Video MCP Server

🎬 热门视频拍摄脚本MCP

🚀 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��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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This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

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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.

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