# camera-mcp

USB接続の一眼レフ（Canon EOS 6D で開発）を **MCP（Model Context Protocol）サーバー**として公開し、
AIアシスタントから自然言語で操作できるようにする試作です。

Wi-Fi API（Canon CCAPI）を持たない世代のカメラでも、Windows用フリーソフト
[digiCamControl](https://digicamcontrol.com/)（内部はCanon EDSDK）のCLIをラップすることで
「今夜0時から100秒間隔で、白飛びしないように撮って」が通ります。

> **これは個人の実験プロジェクトです。** メーカー非公式で、EOS 6D + Windows 環境でしか動作確認していません。

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## できること（MCPツール9本）

| ツール | 内容 |
|---|---|
| `camera_status` | 接続状態・現在のISO/絞り/シャッター速度・実行中ジョブ |
| `camera_capture` | 1枚撮影してファイルパスを返す |
| `camera_set` | iso / aperture / shutterspeed / exposurecompensation / whitebalance の変更 |
| `camera_focus` | ライブビュー中のフォーカスモーター駆動（near/far × ステップ数） |
| `timelapse_start` | タイムラプス開始（間隔・枚数・開始/終了時刻の予約。バックグラウンド実行） |
| `timelapse_stop` / `timelapse_status` | 停止 / 進行状況（撮影枚数・エラー数・現在の露出） |
| `timelapse_list` | 過去セッションの一覧 |
| `video_create` | 連番写真から mp4 を生成（ffmpeg） |

### 目玉：フィードバック式自動露出（ホーリーグレイル対応）

夜から朝にかけてのタイムラプスは、固定露出だと明け方に必ず白飛びします。
`timelapse_start(auto_exposure=True)` を指定すると、

**撮影 → 届いた画像の平均輝度と白飛び率を測定 → 目標輝度とのズレを 1/3 段刻みで補正 → 次のコマ**

というループが回ります（USB接続で撮影画像が即PCに届くことを利用）。

- 明るくする方向：シャッターを長く（上限まで）→ 足りなければISOを上げる
- 暗くする方向：ISOを下げる → その後シャッターを短く
- 1コマあたりの変化量を制限してチラつきを抑制
- 既定はオフ。完全固定露出との比較ができます

実測（8秒/ISO6400 で開始した一晩、203コマ）では、夜明けの平均輝度を最大149.4・白飛び率1.4%に抑えて
約100分で16段ぶん露出を下げ切りました。

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## 必要なもの

- **Windows**（digiCamControl が Windows 専用のため）
- **Python 3.10 以上**
- **digiCamControl**（`winget install digiCamControl` など）
  - 同梱の `ffmpeg.exe` を動画生成に使います
- **digiCamControl 対応のカメラ**（USB接続。開発機は Canon EOS 6D）
- Python パッケージ：`fastmcp==3.4.4` / `Pillow`

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## インストール

```powershell
cd C:\path\to\camera-mcp
py -3 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e .
```

動作確認（カメラ不要のオフラインテスト）:

```powershell
.\.venv\Scripts\python.exe test_ae.py
```

実機での通しテスト（**実際にシャッターを4回切ります**）:

```powershell
.\.venv\Scripts\python.exe test_e2e.py
```

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## MCPサーバーとして登録する

Claude Code の場合:

```powershell
claude mcp add camera --scope user -- C:\path\to\camera-mcp\.venv\Scripts\python.exe -m camera_mcp
```

設定ファイルに直接書く場合（`claude_desktop_config.json` 等）:

```json
{
  "mcpServers": {
    "camera": {
      "command": "C:\\path\\to\\camera-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["-m", "camera_mcp"],
      "env": {
        "CAMERA_MCP_DATA_DIR": "D:\\CameraMCP\\sessions"
      }
    }
  }
}
```

`pip install -e .` をしていない場合は、スクリプトを直接指すこともできます
（`args` を `["C:\\path\\to\\camera-mcp\\src\\camera_mcp\\server.py"]` にする）。

