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opencode-eyes-nvidia

模型推理更新于 2026.10.08

在终端中运行以下命令：

dsh plugin install bauerelizabeth07139/opencode-eyes-nvidia

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中：

在 DeepSeek Harness 桌面版侧边栏打开「插件」→「添加插件」，输入 https://github.com/bauerelizabeth07139/opencode-eyes-nvidia 并启用 dsh-opencode-eyes-nvidia；或在 CLI 用 dsh plugin install 安装到实际启动的 profile。

插件介绍

很多在 Harness 里常用的模型本身并不具备看图能力，却在日常开发里经常需要理解截图、界面稿或报错里的图片。opencode-eyes-nvidia 把这件事接到 NVIDIA NIM 上：安装插件即可带上内置 MCP 服务，无需再手写 mcpServers 配置。

核心是通过 describe_image 把本地图片交给七种托管视觉模型做描述或按提示作答，默认使用 MiniMax-M3；list_vision_models 可在有 API Key 时查询可用模型列表。多把 NVIDIA API Key 可配置轮换，遇到限流会自动换 Key 重试；图片会在上传前按尺寸与 JPEG 质量做缩放，减轻请求体积。

适合已在 NVIDIA 开发者平台申请 API Key、希望给纯文本模型补上「眼睛」的开发者与团队。需要本机 Python 3.8+ 与 Pillow；至少一把 Key 才能调用 describe_image。若你主要在其他 MCP 宿主里跑同一套 Python 服务，仓库也保留了独立启动方式，但 DSH 侧的价值是一键挂载与凭证转发。