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Video MCP Server

🎬 热门视频拍摄脚本MCP

npm version License: MIT Node.js Version TypeScript

🚀 基于 Model Context Protocol (MCP) 的智能视频处理工具,专注于热门视频分析和AI驱动的专业拍摄脚本生成

✨ 简介

热门视频拍摄脚本MCP 是一个专业的视频分析和脚本生成工具,通过 MCP 协议为 AI 助手提供强大的视频处理能力。它可以从热门视频中提取关键帧,使用腾讯混元多模态 API 进行智能内容分析,并生成专业的拍摄脚本,帮助创作者快速理解视频内容并制作类似的热门内容。

🎯 主要功能

  • 🖼️ 智能帧提取: 支持多种策略提取视频关键帧

    • 均匀间隔提取 (uniform)

    • 关键帧提取 (keyframe)

    • 场景变化检测 (scene_change)

  • 🤖 AI 内容分析: 集成腾讯混元多模态 API,智能分析视频内容

  • 🎬 拍摄脚本生成: 基于视频分析结果,AI生成专业拍摄脚本

    • 支持多种脚本类型:商业广告、纪录片、教学视频、叙事视频

    • 自定义目标受众、拍摄风格、时长要求

    • 专业分镜脚本格式,包含镜头描述、拍摄要点

  • 📊 批量处理: 支持批量分析多张图片

  • 🖼️ 图片脚本生成: 基于批量图片内容生成专业拍摄脚本

    • 智能分析多张图片的内容和关联性

    • 生成基于图片素材的拍摄指导脚本

    • 提供图片素材利用建议和拍摄要点

  • 📹 视频信息获取: 获取视频文件的详细元数据信息

  • 🔧 灵活配置: 可自定义提取帧数、输出目录等参数

📦 安装

作为 MCP 服务使用(推荐)

在支持 MCP 的 IDE 或工具中配置:

{ "mcpServers": { "video-capture-script-mcp": { "command": "npx", "args": ["@pickstar-2002/video-mcp@latest"], "env": { "TENCENT_SECRET_ID": "your_secret_id_here", "TENCENT_SECRET_KEY": "your_secret_key_here", "TENCENT_REGION": "ap-beijing" } } } }

本地开发安装

# 克隆仓库 git clone https://github.com/pickstar-2002/video-capture-script-mcp.git cd video-capture-script-mcp # 安装依赖 npm install # 构建项目 npm run build # 运行测试 npm test

🚀 用法说明

在 Claude Desktop 中使用

  1. 打开 Claude Desktop 配置文件:

    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  2. 添加 MCP 服务配置:

{ "mcpServers": { "video-capture-script-mcp": { "command": "npx", "args": ["@pickstar-2002/video-mcp@latest"] } } }
  1. 重启 Claude Desktop

在其他 MCP 兼容工具中使用

确保工具支持 MCP 协议,然后使用相同的配置方式:

npx @pickstar-2002/video-mcp@latest

可用工具

🖼️ extract_video_frames

从视频中提取关键帧图像

// 参数示例 { "videoPath": "path/to/video.mp4", "maxFrames": 10, "outputDir": "output/frames", "strategy": "keyframe" }

🤖 analyze_video_content

使用腾讯混元 API 分析视频内容

// 参数示例 { "videoPath": "path/to/video.mp4", "prompt": "请描述视频的主要内容", "maxFrames": 5, "secretId": "your-secret-id", "secretKey": "your-secret-key" }

📊 analyze_image_batch

批量分析图片内容

// 参数示例 { "imagePaths": ["image1.jpg", "image2.jpg"], "prompt": "请描述这些图片的内容", "secretId": "your-secret-id", "secretKey": "your-secret-key" }

📹 get_video_info

获取视频文件基本信息

// 参数示例 { "videoPath": "path/to/video.mp4" }

🎬 generate_video_script

基于视频内容生成专业拍摄脚本

// 参数示例 { "videoPath": "path/to/video.mp4", "scriptType": "commercial", "targetDuration": 60, "targetAudience": "年轻消费者", "style": "时尚、动感", "prompt": "重点突出产品的创新特性", "secretId": "your-secret-id", "secretKey": "your-secret-key" }

脚本类型说明:

  • commercial: 商业广告脚本 - 突出产品卖点,包含行动号召

  • documentary: 纪录片脚本 - 注重真实性和深度分析

  • tutorial: 教学视频脚本 - 步骤清晰,易于跟随

  • narrative: 叙事视频脚本 - 强调故事性和情感表达

  • custom: 自定义脚本 - 根据prompt自由定制

🛠️ 技术栈

  • TypeScript: 类型安全的 JavaScript 超集

  • FFmpeg: 强大的多媒体处理框架

  • Jimp: 纯 JavaScript 图像处理库

  • 腾讯云 SDK: 腾讯混元多模态 API 集成

  • MCP SDK: Model Context Protocol 软件开发工具包

📋 系统要求

  • Node.js >= 18.0.0

  • FFmpeg (用于视频处理)

  • 腾讯云账号和 API 密钥 (用于 AI 分析功能)

🔧 配置

FFmpeg 安装

Windows:

# 使用 Chocolatey choco install ffmpeg # 或下载预编译版本 # https://ffmpeg.org/download.html#build-windows

macOS:

# 使用 Homebrew brew install ffmpeg

Linux:

# Ubuntu/Debian sudo apt update sudo apt install ffmpeg # CentOS/RHEL sudo yum install ffmpeg

腾讯云 API 配置

  1. 登录 腾讯云控制台

  2. 创建 API 密钥 (SecretId 和 SecretKey)

  3. 开通混元多模态服务

  4. 在使用时提供相应的密钥信息

📝 开发

项目结构

video-capture-script-mcp/ ├── src/ │ ├── index.ts # MCP 服务入口 │ ├── video-analyzer.ts # 视频分析核心逻辑 │ └── types.ts # 类型定义 ├── dist/ # 编译输出 ├── test/ # 测试文件 ├── temp_frames/ # 临时帧存储 └── package.json

开发命令

# 开发模式 npm run dev # 构建 npm run build # 测试 npm test # 代码检查 npm run lint # 格式化代码 npm run format

🤝 贡献

欢迎贡献代码!请遵循以下步骤:

  1. Fork 本仓库

  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)

  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')

  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)

  5. 开启 Pull Request

贡献指南

  • 遵循现有的代码风格

  • 添加适当的测试用例

  • 更新相关文档

  • 确保所有测试通过

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🐛 问题反馈

如果您遇到任何问题或有功能建议,请在 GitHub Issues 中提出。

📞 联系方式

如有任何疑问或需要技术支持,欢迎联系:

微信: pickstar_loveXX


⭐ 如果这个项目对您有帮助,请给个 Star 支持一下!

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security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

A Model Context Protocol server that provides video processing capabilities including format conversion, metadata extraction, and batch processing with configurable quality settings.

  1. ✨ 简介
    1. 🎯 主要功能
      1. 📦 安装
        1. 作为 MCP 服务使用(推荐)
        2. 本地开发安装
      2. 🚀 用法说明
        1. 在 Claude Desktop 中使用
        2. 在其他 MCP 兼容工具中使用
        3. 可用工具
      3. 🛠️ 技术栈
        1. 📋 系统要求
          1. 🔧 配置
            1. FFmpeg 安装
            2. 腾讯云 API 配置
          2. 📝 开发
            1. 项目结构
            2. 开发命令
          3. 🤝 贡献
            1. 贡献指南
          4. 📄 许可证
            1. 🐛 问题反馈
              1. 📞 联系方式

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                We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

                curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/pickstar-2002/video-mcp'

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