登録後は「1枚撮って」「ISOを800にして」「30秒間隔で撮影開始」といった日本語で呼び出せます。

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## 設定（環境変数）

すべて任意。既定値のままで標準構成なら動きます（`src/camera_mcp/config.py`）。

| 環境変数 | 既定値 | 用途 |
|---|---|---|
| `CAMERA_MCP_DCC_DIR` | `C:\Program Files (x86)\digiCamControl` | digiCamControl のインストール先 |
| `CAMERA_MCP_REMOTE_CMD` | `<DCC_DIR>\CameraControlRemoteCmd.exe` | CLI本体 |
| `CAMERA_MCP_APP` | `<DCC_DIR>\CameraControl.exe` | GUI本体（未起動なら自動で起動する） |
| `CAMERA_MCP_FFMPEG` | `<DCC_DIR>\ffmpeg.exe` | 動画生成に使う ffmpeg |
| `CAMERA_MCP_DATA_DIR` | `<ホーム>\CameraMCP\sessions` | 撮影データの保存先 |
| `CAMERA_MCP_STABLE_TIMEOUT` | `15` | 撮影ファイルの書き込み完了待ちの上限（秒） |

> **保存先はクラウド同期フォルダの外にすること。** 一晩で1,000枚・数GBになるため、
> OneDrive等の配下に置くと同期が破綻します（digiCamControl の既定保存先は同期フォルダ配下なので要変更）。

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## 撮影前のチェックリスト（実戦で効いたもの）

- **電源**：一晩撮るならACアダプター推奨。バッテリー運用ならGPS・Wi-Fi・撮影後の画像表示を「切」に
- **オートパワーオフ**を「切」に
- **ホワイトバランスは固定**（太陽光など）。オートだとコマごとに色基準が変わり、後処理の色解析が成立しない
- **置きピン**：AFで合わせてからレンズをMFへ。`autofocus=False` で撮影する
- **カメラ内蔵時計を合わせる**（EXIFの時刻がずれる。本実装の `log.jsonl` はPC側の時刻を記録している）
- **`ae_max_shutter` は撮影間隔より必ず短く**（露光がインターバルを超えるとリズムが崩れる）
- シャッター耐久は有限（EOS 6D は約10万回）。間隔と枚数は意識して設計する

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## 既知の制約

- **Windows専用・digiCamControl依存**。EOS 6D 以外は未検証
- **digiCamControl と EOS Utility は同時にカメラを掴めない**（EOS Utility は終了しておく）
- **セッションを閉じるとジョブも止まる**：撮影ループはMCPサーバープロセス内のスレッドで動くため、
  クライアント（Claude Code等）を終了するとサーバーごと落ちます。常駐デーモン化は未対応
- **ジョブは同時に1本だけ**
- **測光は全画面平均**（200pxサムネイル）。中央重点もROI指定も無いので、
  **構図内の変化（花が開く等）を明るさの変化と誤認する**ことがあります
- **白飛び率は縮小画像で測定**しているため、実際よりやや小さく出ます（相対比較用の指標）
- **露出ステップはEVではなくリストのインデックス**を数えています。高感度域は刻みが粗いので、
  「1コマ最大1段」の意図に対して実際は1段を超えて動くことがあります
- **P制御＋デッドバンドのみ**（ヒステリシス・積分項なし）。境界付近で明滅（ハンチング）することがあります
- **雲によるチラつきは撮影中には消せません**。フィードバックは常に1コマ遅れなので、
  外光が100秒単位で激変する状況では原理的に間に合いません。後処理（デフリッカー）で処理してください
- UACダイアログや初回接続の承認など、**人間の操作が必要な場面があります**

## 先行事例

自動露出ランピング自体は新しい発想ではありません。Magic Lantern の Auto Exposure Ramping、
qDslrDashboard の Auto Holy Grail が同じ考え方を10年以上前から実装しています。
本プロジェクトの位置づけは、**その制御ループをMCPツールとして公開し、自然言語で目標を渡せるようにした**
インターフェース層にあります。

## ライセンス

MIT