ビデオスチルキャプチャ MCP サーバー

「Video Still Capture」MCPサーバーは何をする？

Video Still Capture MCPは、PythonベースのModel Context Protocol（MCP）サーバーで、OpenCVを活用してAIアシスタントにウェブカメラやビデオソースへのシームレスなアクセスと制御を提供します。このサーバーは、言語モデルやAIエージェントが画像をキャプチャしたり、ビデオ接続を管理したり、明るさ・コントラスト・解像度などのカメラ設定を操作したりするためのツールを公開しています。オンデマンドの写真撮影、基本的な画像処理（例：水平反転）、カメラプロパティの調整など、AI主導のタスク開発を標準化されたMCPインターフェース経由で実現でき、視覚的なコンテキストや現実世界の画像データがAIタスクや自動化、ユーザーインタラクションで必要なシーンに特に有用です。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

• quick_capture
  ウェブカメラやビデオソースから単一画像をキャプチャします。永続的な接続管理は不要で、OpenCV互換デバイスからAIエージェントが即座に静止画像を取得できます。

他のツールも存在する可能性がありますが、ドキュメント上で参照されているのは「quick_capture」のみです。

このMCPサーバーのユースケース

• オンデマンド画像キャプチャ
  開発者やAIエージェントがウェブカメラからリアルタイムで写真を撮影し、視覚解析や記録、ユーザーインタラクションに活用できます。
• カメラ設定の調整
  明るさ・コントラスト・解像度など、カメラプロパティをプログラムで変更でき、柔軟な撮影環境の制御が可能です。
• 画像処理
  水平反転などの簡単な変換をサポートし、下流タスク用の画像前処理が容易です。
• AIビジョンの実験
  開発者が現実世界の視覚データを物体検出やシーン理解などのAIワークフローに簡単に組み込めます。
• ウェブカメラ接続管理
  カメラ接続の開閉をプログラムで管理でき、大規模な自動化システムでの動的利用をサポートします。

セットアップ方法

Windsurf

Windsurf向けのセットアップ手順は提供されていません。

Claude

macOS/Linux

1. 前提条件を確認：Python 3.10+、OpenCV（opencv-python）、MCP Python SDK、UV（オプション）。
2. リポジトリをクローン＆インストール：

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

3. Claude Desktopの設定ファイルを編集：
   • Mac: nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
4. MCPサーバー設定を追加：

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

5. /ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcpを実際のプロジェクトの絶対パスに変更します。
6. Claude Desktopを再起動し、MCPサーバーが利用可能か確認してください。

Windows

1. 必要なものをインストール。
2. 設定ファイルを編集：

   nano $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
   

3. 設定を追加：

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

4. C:\ABSOLUTE_PATH\videocapture-mcpを適切に置き換えてください。
5. Claude Desktopを再起動し、確認します。

代替インストールコマンド

• 以下を実行：

  mcp install videocapture_mcp.py
  

  これによりClaude DesktopでVideo Still Capture MCPが自動的に利用できるよう設定されます。

Cursor

Cursor向けのセットアップ手順は提供されていません。

Cline

Cline向けのセットアップ手順は提供されていません。

APIキーのセキュリティ

APIキーや環境変数のセキュリティに関する情報はドキュメントに記載されていません。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを利用

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを組み込むには、フローにMCPコンポーネントを追加し、自分のAIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP構成セクションで、次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください：

{
  "VideoCapture": {
    "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の全機能にアクセスできるようになります。“VideoCapture"はご自身のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

総評

Video Still Capture MCPは、ウェブカメラ画像キャプチャに特化した明確な定義のMCPサーバーで、Claudeとの統合手順やツールインターフェースも分かりやすいです。一方で、プロンプトテンプレートやリソースプリミティブ、広範なプラットフォームやセキュリティのドキュメントは現状ありません。単一ツール構成は用途に特化して有効ですが、拡張性は限定的です。

MCPスコア

評価: 4/10
画像キャプチャ用途には十分な機能を持ちますが、高度なMCP機能やリソースドキュメント、マルチプラットフォームセットアップガイドなどは不足しています。