MCP 비디오 인식 서버

Google의 Gemini AI를 사용하여 이미지, 오디오, 비디오 인식을 위한 도구를 제공하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

특징

이미지 인식 : Google Gemini AI를 사용하여 이미지를 분석하고 설명합니다.
오디오 인식 : Google Gemini AI를 사용하여 오디오 분석 및 필사
비디오 인식 : Google Gemini AI를 사용하여 비디오를 분석하고 설명합니다.

필수 조건

Node.js 18 이상
Google Gemini API 키

설치

수동 설치

저장소를 복제합니다.지엑스피1
종속성 설치:
npm install
프로젝트를 빌드하세요:
npm run build

FLUJO에 설치하기

서버 추가를 클릭하세요
Github URL을 복사하여 FLUJO에 붙여넣기
분석, 복제, 설치, 빌드 및 저장을 클릭합니다.

구성 파일을 통한 설치

구성 파일을 통해 이 MCP 서버를 Cline이나 다른 MCP 클라이언트와 통합하려면:

Cline 설정을 엽니다.
- VS Code에서 파일 -> 환경 설정 -> 설정으로 이동합니다.
- "Cline MCP 설정"을 검색하세요
- "settings.json에서 편집"을 클릭하세요.
mcpServers 개체에 서버 구성을 추가합니다.
{ "mcpServers": { "video-recognition": { "command": "node", "args": [ "/path/to/mcp-video-recognition/dist/index.js" ], "disabled": false, "autoApprove": [] } } }
/path/to/mcp-video-recognition/dist/index.js 프로젝트 디렉터리에 있는 index.js 파일의 실제 경로로 바꾸세요. Windows에서는 경로에 슬래시(/) 또는 이중 백슬래시(\\)를 사용하세요.
설정 파일을 저장하세요. Cline이 자동으로 서버에 연결될 것입니다.

구성

서버는 환경 변수를 사용하여 구성됩니다.

GOOGLE_API_KEY (필수): Google Gemini API 키
TRANSPORT_TYPE : 사용할 전송 유형( stdio 또는 sse , 기본값은 stdio )
PORT : SSE 전송을 위한 포트 번호(기본값은 3000)
LOG_LEVEL : 로깅 수준( verbose , debug , info , warn , error , 기본값은 info )

용법

서버 시작

stdio 전송(기본값)

GOOGLE_API_KEY=your_api_key npm start

SSE 운송과 함께

GOOGLE_API_KEY=your_api_key TRANSPORT_TYPE=sse PORT=3000 npm start

도구 사용

서버는 MCP 클라이언트가 호출할 수 있는 세 가지 도구를 제공합니다.

이미지 인식

{
  "name": "image_recognition",
  "arguments": {
    "filepath": "/path/to/image.jpg",
    "prompt": "Describe this image in detail",
    "modelname": "gemini-2.0-flash"
  }
}

오디오 인식

{
  "name": "audio_recognition",
  "arguments": {
    "filepath": "/path/to/audio.mp3",
    "prompt": "Transcribe this audio",
    "modelname": "gemini-2.0-flash"
  }
}

비디오 인식

{
  "name": "video_recognition",
  "arguments": {
    "filepath": "/path/to/video.mp4",
    "prompt": "Describe what happens in this video",
    "modelname": "gemini-2.0-flash"
  }
}

도구 매개변수

모든 도구는 다음 매개변수를 허용합니다.

filepath (필수): 분석할 미디어 파일의 경로
prompt (선택 사항): 인식을 위한 사용자 정의 프롬프트(기본값은 "이 콘텐츠를 설명하세요")
modelname (선택 사항): 인식에 사용할 Gemini 모델(기본값은 "gemini-2.0-flash")

개발

개발 모드에서 실행

GOOGLE_API_KEY=your_api_key npm run dev

프로젝트 구조

src/index.ts : 진입점
src/server.ts : MCP 서버 구현
src/tools/ : 도구 구현
src/services/ : 서비스 구현(Gemini API)
src/types/ : 유형 정의
src/utils/ : 유틸리티 함수

특허

MIT

This server cannot be installed

-

security - not tested

-

license - not tested

-

quality - not tested

모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 Google의 Gemini AI를 사용하여 이미지, 오디오, 비디오 인식을 위한 도구를 제공합니다.

MCP Video Recognition Server