Servidor MCP de Captura de Imágenes de Video

¿Qué hace el Servidor MCP de “Captura de Imágenes de Video”?

Video Still Capture MCP es un servidor Model Context Protocol (MCP) basado en Python diseñado para proporcionar a los asistentes de IA acceso y control sencillos sobre cámaras web y fuentes de video mediante OpenCV. Este servidor expone herramientas que permiten a los modelos de lenguaje y agentes de IA capturar imágenes, gestionar conexiones de video y manipular configuraciones de cámara como brillo, contraste y resolución. Mejora los flujos de desarrollo al permitir tareas impulsadas por IA como la captura de fotos bajo demanda, procesamiento básico de imágenes (por ejemplo, volteo horizontal) y ajustes de propiedades de la cámara, todo a través de interfaces MCP estandarizadas. Esto lo hace especialmente útil en escenarios donde se requiere contexto visual o datos de imágenes del mundo real para tareas de IA, automatización o interacciones con usuarios.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitas en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se mencionan recursos MCP explícitos en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

• quick_capture
  Captura una sola imagen de una cámara web o fuente de video sin necesidad de gestionar conexiones persistentes. Permite a los agentes de IA obtener rápidamente una imagen fija desde un dispositivo compatible con OpenCV.

Pueden existir otras herramientas, pero solo quick_capture se menciona en la documentación disponible.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Captura de Imágenes Bajo Demanda
  Permite a desarrolladores o agentes de IA tomar una foto en tiempo real desde una cámara web para su uso en análisis visual, documentación o interacción con el usuario.
• Ajuste de Configuración de Cámara
  Habilita la modificación programática de propiedades de la cámara como brillo, contraste y resolución, facilitando condiciones de imagen adaptables.
• Procesamiento de Imágenes
  Soporta transformaciones simples como el volteo horizontal, facilitando el preprocesamiento de imágenes para tareas posteriores.
• Experimentación con Visión IA
  Permite a los desarrolladores incorporar fácilmente datos visuales del mundo real en flujos de trabajo de IA, como detección de objetos o comprensión de escenas.
• Gestión de Conexión con la Cámara Web
  Proporciona herramientas para abrir, gestionar y cerrar conexiones de cámara programáticamente, apoyando el uso dinámico en sistemas de automatización más grandes.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de configuración para Windsurf.

Claude

macOS/Linux

1. Asegúrate de tener los prerrequisitos: Python 3.10+, OpenCV (opencv-python), SDK de MCP para Python, UV (opcional).
2. Clona el repositorio e instala:

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

3. Edita el archivo de configuración de Claude Desktop:
   • Mac: nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
4. Agrega la configuración del servidor MCP:

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

5. Reemplaza /RUTA_ABSOLUTA/videocapture-mcp por la ruta absoluta al proyecto.
6. Reinicia Claude Desktop y verifica que el servidor MCP sea accesible.

Windows

1. Asegúrate de tener instalados los prerrequisitos.
2. Edita la configuración:

   nano $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
   

3. Agrega la configuración:

   {
     "mcpServers": {
       "VideoCapture": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "mcp[cli]",
           "--with",
           "numpy",
           "--with",
           "opencv-python",
           "mcp",
           "run",
           "C:\\RUTA_ABSOLUTA\\videocapture-mcp\\videocapture_mcp.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Reemplaza C:\RUTA_ABSOLUTA\videocapture-mcp según corresponda.
5. Reinicia Claude Desktop y verifica.

Comando Alternativo de Instalación

• Ejecuta:

  mcp install videocapture_mcp.py
  

  Esto configurará automáticamente Claude Desktop para usar Video Still Capture MCP.

Cursor

No se proporcionan instrucciones de configuración para Cursor.

Cline

No se proporcionan instrucciones de configuración para Cline.

Seguridad de Claves API

No se proporciona información sobre seguridad de claves API o variables de entorno en la documentación.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo 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:

{
  "VideoCapture": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

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

Resumen

Nuestra opinión

Video Still Capture MCP es un servidor MCP enfocado y bien definido para la captura de imágenes de cámara web, con documentación clara para la integración con Claude y una interfaz de herramienta sencilla. Sin embargo, actualmente carece de plantillas de prompts, primitivas de recursos y documentación de configuración o seguridad para otras plataformas. El enfoque de una sola herramienta es efectivo para su propósito, pero limita la extensibilidad.

Puntuación MCP

Calificación: 4/10
El servidor cumple bien su función de captura de imágenes, pero es limitado en alcance, carece de funciones MCP avanzadas, documentación de recursos y guía de configuración multiplataforma.