Video Pipeline MCP Server
Video Pipeline MCP Server
MCP-Server zur Verwaltung der Video-Pipeline. Arbeitet mit Claude AI Web über einen cloudflared-Tunnel.
Status (2026-07): Die Datenschicht (Dateien, Tabellen/Excel, Kanalstruktur, Suche) + Firewall + Transport sind implementiert. Die produktive Video-Pipeline (Sprachausgabe/Transkription/Bilder/Schnitt) befindet sich in Entwicklung. Plan zur Erreichung des Unternehmensniveaus:
docs/roadmap/. Legende unten: ✅ implementiert · 🟠 Platzhalter/teilweise · 🔲 geplant.
Projektstruktur (aktuell)
video_pipeline_mcp/
├── server.py ✅ точка входа: MCP-эндпоинт + туннель; регистрация инструментов
├── pyproject.toml ✅ сборка/зависимости (PEP 621) · requirements.lock — точные пины
├── install.sh · run.sh ✅ установка (.venv + cloudflared) · запуск (--tunnel)
│
├── config/ ✅ декларации (поведение, НЕ код)
│ │ (конфиг канала с S22 — не файл, а 7 листов channel_data.xlsx:
│ │ RESOURCE_LIMITS, WORKFLOW_SEQUENCES, PUBLISHING_SCHEDULE,
│ │ METADATA_DEFAULTS, AUTOMATION_RULES, SCENE_PROFILE, RENDER_CONFIG)
│ ├── server_reactions.yaml ✅ реестр реакций (коды → класс + recovery)
│ ├── firewall.yaml ✅ правила файрвола
│ ├── tunnel.yaml ✅ конфиг туннеля (gitignored — секрет)
│ └── templates/
│ ├── workspace/ ✅ 6 шаблонов: niche/network/channel/video/competitor_channel/competitor_video
│ └── tables/ 🔲 схемы книг (*.schema.yaml) — воркстрим A1′
│
├── core/ — ядро (бизнес-логика)
│ ├── contracts/ ✅ Pydantic: ToolResult, ErrorDetail, Fact, TaskStatus
│ ├── engine/ ✅ generic-движок + template_engine
│ ├── firewall/ ✅ файрвол + rules/ (rate_limit, injection, ip_blocklist, anomaly)
│ ├── state/ ✅ read.json / write.json / session log
│ ├── reactions/ ✅ читалка server_reactions
│ ├── ids/ ✅ генерация ID + link_registry
│ ├── tables/ · excel/ ✅ слой таблиц и Excel-книг
│ ├── search/ ✅ поиск по ФС/таблицам (FsSearcher + QueryPlanner)
│ ├── transport/ ✅ туннель к Claude (transport + tunnel)
│ ├── runner/ ✅ инференс в отдельном процессе: сервис на петле + супервизор
│ ├── paths.py ✅ containment путей в workspace/
│ └── providers/ 🟠 адаптеры провайдеров (заглушки — в разработке)
│ ├── stt/ (stable-ts) · tts/ (LiteLLM) · img/ (LiteLLM) · ffmpeg/ (внешний MCP)
│
├── tools/ 🔲 тонкие обёртки Bounded Context (план: вынос из server.py, A2)
├── pipeline/ 🔲 оркестрация процессов (entry_points + steps) — план
├── scripts/ 🔲 утилиты (план: introspect_tables.py — A1′)
├── docker/ ✅ образ раннера (среда инференса заперта в контейнере)
├── tests/ ✅ quick/ (unit) + симуляции (virus/bot_army/cache_*/…)
└── docs/
├── dev/ — история файлов, спеки (gitignored)
└── roadmap/ ✅ план развития до корпоративного уровня + канон спек (spec/)Aktuelle Werkzeuge (52 in tools/list): ✅ fs_* (Dateien), table_*/json_* (Tabellen), excel_* (Arbeitsmappen), structure_* (Erstellung von Kanälen/Videos nach Vorlagen), search_* (Suche); 🟠 tts_*/stt_*/img_*/video (Media – Platzhalter).
Related MCP server: Video MCP
Installation
./install.sh # .venv + БАЗОВЫЕ зависимости + cloudflared
./install.sh --media # + облачные/HTTP-провайдеры и ONNX (bg_removal/upscale)
./install.sh --local # + локальный ML-инференс (torch/stable-ts/piper/diffusers)
./install.sh --gpu-amd # + локальный инференс на карте AMD (rocm-сборка torch)Einsparung: Die Basis wird ohne schwere Bibliotheken installiert (torch ~3 GB, stable-ts, litellm, onnxruntime) – diese werden lazy importiert und in optionale Gruppen ausgelagert. Der Server funktioniert auf reiner Basis, Media-Werkzeuge antworten ehrlich mit PROVIDER_NOT_CONFIGURED / LOCAL_INFERENCE_FAILED.
Start
./run.sh # сервер + туннель (--no-tunnel — только локально)Abhängigkeiten
Wahrheitsquelle ist pyproject.toml (pip install -e .); exakte Pins der Basis – requirements.lock; Dev-Werkzeuge – pip install -e ".[dev]"; Media – pip install -e ".[media]"; lokale ML-Inferenz – pip install -e ".[local]" (und pip install -e ".[gpu-amd]" für AMD-Karten).
Basis (obligatorisch, ~50 MB)
Paket | Zweck |
pydantic | Verträge (ToolResult, ErrorDetail) |
openpyxl | Arbeit mit Excel |
pyyaml · jsonschema | Lesen von Konfigurationen · Validierung von Parametern nach Schema |
aiohttp | HTTP-Transport des Servers hinter dem Tunnel |
cryptography | Signierung von Artefakten (S9), Instanzschlüssel |
Media (auf Anfrage, .[media])
Paket | Zweck |
httpx | HTTP-Client zu Cloud-Gateways der Anbieter |
litellm | einheitlicher Zugriff auf Online-Modelle (STT/TTS/IMG) |
onnxruntime · pillow | Hintergrundentfernung, Upscaling (ONNX-Graph) |
ffmpeg-python | Video-Operationen |
Local (auf Anfrage, .[local] – Gigabyte an Laufzeit)
Paket | Zweck |
torch · torchaudio | Laufzeit der lokalen Inferenz |
stable-ts | lokale Transkription (whisper) |
piper-tts · diffusers · transformers | Sprachausgabe, Bildgenerierung |
cloudflared – Binärdatei (nicht pip), wird mit install.sh installiert.
Entwicklung
Entwicklungsplan, Erkenntnisse und Kanon der Spezifikationen: docs/roadmap/. Vorschläge zur Funktionsverbesserung: docs/roadmap/spec/IMPROVEMENTS.md.
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Maintenance
Resources
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