VMS MCP 서버 통합

“VMS” MCP 서버는 무엇을 하나요?

VMS MCP 서버는 AI 어시스턴트가 비디오 감시 시스템에 접근하고 제어할 수 있도록 CCTV 녹화 프로그램(비디오 관리 시스템, VMS)에 연결하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 녹화 및 실시간 영상 스트림 조회, 비디오 채널 관리, 지정된 시간과 채널에 대한 실시간 혹은 재생 대화상자 호출 등 VMS 소프트웨어에 명령을 내릴 수 있는 프로그래밍 인터페이스를 제공합니다. AI 기반 워크플로우가 감시 하드웨어와 직접 상호작용할 수 있게 하여, 비디오 채널 상태 확인, 이미지 추출, PTZ(팬-틸트-줌) 카메라 제어 등 다양한 작업을 지원합니다. 이 통합은 AI 어시스턴트와 실제 비디오 감시 기능을 연결함으로써 보안, 모니터링, 자동화 분야의 애플리케이션 개발 워크플로우를 한층 강화합니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에서 프롬프트 템플릿이 언급되지 않았습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에서 명시적인 MCP 리소스 목록이 제공되지 않았습니다.

도구 목록

• 비디오 채널 정보 조회
  각 비디오 채널의 연결 및 녹화 상태 등의 데이터를 제공합니다.

• 녹화 날짜 및 시간 조회
  특정 채널의 사용 가능한 녹화 날짜 및 시간을 조회합니다.

• 실시간 또는 녹화 이미지 추출
  비디오 채널에서 실시간 혹은 녹화 영상을 캡처하여 스냅샷을 추출할 수 있습니다.

• 실시간 영상 스트림 또는 재생 대화상자 표시
  선택한 채널과 시간에 대해 VMS가 실시간 스트림 또는 재생 인터페이스를 표시하도록 명령합니다.

• PTZ 카메라 제어
  팬-틸트-줌 카메라를 프리셋 위치로 이동시켜 다양한 뷰잉을 지원합니다.

MCP 서버 활용 사례

• 보안 모니터링 및 자동화
  AI 어시스턴트가 실시간 보안 피드를 자동 모니터링하고, 비디오 분석 기반 이상 감지 및 경고/조치를 트리거하도록 할 수 있습니다.

• 사건 조사 및 영상 재생
  특정 채널과 시간대의 과거 녹화 영상을 신속하게 접근 및 검토하여 사건 조사를 지원합니다.

• 원격 감시 제어
  사용자가 VMS 클라이언트에 직접 접근하지 않고도 원격에서 PTZ 카메라를 제어하거나 재생 대화상자를 호출할 수 있습니다.

• 스마트 홈/빌딩 시스템과의 통합
  보안 비디오 피드를 자동화 플랫폼에 연동하여, 예를 들어 수상한 활동 감지 시 문을 잠그는 등의 시스템 간 트리거를 구현할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

문서에 Windsurf에 대한 별도의 설치 안내가 제공되지 않았습니다.

Claude

1. 필수 조건 확인: Python 3.12+, vmspy 라이브러리, Pillow 라이브러리를 설치하세요.
2. VMS 서버 다운로드/설치: http://surveillance-logic.com/en/download.html에서 다운로드하세요.
3. Claude Desktop 구성: claude_desktop_config.json 파일을 아래와 같이 편집합니다.
4. MCP 서버 추가: 다음 JSON 스니펫을 삽입하세요.

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

5. 저장 및 재시작: 구성 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.

Cursor

문서에 Cursor에 대한 별도의 설치 안내가 제공되지 않았습니다.

Cline

문서에 Cline에 대한 별도의 설치 안내가 제공되지 않았습니다.

API 키 보안 설정

VMS 연결 구성(mcp_vms_config.py)의 기본값은 다음과 같습니다.

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

참고: 자격 증명 보안을 위해 환경 변수를 사용하고, 구성 파일을 다음과 같이 업데이트하세요.

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

FlowHunt에서 MCP를 활용하는 방법

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요.

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “vms"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

요약

의견

VMS MCP 서버는 비디오 감시 제어 및 AI 워크플로우 통합에 강점을 지니고 있으나, 프롬프트 템플릿이나 명시적인 MCP 리소스에 대한 문서가 부족합니다. 자격 증명 보안 사용과 Claude에 대한 설정은 안내되어 있으나, 크로스 플랫폼 설치 및 고급 MCP 기능(roots, 샘플링 등) 문서는 부족합니다.

평가: 6/10 — 실제 환경 통합 및 도구 지원에는 유용하나, 일부 핵심 MCP 문서와 기능이 부족합니다.

MCP 점수