企业官网建设流程全解析

1. 为什么要在 Codex 里给 DeepSeek 补上识图能力

Codex 桌面端现在把 ChatGPT 和 Codex 合并成了一个客户端，很多人拿它当本地编码助手用。DeepSeek 系列模型在代码补全、工具调用上表现不错，Terminal-Bench 这类偏工程任务的评测里也能跑到比较靠前的位置，输出成本又低，所以把它接进 Codex 当主力模型是很自然的选择。

但问题也很直接：DeepSeek 的对话模型本身不是多模态的。你截一张报错图、贴一张 UI 设计稿、丢一张接口返回的 JSON 截图过去，它只能告诉你“我看不到图片内容”。在真实开发里，这种场景太多了——前端对着设计稿改样式、后端对着日志截图排查、运维对着监控面板问异常，全都需要模型能读图。

这篇要解决的就是这件事：用 TaoToken 作为统一 API 通道，把 DeepSeek 接进 Codex，再通过 MCP + skill 的方式挂一个视觉模型上去，让 DeepSeek 在需要的时候自动调用识图能力。整套流程我会给出可以直接复制的config.toml和 MCP skill 骨架，最后给一个验证识图是否真正生效的测试步骤。

适合谁看：已经在用 Codex 或准备用 Codex 做日常编码、想让本地 Agent 具备多模态输入能力的开发者。不需要你之前配过 MCP，跟着做就行。

2. TaoToken 前置准备：统一通道与 Key 获取

在动手改配置之前，先把通道和凭证准备好。TaoToken 在这里的角色是一个统一的 API 入口，Codex 和后面要挂的视觉模型都走同一个 base_url，省得你在多个平台之间来回切 Key、改配置。

第一步，打开官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，注册并登录。登录后进入控制台，地址是 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite 。

第二步，在控制台里找到 API Keys 页面，新建一个 Key。建议命名成codex-deepseek这种能一眼看出用途的名字，方便后面区分。创建完成后立刻复制保存，页面刷新后就看不到完整 Key 了。

第三步，确认你要用的模型名。DeepSeek 的对话模型和视觉模型（比如 GLM-4.6V-Flash 这类）在 TaoToken 的模型列表里都能查到，记下准确的模型 ID，后面写进配置里要用。模型对话页面可以直接在线试跑，地址是 https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite ，不确定模型名的时候先去这里搜一下。

第四步，如果你打算长期用 Codex 做编码和 Agent 任务，可以顺手看一下 Coding Plan，地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite 。它针对的就是这种高频编码场景，比按量单独算更省心。

到这里你手里应该有三样东西：一个 API Key、一个 base_url（https://taotoken.net/api）、以及要用的模型 ID。接下来全部配置都围绕这三样展开。

注意：API Key 只显示一次，建议存进密码管理器。不要直接提交到 Git 仓库，后面配置里我会用环境变量引用的方式。

3. 可复制配置：config.toml 与 MCP skill 骨架

Codex 的配置核心是config.toml。默认位置在用户目录下的.codex/config.toml，Windows 是C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml，macOS/Linux 是~/.codex/config.toml。如果目录不存在就手动建一个。

3.1 主模型配置：DeepSeek 走 TaoToken

先写模型提供方和默认模型。下面这段可以直接复制，把env_key指向你存放 Key 的环境变量名：

# ~/.codex/config.toml [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "chat" [profiles.deepseek] model_provider = "taotoken" model = "deepseek-chat" model_reasoning_effort = "medium"

然后在系统里设置环境变量。macOS/Linux 写进~/.zshrc或~/.bashrc：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你复制的Key"

Windows PowerShell 用：

setx TAOTOKEN_API_KEY "sk-你复制的Key"

设置完记得重开终端，让环境变量生效。wire_api = "chat"表示走标准的 Chat Completions 协议，DeepSeek 系列用这个就行。

3.2 MCP skill 骨架：把视觉模型挂上去

DeepSeek 自己看不见图，所以我们挂一个 MCP server，内部调用视觉模型。Codex 支持在config.toml里声明 MCP server，写法如下：

# 追加到 ~/.codex/config.toml [mcp_servers.vision] command = "python" args = ["/绝对路径/vision_mcp.py"] env = { TAOTOKEN_API_KEY = "sk-你复制的Key", VISION_MODEL = "glm-4.6v-flash" }

