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FFmpeg MCP Server

FFmpeg MCP サーバー

このREADMEでは、FFmpegと連携するように設計されたMCPサーバーを含むffmpeg-mcpリポジトリに関する情報を提供します。以下に、リポジトリの詳細と最新リリースへのアクセスリンクを示します。

🌟 リポジトリについて

リポジトリ名: ffmpeg-mcp

簡単な説明: FFmpeg 用の MCP サーバー

**トピック:**提供されていません

Related MCP server: Project Content Server

🚀 始める

FFmpeg 用の MCP サーバーの最新リリースにアクセスするには、以下のリンクをクリックしてください。

MCP サーバーをダウンロード

リンクにパス部分が含まれている場合は、指定されたファイルをダウンロードして実行し、MCP サーバーの使用を開始してください。

リンクにドメインのみが含まれている場合は、提供されているリンクにアクセスして、最新のリリースを調べてダウンロードしてください。

提供されたリンクが機能しない、またはお客様が提供したリンクではない場合は、このリポジトリの「リリース」セクションで最新のアップデートを確認することをお勧めします。

📦 機能

ffmpeg-mcpリポジトリの主な機能は次のとおりです。

  • MCP サーバー互換性: FFmpeg とシームレスに動作するように特別に構築されています。

  • **強化されたパフォーマンス:**メディア処理タスクの効率と速度が最適化されています。

  • **安全な通信:**データ転送用の安全な通信プロトコルを実装します。

  • **スケーラブルなアーキテクチャ:**大量のメディア処理要求を処理できるように設計されています。

🛠️ インストール

FFmpeg 用の MCP サーバーをインストールするには、次の手順に従います。

  1. 提供されたリンクから最新リリースをダウンロードしてください。

  2. ダウンロードしたファイルを実行して、インストール プロセスを開始します。

  3. 画面の指示に従ってインストールを完了します。

  4. メディア処理のニーズに合わせて、FFmpeg を備えた MCP サーバーの使用を開始します。

📜 使用方法

インストールが完了したら、次の手順に従って FFmpeg で MCP サーバーを使用できます。

  1. 要件に応じてサーバー設定を構成します。

  2. サーバーを FFmpeg 環境に接続します。

  3. 実行のためにメディア処理タスクを MCP サーバーに送信し始めます。

  4. 提供されたインターフェースを通じてサーバーの進行状況とパフォーマンスを監視します。

📈 ロードマップ

このリポジトリの MCP サーバーの今後の更新には以下が含まれる可能性があります。

  • 追加のメディア処理ツールとの統合。

  • データ保護のための強化されたセキュリティ機能。

  • 処理速度を高速化するためのパフォーマンスの最適化。

  • より大きなワークロードを処理するためのスケーラビリティが向上しました。

🤝 貢献する

このリポジトリの MCP サーバーの開発に貢献することに興味がある場合は、次のガイドラインに従ってください。

  • リポジトリをフォークし、必要な変更を加えます。

  • 変更の詳細な説明を添えてプル リクエストを送信します。

  • あなたの貢献は、リポジトリのメンテナーによってレビューされ、組み込まれるかどうかが判断されます。

📧 お問い合わせ

このリポジトリの FFmpeg 用 MCP サーバーに関してご質問、フィードバック、または提案がございましたら、 developer@example.comまでお気軽にお問い合わせください。


このREADMEに従えば、 ffmpeg-mcpリポジトリをすぐに使い始め、MCPサーバーの機能をメディア処理タスクに活用できるようになります。より詳しい情報については、リポジトリのファイル、ドキュメント、リリースをご覧ください。プロジェクトにご興味をお持ちいただき、ありがとうございます!🎉

Available Tools

2 tools
extract_audioB

Extract audio as mp3 from a video

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
input_fileYesPath to input file
output_fileNoPath to output file, output to the same directory if not specified

TDQS

B3.1/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations are provided, so the description carries the full burden. It mentions the output format (mp3) but lacks details on behavioral traits like error handling, performance constraints, or whether the operation is destructive to the input file. This leaves significant gaps for an agent to understand the tool's behavior.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is a single, efficient sentence that clearly states the tool's purpose without any wasted words. It is appropriately sized and front-loaded, making it easy to understand at a glance.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness3/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given the tool's moderate complexity (2 parameters, no output schema, no annotations), the description is minimally adequate. It covers the basic purpose but lacks details on behavioral aspects and usage context, leaving room for improvement in completeness.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 100%, so the schema already documents both parameters thoroughly. The description adds no additional meaning beyond what the schema provides, such as format details or usage examples, resulting in a baseline score of 3.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the action ('extract audio') and the resource ('from a video'), specifying the output format as mp3. However, it doesn't differentiate from the sibling tool 'speed_up', which appears to be a different operation, so it doesn't fully distinguish from siblings.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

No guidance is provided on when to use this tool versus alternatives. The description only states what it does, with no context about prerequisites, limitations, or comparison to the sibling tool 'speed_up'.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

speed_upC

Speed up a video

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
input_fileYesPath to input file
max_fpsNoMax FPS for the output file
output_fileNoPath to output file, output to the same directory if not specified
speed_factorNoSpeed factor for the output file, default to 2x sped up

TDQS

C2.9/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations provided, the description carries full burden for behavioral disclosure. While 'speed up' implies a transformation operation, it doesn't disclose whether this is destructive to the original file, what permissions are needed, or any rate limits. The description lacks essential behavioral context for a mutation tool.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is extremely concise at just three words, front-loading the core purpose without any wasted language. Every word earns its place in this minimal but clear statement.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a video processing tool with 4 parameters and no annotations or output schema, the description is insufficient. It doesn't explain what the tool returns, what happens to the original file, or provide any context about the processing operation beyond the basic purpose.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 100%, so the schema already fully documents all four parameters. The description adds no additional parameter information beyond what's in the schema, meeting the baseline expectation but not providing extra value.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the action ('speed up') and resource ('a video'), making the purpose immediately understandable. However, it doesn't differentiate from the sibling tool 'extract_audio', which handles a different video processing function.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

No guidance is provided about when to use this tool versus alternatives. The description doesn't mention the sibling tool 'extract_audio' or any other video processing options, leaving the agent without context for tool selection.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 2 tool updatesv1.0.0
    • First observedextract_audio
    • First observedspeed_up

TDQS

B3.1/5.0

Scored across 2 tools

Disambiguation5/5

The two tools have completely distinct purposes: one extracts audio from video, while the other modifies video playback speed. There is no overlap in functionality, making it impossible to confuse them.

Naming Consistency5/5

Both tools follow a consistent verb_noun naming pattern (extract_audio, speed_up), using clear action verbs and descriptive nouns. The naming is uniform and predictable throughout the set.

Tool Count2/5

With only two tools, this server is severely under-scoped for an FFmpeg server, which typically handles a wide range of media processing tasks like format conversion, filtering, and metadata editing. The count feels incomplete for the domain.

Completeness1/5

The tool surface is extremely incomplete for an FFmpeg server, lacking core operations such as video format conversion, resolution changes, filtering, metadata extraction, or basic CRUD-like media processing. Agents will face significant gaps in functionality.

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    MCP Server simplifies the implementation of the Model Context Protocol by providing a user-friendly API to create custom tools and manage server workflows efficiently.
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