视频静态捕捉 MCP

用于通过 OpenCV 访问和控制网络摄像头的模型上下文协议服务器

概述

视频静态捕获 MCP 是模型上下文协议 (MCP) 的 Python 实现，它使 AI 助手能够通过 OpenCV 访问和控制网络摄像头及视频源。该服务器公开了一组工具，允许语言模型捕获图像、操作摄像头设置以及管理视频连接。但它不提供视频捕获功能。

Related MCP server: VRChat MCP Server

示例

以下是视频静态捕获 MCP 服务器运行的一些示例：

橙色示例

左图：克劳德对图像的看法	右图：实际网络摄像头捕捉到的图像

磁铁示例

左图：克劳德对图像的看法	右图：实际网络摄像头捕捉到的图像

安装

先决条件

Python 3.10+
OpenCV （ opencv-python ）
MCP Python SDK
紫外线（可选）

从源安装

git clone https://github.com/13rac1/videocapture-mcp.git
cd videocapture-mcp
pip install -e .

运行 MCP 服务器：

mcp dev videocapture_mcp.py

与 Claude 桌面版集成

macOS/Linux

编辑您的 Claude Desktop 配置：

# Mac
nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Linux
nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

添加此 MCP 服务器配置：

{
  "mcpServers": {
    "VideoCapture ": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "numpy",
        "--with",
        "opencv-python",
        "mcp",
        "run",
        "/ABSOLUTE_PATH/videocapture_mcp.py"
      ]
    }
  }
}

确保将/ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcp替换为项目的绝对路径。

视窗

编辑您的 Claude Desktop 配置：

nano $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json

添加此 MCP 服务器配置：

{
  "mcpServers": {
    "VideoCapture": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "numpy",
        "--with",
        "opencv-python",
        "mcp",
        "run",
        "C:\ABSOLUTE_PATH\videocapture-mcp\videocapture_mcp.py"
      ]
    }
  }
}

确保将C:\ABSOLUTE_PATH\videocapture-mcp替换为项目的绝对路径。

使用安装命令

或者，您可以使用mcp CLI 来安装服务器：

mcp install videocapture_mcp.py

这将自动配置 Claude Desktop 以使用您的视频捕获 MCP 服务器。

集成后，Claude 将能够在需要时访问您的网络摄像头或视频源。只需让 Claude 拍照或执行任何与网络摄像头相关的任务即可。

特征

快速图像捕捉：无需管理连接即可从网络摄像头捕捉单幅图像
连接管理：打开、管理和关闭相机连接
视频属性：读取和调整相机设置，如亮度、对比度和分辨率
图像处理：基本图像转换，如水平翻转

工具参考

`quick_capture`

快速打开相机，捕捉单帧画面，然后关闭。

quick_capture(device_index: int = 0, flip: bool = False) -> Image

device_index ：摄像头索引（0 通常是默认的网络摄像头）
flip ：是否水平翻转图像
返回：捕获的帧作为图像对象

`open_camera`

打开与相机设备的连接。

open_camera(device_index: int = 0, name: Optional[str] = None) -> str

device_index ：摄像头索引（0 通常是默认的网络摄像头）
name ：可选名称，用于识别此相机连接
返回：已打开相机的连接ID

`capture_frame`

从指定的视频源捕获单帧。

capture_frame(connection_id: str, flip: bool = False) -> Image

connection_id ：之前打开的视频连接的ID
flip ：是否水平翻转图像
返回：捕获的帧作为图像对象

`get_video_properties`

获取视频源的属性。

get_video_properties(connection_id: str) -> dict

connection_id ：之前打开的视频连接的ID
返回：视频属性字典（宽度、高度、fps 等）

`set_video_property`

设置视频源的属性。

set_video_property(connection_id: str, property_name: str, value: float) -> bool

connection_id ：之前打开的视频连接的ID
property_name ：要设置的属性的名称（宽度、高度、亮度等）
value ：要设置的值
返回：如果成功则返回 True，否则返回 False

`close_connection`

关闭视频连接并释放资源。

close_connection(connection_id: str) -> bool

connection_id ：要关闭的连接的 ID
返回：如果成功则返回 True

`list_active_connections`

列出所有活动的视频连接。

list_active_connections() -> list

返回：活动连接 ID 列表

示例用法

AI 助手可能会这样使用 Webcam MCP 服务器：

快速拍摄一张照片：
```
I'll take a photo using your webcam.
```
（AI 会在后台调用quick_capture() ）
打开持久连接：
```
I'll open a connection to your webcam so we can take multiple photos.
```
（AI 会调用open_camera()并存储连接 ID）
调整相机设置：
```
Let me increase the brightness of the webcam feed.
```
（AI 会使用适当的参数调用set_video_property() ）

高级用法

资源管理

服务器会自动管理摄像头资源，确保在服务器关闭时所有连接都能正常释放。对于长时间运行的应用，最好在不再需要连接时明确关闭它们。

多台摄像机

如果您的系统有多个摄像头，您可以在打开连接时指定设备索引：

# Open the second webcam (index 1)
connection_id = open_camera(device_index=1)

故障排除

未找到摄像头：确保您的网络摄像头已正确连接且未被其他应用程序使用
权限问题：某些系统需要明确许可才能访问摄像头
OpenCV 安装：如果您遇到 OpenCV 问题，请参阅官方安装指南

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

贡献

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Video Still Capture MCP