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MCP-Powered Video RAG

by aymanz12
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Python
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🎬 MCP を利用したビデオ RAG

動画について自然言語で質問できる — Whisper + ChromaDB + Groq + FastMCP を搭載。完全無料でローカル動作。

アーキテクチャと仕組み

システム構成図

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

スタック（すべて無料）

コンポーネント

ツール

文字起こし

OpenAI Whisper（ローカル）

埋め込み

sentence-transformers（ローカル）

ベクトル DB

ChromaDB（ローカル）

MCP フレームワーク

FastMCP

Q&A 用 LLM

Groq（無料枠）

⚡ クイックスタート

1. 依存関係をインストール

uv sync

2. 無料の Groq API キーを取得

https://console.groq.com/ にアクセス → アカウント作成 → API キーをコピー。

3. 環境を設定

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

4. Antigravity IDE に MCP サーバーを追加

mcp_config.json の内容を Antigravity IDE の MCP 設定にコピー。 GROQ_API_KEY を実際のキーに更新。

5. videos/ フォルダに動画を配置

対応形式: .mp4, .mkv, .avi, .mov, .webm, .mp3, .wav

🛠️ 利用可能な MCP ツール

ツール

説明

ingest_video(video_path)

動画ファイルを文字起こししてインデックス化

search_video(query)

文字起こしを意味的に検索

ask_video(question)

タイムスタンプ付きの完全な RAG Q&A

list_videos()

インデックス済みの動画をすべて表示

delete_video(video_path)

インデックスから動画を削除

📖 使用例（Antigravity IDE 内）

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")

⚙️ 設定（.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

💡 ヒント

  • 最速の文字起こしには WHISPER_MODEL=tiny を使用（精度は低め）

  • 高精度には WHISPER_MODEL=medium を使用（低速）

  • 初回実行時は Whisper と埋め込みモデル（各約 200MB）をダウンロード — 以降は即時実行

  • ChromaDB データは ./chroma_db/ に再起動後も保持されます

This server cannot be installed

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

How are these scores calculated?

Maintenance

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

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