
OpenCV MCP Server
OpenCV MCP Server kobler OpenCVs kraftige bilde- og videobehandlingsverktøy med AI-assistenter og utviklerplattformer via Model Context Protocol (MCP). Aktiver ...
Video Still Capture MCP er en Python-basert Model Context Protocol (MCP)-server utviklet for å gi AI-assistenter sømløs tilgang til og kontroll over webkameraer og videokilder via OpenCV. Denne serveren eksponerer verktøy som lar språkmodeller og AI-agenter ta bilder, håndtere videoforbindelser og manipulere kamerainnstillinger som lysstyrke, kontrast og oppløsning. Den forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å muliggjøre AI-drevne oppgaver som bildeopptak på forespørsel, enkel bildebehandling (f.eks. horisontal speiling) og justering av kameraparametere, alt gjennom standardiserte MCP-grensesnitt. Dette gjør den spesielt nyttig i scenarier der visuell kontekst eller virkelige bildedata kreves for AI-oppgaver, automatisering eller brukerinteraksjon.
Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i depotet eller dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte MCP-ressurser er nevnt i depotet eller dokumentasjonen.
Andre verktøy kan eksistere, men kun quick_capture
er referert til i tilgjengelig dokumentasjon.
Ingen oppsettinstruksjoner for Windsurf er gitt.
opencv-python
), MCP Python SDK, UV (valgfritt).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",
"/ABSOLUTE_PATH/videocapture_mcp.py"
]
}
}
}
/ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcp
med den absolutte banen til prosjektet.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:\\ABSOLUTE_PATH\\videocapture-mcp\\videocapture_mcp.py"
]
}
}
}
C:\ABSOLUTE_PATH\videocapture-mcp
med riktig bane.mcp install videocapture_mcp.py
Dette vil automatisk konfigurere Claude Desktop til å bruke Video Still Capture MCP.Ingen oppsettinstruksjoner for Cursor er gitt.
Ingen oppsettinstruksjoner for Cline er gitt.
Ingen informasjon om sikkerhet for API-nøkler eller miljøvariabler er gitt i dokumentasjonen.
Bruk av MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:
{
"VideoCapture": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “VideoCapture” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Oversikt i README |
Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen prompt-maler nevnt |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte MCP-ressurser dokumentert |
Liste over verktøy | ✅ | quick_capture dokumentert i README |
Sikring av API-nøkler | ⛔ | Ingen detaljer om sikkerhet for API-nøkler eller miljøvariabler |
Støtte for sampling (mindre viktig for vurdering) | ⛔ | Ikke nevnt |
Video Still Capture MCP er en fokusert, veldefinert MCP-server for bildeopptak fra webkamera, med tydelig dokumentasjon for Claude-integrasjon og et enkelt verktøygrensesnitt. Den mangler imidlertid for øyeblikket prompt-maler, ressursprimitiver og bredere oppsett- eller sikkerhetsdokumentasjon for flere plattformer. Tilnærmingen med ett verktøy er effektiv for formålet, men begrenser utvidbarheten.
Har en LICENSE-fil | ⛔ (Ingen LICENSE-fil funnet) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forks | 1 |
Antall stjerner | 10 |
Vurdering: 4/10
Serveren utfører bildeopptak godt, men er begrenset i omfang, mangler avanserte MCP-funksjoner, ressursdokumentasjon og veiledning for oppsett på flere plattformer.
Det er en Python-basert Model Context Protocol-server som gjør det mulig for AI-assistenter å ta bilder fra webkameraer, justere kamerainnstillinger og utføre enkel bildebehandling gjennom standardiserte grensesnitt ved bruk av OpenCV.
Det dokumenterte verktøyet er 'quick_capture', som lar AI-agenter eller utviklere ta et enkelt stillbilde fra et OpenCV-kompatibelt kamera uten å måtte håndtere vedvarende tilkoblinger.
Scenarier inkluderer sanntids bildeopptak for analyse, justering av kamerainnstillinger, enkel bildeprosessering (som horisontal speiling) og integrering av visuelle data i AI-arbeidsflyter eller automatiseringssystemer.
Installer Python 3.10+, OpenCV og MCP SDK, klon depotet, legg til konfigurasjonen i Claudes konfigurasjonsfil som dokumentert, og start deretter Claude Desktop på nytt for å aktivere MCP-serveren.
Oppsettinstruksjoner er primært gitt for Claude Desktop på macOS, Linux og Windows. Dokumentasjon for Windsurf, Cursor og Cline er ikke gitt.
Ingen eksplisitte prompt-maler eller ressursprimitiver er dokumentert for denne MCP-serveren.
Ingen LICENSE-fil ble funnet i depotet ved siste gjennomgang.
Gi AI-arbeidsflytene dine sanntid webkamera-bildeopptak og kamerastyring med Video Still Capture MCP. Prøv det nå i FlowHunt for sømløs integrering av visuelle data.
OpenCV MCP Server kobler OpenCVs kraftige bilde- og videobehandlingsverktøy med AI-assistenter og utviklerplattformer via Model Context Protocol (MCP). Aktiver ...
VMS MCP Server kobler FlowHunt sine AI-assistenter med ekte videoovervåkingssystemer, og muliggjør programmatisk kontroll over CCTV og VMS-programvare for forbe...
json2video MCP-serveren kobler FlowHunt og KI-agenter til json2video API for programmert, strukturert videogenerering og statusovervåking. Den muliggjør dynamis...