
Intégration du serveur VMS MCP
Le serveur VMS MCP fait le lien entre les assistants IA de FlowHunt et les systèmes de vidéosurveillance réels, permettant un contrôle programmatique des logici...
Video Still Capture MCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) basé sur Python, conçu pour offrir aux assistants IA un accès et un contrôle fluides sur les webcams et sources vidéo via OpenCV. Ce serveur expose des outils permettant aux modèles de langage et agents IA de capturer des images, gérer les connexions vidéo, et ajuster les paramètres de caméra tels que la luminosité, le contraste et la résolution. Il enrichit les flux de développement en rendant possibles des tâches pilotées par IA comme la capture de photo à la demande, le traitement d’image de base (ex. inversion horizontale) et le réglage des propriétés de la caméra, le tout via des interfaces MCP standardisées. Il est donc particulièrement utile dans les scénarios où un contexte visuel ou des données d’images réelles sont nécessaires pour des tâches IA, l’automatisation ou les interactions utilisateur.
Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.
Aucune ressource MCP explicite n’est mentionnée dans le dépôt ou la documentation.
D’autres outils peuvent exister, mais seul quick_capture
est référencé dans la documentation disponible.
Aucune instruction d’installation pour Windsurf n’est fournie.
opencv-python
), SDK MCP Python, UV (optionnel).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",
"/CHEMIN_ABSOLU/videocapture_mcp.py"
]
}
}
}
/CHEMIN_ABSOLU/videocapture-mcp
par le chemin absolu vers le projet.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:\\CHEMIN_ABSOLU\\videocapture-mcp\\videocapture_mcp.py"
]
}
}
}
C:\CHEMIN_ABSOLU\videocapture-mcp
selon votre installation.mcp install videocapture_mcp.py
Cela configurera automatiquement Claude Desktop pour utiliser Video Still Capture MCP.Aucune instruction d’installation pour Cursor n’est fournie.
Aucune instruction d’installation pour Cline n’est fournie.
Aucune information sur la sécurité des clés API ou des variables d’environnement n’est fournie dans la documentation.
Utilisation du MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :
Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, saisissez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :
{
"VideoCapture": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://votreserveurmcp.exemple/cheminverslemcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “VideoCapture” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Aperçu | ✅ | Présentation dans le README |
Liste des prompts | ⛔ | Aucun modèle de prompt mentionné |
Liste des ressources | ⛔ | Aucune ressource MCP explicite documentée |
Liste des outils | ✅ | quick_capture documenté dans le README |
Sécurisation des clés API | ⛔ | Aucun détail sur la sécurité ou les variables d’environnement |
Support du sampling (moins important) | ⛔ | Non mentionné |
Video Still Capture MCP est un serveur MCP ciblé et bien défini pour la capture d’image webcam, avec une documentation claire pour l’intégration Claude et une interface outil simple. Cependant, il manque actuellement de modèles de prompt, de primitives de ressources, et de documentation sur la configuration multi-plateforme ou la sécurité. L’approche mono-outil est efficace pour son objectif mais limite l’extensibilité.
Dispose d’une LICENCE | ⛔ (Aucun fichier LICENSE trouvé) |
---|---|
Au moins un outil présent | ✅ |
Nombre de Forks | 1 |
Nombre d’étoiles | 10 |
Note : 4/10
Le serveur remplit bien sa mission de capture d’image, mais reste limité en fonctionnalités, sans documentation avancée MCP, de ressources ou de configuration multi-plateforme.
C’est un serveur Model Context Protocol basé sur Python qui permet aux assistants IA de capturer des images depuis des webcams, d’ajuster les réglages de caméra et d’exécuter un traitement d’image de base via des interfaces standardisées utilisant OpenCV.
L’outil documenté est 'quick_capture', qui permet aux agents IA ou aux développeurs de capturer une seule image fixe depuis une caméra compatible OpenCV sans gérer de connexions persistantes.
Des scénarios incluent la capture d’images en temps réel pour de l’analyse, l’ajustement des réglages caméra, un prétraitement simple (comme l’inversion horizontale) et l’intégration de données visuelles dans des flux IA ou des systèmes d’automatisation.
Installez Python 3.10+, OpenCV et le SDK MCP, clonez le dépôt, ajoutez la configuration au fichier de config Claude comme documenté, puis redémarrez Claude Desktop pour activer le serveur MCP.
Les instructions de configuration sont principalement fournies pour Claude Desktop sur macOS, Linux et Windows. La documentation pour Windsurf, Cursor et Cline n’est pas fournie.
Aucun modèle de prompt explicite ni primitive de ressource n’est documenté pour ce serveur MCP.
Aucun fichier LICENSE n’a été trouvé dans le dépôt lors de la dernière vérification.
Dynamisez vos flux IA avec la capture d’images webcam en temps réel et la gestion de caméra grâce à Video Still Capture MCP. Essayez-le dès maintenant dans FlowHunt pour une intégration fluide des données visuelles.
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