
OpenCV MCP Server
OpenCV MCP Server forbinder OpenCV’s kraftfulde billed- og videobehandlingsværktøjer med AI-assistenter og udviklerplatforme via Model Context Protocol (MCP). M...
Video Still Capture MCP er en Python-baseret Model Context Protocol (MCP) server, designet til at give AI-assistenter problemfri adgang og kontrol over webcams og videokilder via OpenCV. Serveren tilbyder værktøjer, så sproglige modeller og AI-agenter kan tage billeder, styre videoforbindelser og manipulere kamerainstillinger som lysstyrke, kontrast og opløsning. Den forbedrer udviklingsworkflows ved at muliggøre AI-drevne opgaver som billedoptagelse på forespørgsel, basal billedbehandling (f.eks. horisontal spejling) og justering af kameraegenskaber – alt sammen gennem standardiserede MCP-grænseflader. Det gør den særligt nyttig i scenarier, hvor visuel kontekst eller billeddata fra virkeligheden kræves til AI-opgaver, automatisering eller brugerinteraktion.
Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.
Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er nævnt i repository eller dokumentation.
Andre værktøjer kan eksistere, men kun quick_capture
er nævnt i den tilgængelige dokumentation.
Ingen opsætningsvejledning til Windsurf er angivet.
opencv-python
), MCP Python SDK, UV (valgfrit).git clone https://github.com/13rac1/videocapture-mcp.git
cd videocapture-mcp
pip install -e .
nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"VideoCapture": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp[cli]",
"--with",
"numpy",
"--with",
"opencv-python",
"mcp",
"run",
"/ABSOLUTE_PATH/videocapture_mcp.py"
]
}
}
}
/ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcp
med den absolutte sti til projektet.nano $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"VideoCapture": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp[cli]",
"--with",
"numpy",
"--with",
"opencv-python",
"mcp",
"run",
"C:\\ABSOLUTE_PATH\\videocapture-mcp\\videocapture_mcp.py"
]
}
}
}
C:\ABSOLUTE_PATH\videocapture-mcp
efter behov.mcp install videocapture_mcp.py
Dette konfigurerer automatisk Claude Desktop til at bruge Video Still Capture MCP.Ingen opsætningsvejledning til Cursor er angivet.
Ingen opsætningsvejledning til Cline er angivet.
Ingen information om sikring af API-nøgler eller miljøvariabler er nævnt i dokumentationen.
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfiguration indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:
{
"VideoCapture": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “VideoCapture” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-serveradresse.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Oversigt i README |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen prompt-skabeloner nævnt |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicit MCP-ressourcer dokumenteret |
Liste over Værktøjer | ✅ | quick_capture dokumenteret i README |
Sikring af API-nøgler | ⛔ | Ingen detaljer om API-nøglesikkerhed eller miljøvariabler |
Sampling Support (mindre vigtigt ved vurdering) | ⛔ | Ikke nævnt |
Video Still Capture MCP er en fokuseret og veldefineret MCP-server til webcam-billedoptagelse, med tydelig dokumentation til Claude-integration og et enkelt værktøjsinterface. Dog mangler den i øjeblikket prompt-skabeloner, ressourceprimitiver og bredere platformopsætning eller sikkerhedsdokumentation. Den enkelttvungne tilgang er effektiv til formålet, men begrænser udvidelsesmulighederne.
Har en LICENSE-fil | ⛔ (Ingen LICENSE-fil fundet) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ✅ |
Antal forks | 1 |
Antal stjerner | 10 |
Bedømmelse: 4/10
Serveren løser opgaven med billedoptagelse godt, men er begrænset i omfang, mangler avancerede MCP-funktioner, ressourcedokumentation og vejledning til multiplatformopsætning.
Det er en Python-baseret Model Context Protocol-server, der gør det muligt for AI-assistenter at tage billeder fra webcams, justere kamerainstillinger og udføre basal billedbehandling via standardiserede grænseflader med OpenCV.
Det dokumenterede værktøj er 'quick_capture', som lader AI-agenter eller udviklere optage et enkelt stillbillede fra et OpenCV-kompatibelt kamera uden at skulle håndtere vedvarende forbindelser.
Scenarier inkluderer realtids billedoptagelse til analyse, justering af kamerainstillinger, simpel billedforbehandling (f.eks. horisontal spejling) samt integration af visuelle data i AI-workflows eller automationssystemer.
Installer Python 3.10+, OpenCV og MCP SDK, klon repository'et, tilføj konfigurationen til Claudes konfigurationsfil som dokumenteret, og genstart derefter Claude Desktop for at aktivere MCP-serveren.
Opsætningsvejledning gives primært til Claude Desktop på macOS, Linux og Windows. Dokumentation for Windsurf, Cursor og Cline gives ikke.
Der er ikke dokumenteret nogen eksplicitte prompt-skabeloner eller ressource-primitiver for denne MCP-server.
Der blev ikke fundet nogen LICENSE-fil i repository'et ved seneste gennemgang.
Giv dine AI-flows realtids webcam-billedoptagelse og kamerastyring med Video Still Capture MCP. Prøv det nu i FlowHunt for problemfri integration af visuelle data.
OpenCV MCP Server forbinder OpenCV’s kraftfulde billed- og videobehandlingsværktøjer med AI-assistenter og udviklerplatforme via Model Context Protocol (MCP). M...
mcp-vision MCP Server forbinder HuggingFace computer vision-modeller—som zero-shot objektgenkendelse—med FlowHunt og andre AI-platforme og giver LLM'er og AI-as...
Creatify MCP Server integrerer Creatify AI’s avancerede video-genererings-API’er i dine AI-arbejdsgange og muliggør avatar-baseret videoproduktion, URL-til-vide...