Video Still Capture MCP Server

Video Still Capture MCP Server

En fokuseret MCP-server til AI-drevet billedoptagelse og kamerastyring – ideel til workflows med behov for visuelle data fra virkeligheden og snapshots på forespørgsel.

Hvad gør “Video Still Capture” MCP Server?

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.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over Værktøjer

  • quick_capture
    Optager et enkelt billede fra et webcam eller en videokilde uden behov for at håndtere vedvarende forbindelser. Giver AI-agenter mulighed for hurtigt at tage et stillbillede fra en OpenCV-kompatibel enhed.

Andre værktøjer kan eksistere, men kun quick_capture er nævnt i den tilgængelige dokumentation.

Brugsscenarier for denne MCP-server

  • Billedoptagelse på forespørgsel
    Giver udviklere eller AI-agenter mulighed for at tage et realtidsfoto fra et webcam til brug i visuel analyse, dokumentation eller brugerinteraktion.
  • Justerbare kamerainstillinger
    Muliggør programmatisk ændring af kameraegenskaber som lysstyrke, kontrast og opløsning, hvilket giver fleksible billedforhold.
  • Billedbehandling
    Understøtter simple transformationer som horisontal spejling, hvilket gør det nemt at forbehandle billeder til efterfølgende opgaver.
  • Eksperimentering med AI-vision
    Gør det nemt for udviklere at inddrage visuelle data fra virkeligheden i AI-workflows, f.eks. objektdetektion eller sceneforståelse.
  • Styring af webcam-forbindelser
    Giver værktøjer til at åbne, administrere og lukke kameraforbindelser programmatisk, hvilket understøtter dynamisk brug i større automationssystemer.

Sådan opsættes det

Windsurf

Ingen opsætningsvejledning til Windsurf er angivet.

Claude

macOS/Linux

  1. Sørg for at have følgende forudsætninger: Python 3.10+, OpenCV (opencv-python), MCP Python SDK, UV (valgfrit).
  2. Klon repository’et og installer:
    git clone https://github.com/13rac1/videocapture-mcp.git
    cd videocapture-mcp
    pip install -e .
    
  3. Redigér din Claude Desktop konfigurationsfil:
    • Mac: nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Linux: nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
  4. Tilføj MCP-server-konfigurationen:
    {
      "mcpServers": {
        "VideoCapture": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "run",
            "--with",
            "mcp[cli]",
            "--with",
            "numpy",
            "--with",
            "opencv-python",
            "mcp",
            "run",
            "/ABSOLUTE_PATH/videocapture_mcp.py"
          ]
        }
      }
    }
    
  5. Udskift /ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcp med den absolutte sti til projektet.
  6. Genstart Claude Desktop og verificér, at MCP-serveren er tilgængelig.

Windows

  1. Sørg for at forudsætningerne er installeret.
  2. Redigér konfigurationen:
    nano $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
    
  3. Tilføj konfigurationen:
    {
      "mcpServers": {
        "VideoCapture": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "run",
            "--with",
            "mcp[cli]",
            "--with",
            "numpy",
            "--with",
            "opencv-python",
            "mcp",
            "run",
            "C:\\ABSOLUTE_PATH\\videocapture-mcp\\videocapture_mcp.py"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Udskift C:\ABSOLUTE_PATH\videocapture-mcp efter behov.
  5. Genstart Claude Desktop og verificér.

Alternativ installationskommando

  • Kør:
    mcp install videocapture_mcp.py
    
    Dette konfigurerer automatisk Claude Desktop til at bruge Video Still Capture MCP.

Cursor

Ingen opsætningsvejledning til Cursor er angivet.

Cline

Ingen opsætningsvejledning til Cline er angivet.

Sikring af API-nøgler

Ingen information om sikring af API-nøgler eller miljøvariabler er nævnt i dokumentationen.

Sådan bruges denne MCP i flows

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtOversigt i README
Liste over PromptsIngen prompt-skabeloner nævnt
Liste over RessourcerIngen eksplicit MCP-ressourcer dokumenteret
Liste over Værktøjerquick_capture dokumenteret i README
Sikring af API-nøglerIngen detaljer om API-nøglesikkerhed eller miljøvariabler
Sampling Support (mindre vigtigt ved vurdering)Ikke nævnt

Vores vurdering

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.

MCP-score

Har en LICENSE-fil⛔ (Ingen LICENSE-fil fundet)
Har mindst ét værktøj
Antal forks1
Antal stjerner10

Bedømmelse: 4/10
Serveren løser opgaven med billedoptagelse godt, men er begrænset i omfang, mangler avancerede MCP-funktioner, ressourcedokumentation og vejledning til multiplatformopsætning.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er Video Still Capture MCP Server?

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.

Hvilke værktøjer tilbyder denne MCP-server?

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.

Hvad er almindelige brugsscenarier?

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.

Hvordan opsætter jeg serveren til Claude Desktop?

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.

Understøtter serveren flere platforme?

Opsætningsvejledning gives primært til Claude Desktop på macOS, Linux og Windows. Dokumentation for Windsurf, Cursor og Cline gives ikke.

Findes der prompt- eller ressource-dokumentation?

Der er ikke dokumenteret nogen eksplicitte prompt-skabeloner eller ressource-primitiver for denne MCP-server.

Hvad er licensstatus?

Der blev ikke fundet nogen LICENSE-fil i repository'et ved seneste gennemgang.

Integrér Video Still Capture MCP med FlowHunt

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.

Lær mere

OpenCV MCP Server
OpenCV MCP Server

OpenCV MCP Server

OpenCV MCP Server forbinder OpenCV’s kraftfulde billed- og videobehandlingsværktøjer med AI-assistenter og udviklerplatforme via Model Context Protocol (MCP). M...

4 min læsning
OpenCV MCP Server +4
mcp-vision MCP Server
mcp-vision MCP Server

mcp-vision MCP Server

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...

4 min læsning
AI Computer Vision +5
Creatify MCP Server
Creatify MCP Server

Creatify MCP Server

Creatify MCP Server integrerer Creatify AI’s avancerede video-genererings-API’er i dine AI-arbejdsgange og muliggør avatar-baseret videoproduktion, URL-til-vide...

4 min læsning
AI Video Generation +6