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sdvsdrv8990

Video Pipeline MCP Server

by sdvsdrv8990

Video Pipeline MCP 서버

MCP 서버로 비디오 파이프라인을 관리합니다. cloudflared 터널을 통해 Claude AI Web과 작동합니다.

상태 (2026-07): 데이터 관리 계층 구현됨(파일, 테이블/Excel, 채널 구조, 검색) + 방화벽 + 전송. 프로덕션 비디오 파이프라인(음성/자막/이미지/편집) — 개발 중. 엔터프라이즈 수준 달성을 위한 계획: docs/roadmap/. 범례: ✅ 구현됨 · 🟠 스텁/부분적 · 🔲 계획.

프로젝트 구조 (실제)

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/)

현재 도구 (52개 in tools/list): ✅ fs_* (파일), table_*/json_* (테이블), excel_* (워크북), structure_* (템플릿으로 채널/비디오 생성), search_* (검색); 🟠 tts_*/stt_*/img_*/video (미디어 — 스텁).

Related MCP server: Video MCP

설치

./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)

절약: 기본 설치 시 무거운 라이브러리(torch ~3GB, stable-ts, litellm, onnxruntime) 없이 설치됩니다. 이들은 느리게 임포트되며 선택적 그룹으로 분리됩니다. 순수 기본 서버는 작동하며, 미디어 도구는 PROVIDER_NOT_CONFIGURED / LOCAL_INFERENCE_FAILED를 정직하게 응답합니다.

실행

./run.sh              # сервер + туннель (--no-tunnel — только локально)

의존성

진실의 원천은 pyproject.toml (pip install -e .)입니다. 기본 정확한 핀은 requirements.lock입니다. dev 도구는 pip install -e ".[dev]", 미디어는 pip install -e ".[media]", 로컬 ML 추론은 pip install -e ".[local]" (AMD GPU의 경우 pip install -e ".[gpu-amd]").

기본 (필수, ~50MB)

패키지

목적

pydantic

계약 (ToolResult, ErrorDetail)

openpyxl

Excel 작업

pyyaml · jsonschema

설정 읽기 · 스키마에 따른 params 검증

aiohttp

터널 뒤 서버의 HTTP 전송

cryptography

아티팩트 서명 (S9), 인스턴스 키

Media (요청 시, .[media])

패키트

목적

httpx

공급자 클라우드 게이트웨이에 대한 HTTP 클라이언트

litellm

온라인 모델(STT/TTS/IMG)에 대한 통합 액세스

onnxruntime · pillow

배경 제거, 업스케일 (ONNX 그래프)

ffmpeg-python

비디오 작업

Local (요청 시, .[local] — 수 GB 런타임)

패키트

목적

torch · torchaudio

로컬 추론 런타임

stable-ts

로컬 전사 (whisper)

piper-tts · diffusers · transformers

음성 생성, 이미지 생성

cloudflared — 바이너리(pip 아님), install.sh로 설치.

개발

개발 계획, 발견 사항 및 표준 사양: docs/roadmap/. 기능 개선 제안: docs/roadmap/spec/IMPROVEMENTS.md.

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