对应的vision_mcp.py骨架长这样，核心逻辑就是接收图片路径或 base64，转发给 TaoToken 的视觉模型，再把文字结果返回：

# vision_mcp.py import os, base64, json, sys import httpx from mcp.server import Server from mcp.server.stdio import stdio_server from mcp.types import Tool, TextContent API_BASE = "https://taotoken.net/api" API_KEY = os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"] VISION_MODEL = os.environ.get("VISION_MODEL", "glm-4.6v-flash") app = Server("vision") def encode_image(path: str) -> str: with open(path, "rb") as f: return base64.b64encode(f.read()).decode() @app.list_tools() async def list_tools(): return [Tool( name="describe_image", description="识别本地图片内容，返回文字描述", inputSchema={ "type": "object", "properties": {"image_path": {"type": "string"}}, "required": ["image_path"], }, )] @app.call_tool() async def call_tool(name, arguments): if name != "describe_image": raise ValueError(f"unknown tool: {name}") b64 = encode_image(arguments["image_path"]) payload = { "model": VISION_MODEL, "messages": [{ "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "详细描述这张图片的内容，如果是报错截图请提取错误信息。"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{b64}"}}, ], }], } headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"} async with httpx.AsyncClient(timeout=60) as client: r = await client.post(f"{API_BASE}/v1/chat/completions", json=payload, headers=headers) r.raise_for_status() text = r.json()["choices"][0]["message"]["content"] return [TextContent(type="text", text=text)] async def main(): async with stdio_server() as (read, write): await app.run(read, write, app.create_initialization_options()) if __name__ == "__main__": import asyncio asyncio.run(main())

依赖装一下：

pip install mcp httpx

3.3 封装成 skill

MCP 是能力，skill 是让 DeepSeek 知道“什么时候该用这个能力”。在 Codex 的 skill 目录（一般是~/.codex/skills/）下新建vision.md：

--- name: vision description: 当用户提供图片路径、截图或需要识别图像内容时调用 tools: - vision.describe_image --- 当用户消息里出现图片路径、截图、设计稿、报错图时，调用 vision.describe_image 工具， 把 image_path 传进去，拿到文字描述后再继续回答。

这样 DeepSeek 在对话中遇到图片相关请求，就会自动触发这个 skill，转去调视觉模型。

4. 验证请求：确认识图调用真的生效

配置写完不代表生效，必须实测。分两步验证。

4.1 先验证主模型通道

打开 Codex，随便问一句：

用一句话说明你现在用的是哪个模型。

如果返回正常，说明config.toml里的 provider 和 Key 都通了。如果报 401，多半是环境变量没生效；报 404，检查base_url是不是写成了https://taotoken.net/api（不要多加/v1，Codex 会自己拼）。

4.2 再验证识图链路

准备一张测试图，比如随便截一张终端报错的图，存成/tmp/test_error.png。然后在 Codex 里输入：

帮我看看 /tmp/test_error.png 里是什么错误。

预期行为是：DeepSeek 识别到这是图片请求，触发 vision skill，调用describe_image，把图片转给视觉模型，最后返回图片里的错误内容。

如果你想单独测 MCP 是否通，可以绕过 Codex，直接手动跑一次 server：

echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' | python /绝对路径/vision_mcp.py

正常会返回describe_image这个工具的定义。如果这里就报错，说明 Python 依赖或路径有问题，先修这个再回 Codex 测。

实测下来，最容易出问题的是图片路径。Codex 传给你的可能是相对路径，而 MCP server 的工作目录不一定一致，所以 skill 里最好约定用绝对路径，或者在describe_image里加一层os.path.abspath兜底。

5. 本篇常见错排查

配置过程中踩坑基本集中在这几类，对照着查。

报 401 Unauthorized：Key 没读到。先确认环境变量名和config.toml里env_key写的一致，再确认终端重开过。Windows 用setx之后必须新开窗口，当前窗口不会自动刷新。

报 404 或 model not found：模型 ID 写错了。去模型对话页面搜一下准确名称，注意大小写和连字符。另外确认base_url结尾没有多余的斜杠或/v1。

MCP server 启动失败：多半是command或args路径不对。command建议写 Python 的绝对路径，比如/usr/bin/python3，避免 Codex 启动时 PATH 不一致。args里的脚本路径也必须是绝对路径。

识图返回空或超时：视觉模型响应比文本慢，httpx的 timeout 设 60 秒比较稳。如果图片太大，base64 之后请求体可能超限，建议先压缩到 2MB 以内再传。

skill 不触发：检查vision.md的 frontmatter 格式，tools里的名字要和 MCP server 注册的名字完全对应（vision.describe_image）。description 写得太模糊也会导致模型不调用，把触发条件写具体一点。

改了配置没反应：Codex 需要重启才会重新读config.toml和 MCP 声明。改完配置先完全退出再打开。

提示：排查时优先看 Codex 的日志输出，MCP 的 stderr 会打到那里，比盲猜快很多。

6. 继续往下走：把通道和文档用起来

识图跑通之后，这套结构其实可以继续扩展。比如再加一个生图 skill，内部调一个图像生成接口，让 DeepSeek 在需要配图时自动调用；或者把常用的日志分析、接口调试也封装成独立 skill，让 Codex 变成一个多能力聚合的本地 Agent。

如果你在接入过程中卡在 Key 或模型名上，直接去 API Keys 页面重新确认一遍：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite 。完整的接入参数和协议说明在文档里：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。想先在线验证视觉模型能不能正常读图，用模型对话页面传一张图试最快：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 。

长期用 Codex 做编码和 Agent 任务的话，Coding Plan 会比按量单独算更合适，地址在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite 。配置这件事一次弄好，后面就是纯收益。