edu_video_gen

Metadata-Version: 2.4 Name: scenext-mcp Version: 1.0.0 Summary: Scenext MCP Server - AI视频生成服务的模型上下文协议服务器 Home-page: https://github.com/scenext/scenext-mcp Author: Scenext Developer Author-email: Scenext Developer <developer@scenext.cn> License-Expression: MIT Project-URL: Homepage, https://github.com/scenext/scenext-mcp Project-URL: Repository, https://github.com/scenext/scenext-mcp Project-URL: Documentation, https://github.com/scenext/scenext-mcp#readme Project-URL: Bug Reports, https://github.com/scenext/scenext-mcp/issues Keywords: mcp,model-context-protocol,ai,video,generation,scenext Classifier: Development Status :: 4 - Beta Classifier: Intended Audience :: Developers Classifier: Operating System :: OS Independent Classifier: Programming Language :: Python :: 3 Classifier: Programming Language :: Python :: 3.8 Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9 Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10 Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11 Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12 Classifier: Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules Classifier: Topic :: Internet :: WWW/HTTP :: HTTP Servers Classifier: Topic :: Multimedia :: Video Requires-Python: >=3.8 Description-Content-Type: text/markdown License-File: LICENSE Requires-Dist: mcp[cli]>=1.9.2 Requires-Dist: aiohttp>=3.12.6 Requires-Dist: python-dotenv>=1.0.0 Dynamic: author Dynamic: home-page Dynamic: license-file Dynamic: requires-python # Scenext MCP Server 一个基于MCP (Model Context Protocol) 的Scenext视频生成服务器，提供视频生成和状态查询功能。 ## 功能特性 - 🎬 **视频生成**: 根据问题和答案生成教学视频 - 📊 **状态查询**: 实时查询视频生成进度 - 📁 **结果获取**: 获取已完成视频的下载链接 - 🔧 **错误处理**: 完善的错误处理和日志记录 - ⚙️ **配置管理**: 支持环境变量配置 ## 安装和配置 ### 1. 克隆项目 ```bash git clone <repository-url> cd Scenext-MCP ``` ### 2. 创建虚拟环境 ```bash python -m venv myenv # Windows myenv\Scripts\activate # Linux/Mac source myenv/bin/activate ``` ### 3. 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 4. 配置环境变量 复制环境变量模板： ```bash copy .env.example .env ``` 编辑 `.env` 文件，设置你的API密钥： ```env SCENEXT_API_KEY=your_actual_api_key_here ``` 可选配置： ```env SCENEXT_API_BASE_URL=https://api.scenext.cn/api SCENEXT_DEFAULT_QUALITY=m SCENEXT_LOG_LEVEL=INFO ``` ## 使用方法 ### 启动服务器 ```bash python app.py ``` ### MCP工具 #### 1. gen_video - 生成视频 生成教学视频。 **参数:** - `question` (必填): 问题内容 - `answer` (可选): 答案内容 - `question_images` (可选): 问题相关图片URL列表 - `answer_images` (可选): 答案相关图片URL列表 - `quality` (可选): 视频质量 (l/m/h，默认m) - `notify_url` (可选): 回调通知URL **示例:** ```python result = await gen_video( question="什么是傅里叶级数？", answer="傅里叶级数是数学分析中的一个重要概念...", quality="h" ) ``` #### 2. query_video_status - 查询状态 查询视频生成任务的状态。 **参数:** - `task_id` (必填): 任务ID **示例:** ```python status = await query_video_status("task_123456") ``` #### 3. get_video_result - 获取结果 获取已完成视频的结果信息。 **参数:** - `task_id` (必填): 任务ID **示例:** ```python result = await get_video_result("task_123456") ``` ## API响应格式 ### 成功响应 ```json { "task_id": "task_123456", "status": "processing|completed|failed", "video_url": "https://example.com/video.mp4", "thumbnail_url": "https://example.com/thumb.jpg" } ``` ### 错误响应 ```json { "error": "错误描述", "details": "详细错误信息" } ``` ## 视频质量说明 - `l` (低质量): 快速生成，文件较小 - `m` (中等质量): 平衡质量和速度 (默认) - `h` (高质量): 最佳质量，生成时间较长 ## 状态说明 - `pending`: 任务排队中 - `processing`: 正在生成视频 - `completed`: 生成完成 - `failed`: 生成失败 ## 错误处理 服务器提供完善的错误处理机制： - 网络请求错误 - API认证错误 - 参数验证错误 - 超时处理 - 详细的错误日志 ## 日志配置 可以通过环境变量 `SCENEXT_LOG_LEVEL` 设置日志级别： - `DEBUG`: 详细调试信息 - `INFO`: 一般信息 (默认) - `WARNING`: 警告信息 - `ERROR`: 错误信息 ## 依赖项 - `mcp[cli]==1.9.2`: MCP服务器框架 - `aiohttp==3.12.6`: 异步HTTP客户端 - `python-dotenv==1.0.0`: 环境变量管理 ## 开发和贡献 欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目。 ## 许可证 [MIT License](LICENSE)