AI-MediaLens - OpenRouter 経由の AI エージェント向けメディア解析

Cline が読めないもの（動画、音声、PDF ファイル）のギャップを埋めます。 ファイルを OpenRouter API に直接送信し、マルチモーダルモデルにルーティングします（PDF はあらゆるモデル向けに解析されます）。

Cline 用のMCP サーバー、スタンドアロンのCLI、インポート可能なPython モジュールとして動作します - すべて 1 つのファイルから。

クイックスタート

git clone https://github.com/Alihkhawaher/ai-medialens.git
cd ai-medialens
pip install mcp          # only needed for MCP mode
python openrouter_media.py setup    # configure API key + register in Cline

setup を対話的に実行:

1. OpenRouter キーを .env に保存

2. ai-medialens MCP サーバーを Cline のグローバル設定に登録

Related MCP server: Media Context MCP

対応入力（拡張子で自動検出）

使用方法

CLI

# Full file
python openrouter_media.py video.mp4 -p "Transcribe all spoken Arabic word-for-word"

# Only seconds 5-20 (trimmed locally; ffmpeg auto-downloaded on first use)
python openrouter_media.py video.mp4 -p "What happens here?" --start 5 --end 20

# Different model / explicit key
python openrouter_media.py doc.pdf -p "Summarize" -m z-ai/glm-5.3-flash -k sk-or-v1-...

# Scanned PDF -> real OCR (billed per page by OpenRouter)
python openrouter_media.py scan.pdf -p "Extract all text" --pdf-engine mistral-ocr

# Speech-to-text (works on video files too - audio track extracted locally)
python openrouter_media.py lecture.mp4 --stt --language ar

# SRT subtitles with timestamps
python openrouter_media.py lecture.mp4 --stt --srt > lecture.srt

# Find models that accept video input, with prices
python openrouter_media.py --list-models video

# Preview request shape without sending (no API cost)
python openrouter_media.py video.mp4 -p "test" --dry-run

MCP（Cline から）

Cline がツールをネイティブに呼び出します:

use_mcp_tool: server=ai-medialens, tool=analyze_media
arguments: { "path": "...", "prompt": "...", "start": "5", "end": "20" }

use_mcp_tool: server=ai-medialens, tool=transcribe_audio
arguments: { "path": "...", "language": "ar", "srt": false }

Python モジュールとして

from openrouter_media import analyze
text = analyze("video.mp4", "Transcribe all speech.")
resp = analyze("doc.pdf", "Summarize.", raw=True)

API キーの解決順序

1. -k/--key フラグ

2. OR_KEY 環境変数

3. OPENROUTER_API_KEY 環境変数

4. スクリプトの隣にある .env ファイル（.env.example を参照）

ffmpeg と時間範囲のトリミング

--start/--end はアップロード前にメディアをローカルでトリミングします（OpenRouter にはネイティブの範囲パラメータがありません）。ffmpeg は次の順序で解決されます:

1. 同梱の bin\ffmpeg.exe（そこに配置した場合）

2. %LOCALAPPDATA%\ai-medialens\bin\ffmpeg.exe にキャッシュされたコピー

3. PATH 上の ffmpeg

4. 自動ダウンロード（約 80 MB の静的ビルド、1 回限り、Windows）

注: トリミングは -c copy を使用します（高速ですが、キーフレームでカットされます。正確なカットには再エンコードが必要です）。

モデル

デフォルト: qwen/qwen3.7-flash（入力 $0.03/M、出力 $0.13/M）— 現在、完全な動画入力対応を備えた最も安価な OpenRouter モデルです。

その他の動画対応の優れたオプション（現在の価格は --list-models video で確認してください）:

-m / model= で任意の OpenRouter モデルスラッグが使用可能です — 新しいリリースも登場次第対応します。

PDF 解析エンジン

PDF はローカルまたは OpenRouter によるサーバーサイドで解析されます:

local が推奨です: OpenRouter のパーサーレート制限に達することがなく、デジタル PDF とスキャン PDF の両方を追加コストゼロで処理できます。

音声認識（STT）

OpenRouter 専用の /audio/transcriptions エンドポイント（Whisper クラスのモデル）を使用します。デフォルトモデル: openai/whisper-large-v3-turbo。その他のオプション: openai/gpt-4o-transcribe、openai/gpt-4o-mini-transcribe、microsoft/mai-transcribe-1.5、openai/whisper-large-v3。

パイプラインの堅牢化（本番の YouTube→字幕システムからの教訓）:

• 任意の音声/動画入力 → ffmpeg で Opus 32kbps/16kHz/モノラル に変換（WAV より 8 倍小さい、全プロバイダーが対応）; 動画トラックは除去

• 長いメディアは自動的に 6 分チャンク に分割（OpenRouter にはリクエストごとに約 60 秒の上流タイムアウトがあります）

• 各チャンクを再マルチプレックスして欠落した Ogg EOS ページを追加（ffmpeg のセグメントマクサーはこれを省略します; OpenRouter のパーサーはこれがないストリームを拒否します）

• --srt は verbose_json セグメント経由でタイムスタンプ付きの SRT 字幕を返し、チャンク間で正しくオフセットされます

• 注: whisper-large-v3 は速度変更された音声で文字化けした出力を生成します; mai-transcribe-1.5 はそれを許容します

注意事項

• 大きなファイルはメモリ内で base64 エンコードされます - 非常に大きな動画はプロバイダーのアップロード制限に達する可能性があります。

• シークレットは安全です: .env は gitignore されており、コミットされることはありません。