流程图,提取节点、连线和层级关系,用 Markdown 概述流程逻辑,并输出 JSON 表示图中元素及其关系。
流程逻辑的文字概述,以及可用于后续自动化处理的图结构 JSON。
让纯文本编码代理读取图片、视频和截图并返回结构化分析结果
让 AI 调用视觉模型分析图片、OCR 和图表
用支持视觉的 AI 模型完成图像分析、OCR、场景描述与图片比对。
用本地 Ollama 模型实现截图解析、OCR 识别与视觉监控自动化。
为不支持原生看图的编码代理补充计算机视觉能力,辅助识图与代码理解。
通过 MCP 客户端调用视觉模型分析图片并返回文字答案