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Glama

🎬 MCP-gestütztes Video-RAG

Stellen Sie natürliche Sprachfragen zu Ihren Videos — unterstützt von Whisper + ChromaDB + Groq + FastMCP. Vollständig kostenlos und läuft lokal.

Architektur & Funktionsweise

Systemarchitektur

Your Video → Whisper (transcription) → ChromaDB (vector store)
                                              ↓
                              Antigravity IDE ← MCP Server ← Your Question
                                              ↓
                                         Groq LLM (free) → Answer + Timestamps

Stack (Alles kostenlos)

Komponente

Tool

Transkription

OpenAI Whisper (lokal)

Einbettungen

sentence-transformers (lokal)

Vektor-DB

ChromaDB (lokal)

MCP-Framework

FastMCP

LLM für Q&A

Groq (kostenlose Stufe)


⚡ Schnellstart

1. Abhängigkeiten installieren

uv sync

2. Holen Sie sich Ihren KOSTENLOSEN Groq-API-Schlüssel

Gehen Sie zu https://console.groq.com/ → Konto erstellen → API-Schlüssel kopieren.

3. Umgebung einrichten

copy .env.example .env
# Edit .env and paste your GROQ_API_KEY

4. Fügen Sie den MCP-Server zu Antigravity IDE hinzu

Kopieren Sie den Inhalt von mcp_config.json in Ihre Antigravity-IDE-MCP-Einstellungen. Aktualisieren Sie GROQ_API_KEY mit Ihrem tatsächlichen Schlüssel.

5. Legen Sie Videos im Ordner videos/ ab

Unterstützt: .mp4, .mkv, .avi, .mov, .webm, .mp3, .wav


🛠️ Verfügbare MCP-Tools

Tool

Beschreibung

ingest_video(video_path)

Video transkribieren und indizieren

search_video(query)

Semantische Suche über Transkripte

ask_video(question)

Vollständige RAG-Q&A mit Zeitstempeln

list_videos()

Alle indizierten Videos anzeigen

delete_video(video_path)

Ein Video aus dem Index entfernen


📖 Beispielverwendung (in Antigravity IDE)

ingest_video("videos/my_lecture.mp4")

ask_video("What are the main topics discussed?")

search_video("neural networks explained", n_results=3)

ask_video("What did the speaker say about backpropagation?", video_name="my_lecture.mp4")

⚙️ Konfiguration (.env)

GROQ_API_KEY=your_key_here        # Required — get free at console.groq.com
WHISPER_MODEL=base                # tiny | base | small | medium | large
EMBEDDING_MODEL=all-MiniLM-L6-v2  # local embedding model
GROQ_MODEL=llama-3.1-8b-instant  # Groq model for Q&A
CHROMA_DB_PATH=./chroma_db        # where to persist the vector DB

💡 Tipps

  • Verwenden Sie WHISPER_MODEL=tiny für die schnellste Transkription (weniger genau)

  • Verwenden Sie WHISPER_MODEL=medium für hohe Genauigkeit (langsamer)

  • Beim ersten Lauf werden Whisper- und Einbettungsmodelle heruntergeladen (jeweils ~200 MB) – spätere Läufe sind sofort einsatzbereit

  • ChromaDB-Daten bleiben über Neustarts hinweg in ./chroma_db/ erhalten

-
license - not tested
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/aymanz12/-MCP-Powered-Video-RAG-'

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