Video Pipeline MCP Server
Video Pipeline MCP Server
Servidor MCP para gestionar el pipeline de video. Funciona con Claude AI Web a través de un túnel cloudflared.
Estado (2026-07): se ha implementado la capa de gestión de datos (archivos, tablas/Excel, estructura de canales, búsqueda) + firewall + transporte. El pipeline de video de producción (locución/transcripción/imágenes/montaje) — en desarrollo. Plan para alcanzar el nivel corporativo:
docs/roadmap/. Leyenda a continuación: ✅ implementado · 🟠 provisional/parcial · 🔲 plan.
Estructura del proyecto (real)
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/)Herramientas actuales (52 en tools/list): ✅ fs_* (archivos), table_*/json_* (tablas),
excel_* (libros), structure_* (creación de canales/videos según plantillas), search_* (búsqueda);
🟠 tts_*/stt_*/img_*/video (media — provisionales).
Related MCP server: Video MCP
Instalación
./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)Ahorro: la base se instala sin librerías pesadas (torch ~3 GB, stable-ts, litellm, onnxruntime) —
se importan de forma diferida y se agrupan en grupos opcionales. El servidor funciona con la base limpia, y
las herramientas multimedia responden honestamente con PROVIDER_NOT_CONFIGURED / LOCAL_INFERENCE_FAILED.
Ejecución
./run.sh # сервер + туннель (--no-tunnel — только локально)Dependencias
La fuente de verdad es pyproject.toml (pip install -e .); los pines exactos de la base — requirements.lock;
herramientas de desarrollo — pip install -e ".[dev]"; media — pip install -e ".[media]"; inferencia
ML local — pip install -e ".[local]" (y pip install -e ".[gpu-amd]" para tarjetas AMD).
Base (obligatoria, ~50 MB)
Paquete | Propósito |
pydantic | contratos (ToolResult, ErrorDetail) |
openpyxl | trabajo con Excel |
pyyaml · jsonschema | lectura de configuraciones · validación de params según esquema |
aiohttp | transporte HTTP del servidor tras el túnel |
cryptography | firma de artefactos (S9), clave de instancia |
Media (bajo demanda, .[media])
Paquete | Propósito |
httpx | Cliente HTTP para puertas de enlace en la nube de proveedores |
litellm | Acceso unificado a modelos online (STT/TTS/IMG) |
onnxruntime · pillow | Eliminación de fondo, mejora de escala (grafo ONNX) |
ffmpeg-python | Operaciones de video |
Local (bajo demanda, .[local] — gigabytes de runtime)
Paquete | Propósito |
torch · torchaudio | Runtime de inferencia local |
stable-ts | Transcripción local (whisper) |
piper-tts · diffusers · transformers | Locución, generación de imágenes |
cloudflared — binario (no pip), se instala con install.sh.
Desarrollo
Plan de desarrollo, hallazgos y canon del spec: docs/roadmap/.
Propuestas de mejora de funciones: docs/roadmap/spec/IMPROVEMENTS.md.
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.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityBmaintenanceMCP server for AI-powered image, audio, and video generation, enabling media creation directly from Claude, Cursor, and other MCP clients.1144MIT
- Flicense-qualityCmaintenanceA local MCP server that gives Claude Desktop full video editing capabilities via FFmpeg, Whisper, and yt-dlp.
- FlicenseBqualityCmaintenanceMCP server that enables video analysis capabilities to Claude, including frame extraction, scene detection, and video metadata retrieval.8
- AlicenseAqualityAmaintenanceAn MCP server enabling Claude Code to analyze any video (local file, URL, or Jira ticket attachment) by extracting frame images and audio transcripts, or using Gemini for native video analysis.41MIT
Related MCP Connectors
MCP server for Wan AI video generation
MCP server for Clipkit — gives AI agents a video toolbox via the Clipkit schema.
MCP server for Google Veo AI video generation
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- 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/vpipe_mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server