Integración del Servidor VMS MCP

¿Qué hace el servidor “VMS” MCP?

El servidor VMS MCP es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para conectarse a un programa de grabación CCTV (Sistema de Gestión de Video, o VMS) para permitir que asistentes de IA accedan y controlen sistemas de videovigilancia. El servidor proporciona una interfaz programática para recuperar transmisiones de video grabadas y en vivo, gestionar canales de video y enviar comandos al software VMS, como mostrar diálogos en vivo o de reproducción para canales específicos en momentos determinados. Permite que los flujos de trabajo impulsados por IA interactúen directamente con hardware de vigilancia, respaldando tareas como obtener el estado de los canales de video, extraer imágenes, controlar cámaras PTZ (Pan-Tilt-Zoom) y más. Esta integración mejora los flujos de desarrollo para aplicaciones en seguridad, monitoreo y automatización al conectar asistentes de IA con capacidades de videovigilancia del mundo real.

Lista de Prompts

No se mencionaron plantillas de prompts en el repositorio o documentación.

Lista de Recursos

No se proporcionó una lista explícita de recursos MCP en el repositorio o documentación.

Lista de Herramientas

• Recuperar información de canales de video
  Proporciona datos como el estado de conexión y grabación para cada canal de video.

• Obtener fechas y horas de grabación
  Recupera las fechas y horas de grabación disponibles para canales específicos.

• Obtener imágenes en vivo o grabadas
  Permite la extracción de instantáneas de canales de video, ya sea en vivo o de grabaciones.

• Mostrar transmisiones en vivo o diálogos de reproducción
  Ordena al VMS mostrar transmisiones en vivo o interfaces de reproducción para canales y marcas de tiempo seleccionados.

• Control de cámaras PTZ
  Mueve cámaras Pan-Tilt-Zoom a posiciones predefinidas para una visualización flexible.

Casos de uso de este servidor MCP

• Monitoreo de seguridad y automatización
  Permite que asistentes de IA monitoreen automáticamente transmisiones de seguridad en vivo, detecten anomalías y activen alertas o acciones basadas en el análisis de video.

• Investigación de incidentes y reproducción
  Acceso rápido y revisión de grabaciones históricas de canales y períodos específicos para ayudar en investigaciones de incidentes.

• Control remoto de vigilancia
  Permite a usuarios o agentes automatizados controlar remotamente cámaras PTZ o iniciar diálogos de reproducción sin necesidad de acceso directo al cliente VMS.

• Integración con sistemas inteligentes de hogar o edificios
  Conecta transmisiones de video de seguridad a plataformas de automatización más amplias, permitiendo disparadores cruzados entre sistemas (por ejemplo, cerrar puertas al detectar actividad sospechosa).

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionaron instrucciones específicas de configuración para Windsurf en la documentación.

Claude

1. Asegúrate de los requisitos previos: Instala Python 3.12+, la librería vmspy y la librería Pillow.
2. Descarga/Instala el servidor VMS: Descarga desde http://surveillance-logic.com/en/download.html.
3. Configura Claude Desktop: Edita claude_desktop_config.json de la siguiente manera:
4. Agrega el servidor MCP: Inserta el siguiente fragmento JSON:

{
  "mcpServers": {
    "vms": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "X:\\path\\to\\mcp-vms",
        "run",
        "mcp_vms.py"
      ]
    }
  }
}

5. Guarda y reinicia: Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop.

Cursor

No se proporcionaron instrucciones específicas de configuración para Cursor en la documentación.

Cline

No se proporcionaron instrucciones específicas de configuración para Cline en la documentación.

Protección de claves API

La configuración de la conexión VMS (en mcp_vms_config.py) utiliza los siguientes valores predeterminados:

vms_config = {
  'img_width': 320,
  'img_height': 240,
  'pixel_format': 'RGB',
  'url': '127.0.0.1',
  'port': 3300,
  'access_id': 'admin',
  'access_pw': 'admin',
}

Nota: Para proteger las credenciales, usa variables de entorno y actualiza la configuración de la siguiente manera:

{
  "env": {
    "VMS_ACCESS_ID": "tu-access-id",
    "VMS_ACCESS_PW": "tu-contraseña-segura"
  },
  "inputs": {
    "access_id": "${VMS_ACCESS_ID}",
    "access_pw": "${VMS_ACCESS_PW}"
  }
}

Cómo usar este MCP en los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “vms” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El servidor VMS MCP proporciona una integración sólida para el control de videovigilancia y flujos de trabajo de IA, pero carece de documentación sobre plantillas de prompts y recursos MCP explícitos. Cubre el uso seguro de credenciales y tiene una configuración clara para Claude. El README es informativo, pero la configuración multiplataforma y funciones MCP avanzadas como roots y sampling no están documentadas.

Puntuación: 6/10 — Integración útil y cobertura de herramientas en el mundo real, pero faltan algunas funciones y documentación MCP esencial.

Puntuación MCP