Video Pipeline MCP Server
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Video Pipeline MCP Servercreate a video pipeline for the script in workspace/scripts/product_demo.txt"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Video Pipeline MCP Server
MCP-сервер для управления видеопайплайном. Работает с Claude AI Web через туннель.
Структура проекта
video_pipeline_mcp/
├── server.py — точка входа: MCP-эндпоинт + туннель к Claude
├── install.sh — установка (.venv + зависимости)
├── run.sh — запуск сервера
├── requirements.txt — зависимости Python
├── .gitignore — что не коммитить
│
├── config/ — декларации (поведение, НЕ код)
│ ├── paths.yaml — путь к workspace, лимиты
│ ├── model_routing.yaml — провайдеры, fallback-цепочки
│ ├── server_reactions.yaml — реестр реакций (5 классов, 13 кодов)
│ ├── ops/ — реестры операций по категории
│ │ ├── filesystem.ops.yaml
│ │ ├── tables.ops.yaml
│ │ ├── excel.ops.yaml
│ │ └── media.ops.yaml
│ └── templates/ — шаблоны структуры и таблиц
│
├── core/ — ядро (бизнес-логика)
│ ├── contracts/ — Pydantic: ToolResult, ErrorDetail, Fact, TaskStatus
│ ├── engine/ — generic-движок деклараций
│ ├── state/ — read.json / write.json / session log
│ ├── reactions/ — читалка server_reactions
│ ├── ids/ — генерация ID, реестр связей
│ ├── transport/ — туннель к Claude
│ └── providers/ — адаптеры провайдеров
│ ├── stt/ — stable-ts (локально)
│ ├── tts/ — LiteLLM (облако)
│ ├── img/ — LiteLLM (облако)
│ └── ffmpeg/ — внешний MCP-сервер (GitHub)
│
├── tools/ — тонкие обёртки (Bounded Context)
│ ├── filesystem/ — fs_* инструменты
│ ├── tables/ — table_* примитивы + json_* очередь
│ ├── excel_engine/ — excel_* (структура книг)
│ ├── media/ — tts_*, stt_*, img_*
│ └── video/ — монтаж сцен
│
├── pipeline/ — бизнес-логика процессов
│ ├── entry_points/ — 4 точки входа
│ └── steps/ — единая библиотека шагов
│
├── scripts/ — утилиты обслуживания
├── tests/ — тесты
└── docs/ — документация
├── dev/ — для разработки
└── github/ — публичнаяRelated MCP server: videolab-mcp
Установка
./install.shУстановит:
Виртуальное окружение
.venvPython-зависимости из
requirements.txtПроверит наличие FFmpeg в системе
Запуск
./run.shЗависимости
Пакет | Зачем |
pydantic | Контракты (ToolResult, ErrorDetail) |
openpyxl | Работа с Excel |
litellm | TTS/IMG провайдеры |
stable-ts | STT (локально) |
torch | Для stable-ts |
ffmpeg-python | Обёртка для FFmpeg |
httpx | HTTP-клиент для внешних MCP |
aiohttp | Async HTTP (поллинг) |
pyyaml | Чтение конфигов |
video-pipeline-mcp
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/sdvsdrv8990/video-pipeline-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server