VMS MCPサーバー統合

「VMS」MCPサーバーの役割

VMS MCPサーバーは、CCTV録画プログラム（ビデオ管理システム、VMS）へ接続し、AIアシスタントがビデオ監視システムへアクセス・制御できるように設計されたModel Context Protocol（MCP）サーバーです。録画およびライブのビデオストリームを取得、ビデオチャンネルの管理、指定チャンネル・時刻へのライブ/再生ダイアログ表示など、VMSソフトへのコマンド送信をプログラム的に実現します。AI駆動ワークフローが監視ハードウェアと直接連携でき、ビデオチャンネル状況の取得や画像抽出、PTZ（パン・チルト・ズーム）カメラ制御などをサポート。セキュリティや監視、自動化アプリケーションの開発ワークフローを現実の監視機能と連携させることで強化します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントにプロンプトテンプレートは記載されていません。

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リソース一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なMCPリソースリストはありません。

ツール一覧

• ビデオチャンネル情報の取得
  各ビデオチャンネルの接続状況や録画状況などのデータを提供します。

• 録画日時の取得
  指定チャンネルの利用可能な録画日時を取得します。

• ライブまたは録画画像の取得
  ビデオチャンネルからライブまたは録画済みスナップショット画像を取得できます。

• ライブ配信または再生ダイアログの表示
  選択したチャンネル・時刻のライブストリームや再生インターフェースをVMSに表示させます。

• PTZカメラ制御
  パン・チルト・ズームカメラをプリセット位置へ移動させ、柔軟な視点操作を実現します。

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このMCPサーバーのユースケース

• セキュリティ監視と自動化
  AIアシスタントがライブのセキュリティ映像を自動監視し、異常検知やアラート・アクションをビデオ解析に基づき自動で実行できます。

• インシデント調査と再生
  特定チャンネル・期間の録画履歴を迅速に検索・閲覧し、インシデント調査を支援します。

• リモート監視制御
  ユーザーや自動エージェントがVMSクライアントに直接アクセスせずにPTZカメラや再生ダイアログを遠隔操作可能です。

• スマートホーム/ビルシステムとの統合
  セキュリティ映像を他の自動化プラットフォームと連携し、たとえば不審な動き検知時にドアロックをトリガーするなどのクロスシステム連携が可能です。

セットアップ方法

Windsurf

ドキュメントにWindsurf用の特別なセットアップ手順はありません。

Claude

1. 前提条件の確認: Python 3.12+、vmspyライブラリ、Pillowライブラリをインストールします。
2. VMSサーバーのダウンロード／インストール: http://surveillance-logic.com/en/download.html からダウンロードします。
3. Claude Desktopの設定: claude_desktop_config.jsonを次のように編集します。
4. MCPサーバーの追加: 以下のJSONスニペットを挿入します。

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

5. 保存と再起動: 設定を保存し、Claude Desktopを再起動します。

Cursor

ドキュメントにCursor用の特別なセットアップ手順はありません。

Cline

ドキュメントにCline用の特別なセットアップ手順はありません。

APIキーの安全管理

VMS接続設定（mcp_vms_config.py）は以下のデフォルト値を使用します。

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

注意: 資格情報を保護するには、環境変数を使用し、設定を次のように変更してください。

{
  "env": {
    "VMS_ACCESS_ID": "your-access-id",
    "VMS_ACCESS_PW": "your-secure-password"
  },
  "inputs": {
    "access_id": "${VMS_ACCESS_ID}",
    "access_pw": "${VMS_ACCESS_PW}"
  }
}

FlowHunt内でこのMCPを利用する方法

FlowHuntでMCPを利用する

MCPサーバーをFlowHuntワークフローへ統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントへ接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP設定セクションで次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPの全機能をツールとして利用できるようになります。サーバー名「vms」は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

総評

VMS MCPサーバーは映像監視制御やAIワークフローとの統合に優れていますが、プロンプトテンプレートやMCPリソースに関するドキュメントが不足しています。資格情報の安全利用やClaude用セットアップは明確で、READMEも有用ですが、クロスプラットフォーム設定やroots・samplingといった高度なMCP機能の記載はありません。

評価: 6/10 — 実用的な統合とツール網羅性は高いものの、MCPドキュメントや一部機能の記載が不足。

MCPスコア