Video Pipeline MCP Server
Video Pipeline MCP 服务器
用于管理视频管道的 MCP 服务器。通过 cloudflared 隧道与 Claude AI Web 配合使用。
状态(2026-07): 已实现数据管理层(文件、表格/Excel、频道结构、搜索)+ 防火墙 + 传输。产品级视频管道(配音/转录/图片/剪辑)——正在开发中。达到企业级的计划:
docs/roadmap/。图例:✅ 已实现 · 🟠 存根/部分实现 · 🔲 计划。
项目结构(实际)
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/)当前工具(tools/list 中 52 个):✅ fs_*(文件)、table_*/json_*(表格)、excel_*(工作簿)、structure_*(按模板创建频道/视频)、search_*(搜索);🟠 tts_*/stt_*/img_*/video(媒体——存根)。
Related MCP server: Video MCP
安装
./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)节省:基础安装无需重型库(torch ~3 GB、stable-ts、litellm、onnxruntime)——它们被延迟导入并归入可选组。纯基础服务器可运行,媒体工具会诚实地返回 PROVIDER_NOT_CONFIGURED / LOCAL_INFERENCE_FAILED。
启动
./run.sh # сервер + туннель (--no-tunnel — только локально)依赖
真实来源——pyproject.toml(pip install -e .);基础精确锁定——requirements.lock;开发工具——pip install -e ".[dev]";媒体——pip install -e ".[media]";本地机器学习推理——pip install -e ".[local]"(以及用于 AMD 显卡的 pip install -e ".[gpu-amd]")。
基础(必需,~50 MB)
包 | 用途 |
pydantic | 契约(ToolResult、ErrorDetail) |
openpyxl | 处理 Excel |
pyyaml · jsonschema | 读取配置 · 按模式验证参数 |
aiohttp | 隧道后服务器的 HTTP 传输 |
cryptography | 工件签名(S9)、实例密钥 |
媒体(按需,.[media])
包 | 用途 |
httpx | 用于云提供商网关的 HTTP 客户端 |
litellm | 统一访问在线模型(STT/TTS/IMG) |
onnxruntime · pillow | 去除背景、缩放(ONNX 图) |
ffmpeg-python | 视频操作 |
本地(按需,.[local]——运行时数 GB)
包 | 用途 |
torch · torchaudio | 本地推理运行时 |
stable-ts | 本地转录(whisper) |
piper-tts · diffusers · transformers | 配音、图片生成 |
cloudflared 是二进制文件(非 pip),通过 install.sh 安装。
开发
发展计划、发现和规范标准:docs/roadmap/。功能改进建议: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