Video Still Capture MCP Server

Was macht der “Video Still Capture” MCP Server?

Video Still Capture MCP ist ein Python-basierter Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten einen nahtlosen Zugriff und die Steuerung von Webcams und Videoquellen über OpenCV ermöglicht. Dieser Server stellt Werkzeuge bereit, mit denen Sprachmodelle und KI-Agenten Bilder aufnehmen, Videoverbindungen verwalten und Kameraeinstellungen wie Helligkeit, Kontrast und Auflösung anpassen können. Er verbessert Entwicklungs-Workflows, indem er KI-gesteuerte Aufgaben wie Schnappschüsse auf Abruf, einfache Bildverarbeitung (z. B. horizontales Spiegeln) und das Anpassen von Kameraeigenschaften über standardisierte MCP-Schnittstellen ermöglicht. Besonders nützlich ist dies in Szenarien, in denen visueller Kontext oder reale Bilddaten für KI-Aufgaben, Automatisierung oder Nutzerinteraktionen benötigt werden.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen genannt.

Liste der Werkzeuge

• quick_capture
  Nimmt ein einzelnes Bild von einer Webcam oder Videoquelle auf, ohne eine dauerhafte Verbindung verwalten zu müssen. Ermöglicht KI-Agenten das schnelle Erfassen eines Standbildes von einem OpenCV-kompatiblen Gerät.

Weitere Tools können existieren, aber nur quick_capture wird in der verfügbaren Dokumentation referenziert.

Anwendungsfälle für diesen MCP-Server

• Bildaufnahme auf Abruf
  Entwickler oder KI-Agenten können ein Echtzeitfoto von einer Webcam aufnehmen und für visuelle Analysen, Dokumentation oder Nutzerinteraktionen verwenden.
• Kameraeinstellungen anpassen
  Programmatische Änderungen von Kameraeigenschaften wie Helligkeit, Kontrast und Auflösung ermöglichen flexible Bildaufnahmen.
• Bildverarbeitung
  Unterstützt einfache Transformationen wie horizontales Spiegeln, um Bilder für nachgelagerte Aufgaben vorzubereiten.
• Experimentieren mit KI-Vision
  Erleichtert es Entwicklern, reale Bilddaten in KI-Workflows einzubinden, etwa für Objekterkennung oder Szenenverständnis.
• Webcam-Verbindungsmanagement
  Stellt Werkzeuge bereit, um Kameraverbindungen programmatisch zu öffnen, zu verwalten und zu schließen – ideal für den dynamischen Einsatz in größeren Automatisierungssystemen.

Einrichtung

Windsurf

Es sind keine Einrichtungsanweisungen für Windsurf vorhanden.

Claude

macOS/Linux

1. Voraussetzungen sicherstellen: Python 3.10+, OpenCV (opencv-python), MCP Python SDK, UV (optional).
2. Repository klonen und installieren:

   git clone https://github.com/13rac1/videocapture-mcp.git
   cd videocapture-mcp
   pip install -e .
   

3. Bearbeiten Sie Ihre Claude Desktop-Konfigurationsdatei:
   • Mac: nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
4. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "VideoCapture": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "mcp[cli]",
           "--with",
           "numpy",
           "--with",
           "opencv-python",
           "mcp",
           "run",
           "/ABSOLUTE_PATH/videocapture_mcp.py"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Ersetzen Sie /ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcp durch den absoluten Pfad zum Projekt.
6. Starten Sie Claude Desktop neu und überprüfen Sie, ob der MCP-Server erreichbar ist.

Windows

1. Stellen Sie sicher, dass die Voraussetzungen installiert sind.
2. Bearbeiten Sie die Konfiguration:

   nano $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
   

3. Fügen Sie die Konfiguration hinzu:

   {
     "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. Ersetzen Sie C:\ABSOLUTE_PATH\videocapture-mcp entsprechend.
5. Starten Sie Claude Desktop neu und überprüfen Sie die Einrichtung.

Alternative Installationsmethode

• Führen Sie aus:

  mcp install videocapture_mcp.py
  

  Dadurch wird Claude Desktop automatisch für die Nutzung von Video Still Capture MCP konfiguriert.

Cursor

Es sind keine Einrichtungsanweisungen für Cursor vorhanden.

Cline

Es sind keine Einrichtungsanweisungen für Cline vorhanden.

Absicherung von API-Schlüsseln

In der Dokumentation sind keine Hinweise zur Absicherung von API-Schlüsseln oder Umgebungsvariablen enthalten.

Nutzung dieses MCP innerhalb von Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich der System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Serverdaten im folgenden JSON-Format ein:

{
  "VideoCapture": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle seine Funktionen verwenden. Denken Sie daran, “VideoCapture” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-URL zu ändern.

Übersicht

Unsere Meinung

Video Still Capture MCP ist ein spezialisierter, klar definierter MCP-Server zur Webcam-Bilderfassung mit klarer Dokumentation für die Claude-Integration und einer einfachen Tool-Schnittstelle. Es fehlen jedoch Prompt-Vorlagen, Ressourcendefinitionen und umfassende plattformübergreifende Setup- oder Sicherheitsdokumentation. Der Single-Tool-Ansatz ist für seinen Einsatzzweck effektiv, schränkt aber die Erweiterbarkeit ein.

MCP-Bewertung

Bewertung: 4/10
Der Server erfüllt seinen Zweck bei der Bilderfassung sehr gut, ist jedoch im Funktionsumfang begrenzt und es fehlen fortschrittliche MCP-Features, Ressourcendokumentation und plattformübergreifende Setup-Anleitungen.