Que fait le serveur MCP “Video Still Capture” ?
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.
Liste des prompts
Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.
Liste des ressources
Aucune ressource MCP explicite n’est mentionnée dans le dépôt ou la documentation.
Liste des outils
- quick_capture
Capture une unique image depuis une webcam ou une source vidéo sans avoir à gérer de connexions persistantes. Permet aux agents IA de saisir rapidement une image fixe depuis un périphérique compatible OpenCV.
D’autres outils peuvent exister, mais seul quick_capture
est référencé dans la documentation disponible.
Cas d’utilisation de ce serveur MCP
- Capture d’image à la demande
Permet aux développeurs ou agents IA de prendre une photo en temps réel via webcam pour de l’analyse visuelle, de la documentation ou des interactions utilisateur. - Ajustement des réglages caméra
Autorise la modification programmatique des propriétés de la caméra comme la luminosité, le contraste et la résolution, facilitant l’adaptation des conditions d’imagerie. - Traitement d’image
Prend en charge des transformations simples comme l’inversion horizontale, facilitant le prétraitement des images pour les tâches ultérieures. - Expérimentation en vision IA
Permet aux développeurs d’intégrer facilement des données visuelles réelles dans des flux IA, comme la détection d’objets ou la compréhension de scènes. - Gestion de connexion webcam
Fournit des outils pour ouvrir, gérer et fermer les connexions caméra de façon programmatique, permettant un usage dynamique dans des systèmes d’automatisation plus larges.
Comment le configurer
Windsurf
Aucune instruction d’installation pour Windsurf n’est fournie.
Claude
macOS/Linux
- Assurez-vous d’avoir les prérequis : Python 3.10+, OpenCV (
opencv-python
), SDK MCP Python, UV (optionnel). - Clonez le dépôt et installez :
git clone https://github.com/13rac1/videocapture-mcp.git cd videocapture-mcp pip install -e .
- Éditez votre fichier de configuration Claude Desktop :
- Mac :
nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Linux :
nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
- Mac :
- Ajoutez la configuration du serveur MCP :
{ "mcpServers": { "VideoCapture": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "mcp[cli]", "--with", "numpy", "--with", "opencv-python", "mcp", "run", "/CHEMIN_ABSOLU/videocapture_mcp.py" ] } } }
- Remplacez
/CHEMIN_ABSOLU/videocapture-mcp
par le chemin absolu vers le projet. - Redémarrez Claude Desktop et vérifiez que le serveur MCP est accessible.
Windows
- Vérifiez que les prérequis sont installés.
- Éditez la configuration :
nano $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
- Ajoutez la configuration :
{ "mcpServers": { "VideoCapture": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "mcp[cli]", "--with", "numpy", "--with", "opencv-python", "mcp", "run", "C:\\CHEMIN_ABSOLU\\videocapture-mcp\\videocapture_mcp.py" ] } } }
- Remplacez
C:\CHEMIN_ABSOLU\videocapture-mcp
selon votre installation. - Redémarrez Claude Desktop et vérifiez.
Commande d’installation alternative
- Exécutez :
Cela configurera automatiquement Claude Desktop pour utiliser Video Still Capture MCP.mcp install videocapture_mcp.py
Cursor
Aucune instruction d’installation pour Cursor n’est fournie.
Cline
Aucune instruction d’installation pour Cline n’est fournie.
Sécuriser les clés API
Aucune information sur la sécurité des clés API ou des variables d’environnement n’est fournie dans la documentation.
Comment utiliser ce MCP dans des flows
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.
Aperçu
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 |
Notre avis
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.
Score MCP
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.
Questions fréquemment posées
- Qu'est-ce que le Serveur MCP Video Still Capture ?
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.
- Quels outils ce serveur MCP propose-t-il ?
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.
- Quels sont les cas d’utilisation courants ?
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.
- Comment configurer le serveur pour Claude Desktop ?
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.
- Le serveur est-il compatible multi-plateformes ?
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.
- Une documentation des prompts ou des ressources est-elle disponible ?
Aucun modèle de prompt explicite ni primitive de ressource n’est documenté pour ce serveur MCP.
- Quel est le statut de la licence ?
Aucun fichier LICENSE n’a été trouvé dans le dépôt lors de la dernière vérification.
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