Which integrations are available for this server?

Utilizes FFmpeg to enable video format conversion, information extraction, and batch processing across multiple formats (MP4, AVI, MOV, WebM, MKV, FLV, WMV, M4V) with customizable quality settings and encoding parameters.

How do I use Video MCP Server?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Video MCP Server generate a 60-second commercial script from this viral video" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

🎬 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。

Related MCP server: MCP Media Processing Server

🎯 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

打开 Claude Desktop 配置文件：
- Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
添加 MCP 服务配置：

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

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

登录腾讯云控制台
创建 API 密钥 (SecretId 和 SecretKey)
开通混元多模态服务
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：

Fork 本仓库
创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
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

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