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Glama

🎬 MCP-Powered Video RAG

Haz preguntas en lenguaje natural sobre tus vídeos — impulsado por Whisper + ChromaDB + Groq + FastMCP. Totalmente gratuito y se ejecuta localmente.

Arquitectura y Cómo Funciona

Arquitectura del sistema

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

Stack (Todo Gratuito)

Componente

Herramienta

Transcripción

OpenAI Whisper (local)

Embeddings

sentence-transformers (local)

Base de datos vectorial

ChromaDB (local)

Framework MCP

FastMCP

LLM para preguntas y respuestas

Groq (nivel gratuito)


⚡ Inicio Rápido

1. Instala las dependencias

uv sync

2. Obtén tu clave de API de Groq GRATIS

Ve a https://console.groq.com/ → crea una cuenta → copia tu clave de API.

3. Configura el entorno

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

4. Añade el servidor MCP a Antigravity IDE

Copia el contenido de mcp_config.json en los ajustes de MCP de Antigravity IDE. Actualiza GROQ_API_KEY con tu clave real.

5. Coloca los vídeos en la carpeta videos/

Formatos compatibles: .mp4, .mkv, .avi, .mov, .webm, .mp3, .wav


🛠️ Herramientas MCP Disponibles

Herramienta

Descripción

ingest_video(video_path)

Transcribe e indexa un archivo de vídeo

search_video(query)

Búsqueda semántica en transcripciones

ask_video(question)

Preguntas y respuestas RAG completas con marcas de tiempo

list_videos()

Muestra todos los vídeos indexados

delete_video(video_path)

Elimina un vídeo del índice


📖 Ejemplo de Uso (en 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")

⚙️ Configuración (.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

💡 Consejos

  • Usa WHISPER_MODEL=tiny para la transcripción más rápida (menos precisa)

  • Usa WHISPER_MODEL=medium para mayor precisión (más lenta)

  • La primera ejecución descarga los modelos de Whisper y de embedding (~200MB cada uno) — las posteriores son instantáneas

  • Los datos de ChromaDB persisten entre reinicios en ./chroma_db/

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license - not tested
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

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

Resources

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