Video Still Capture MCP Server

Do czego służy serwer “Video Still Capture” MCP?

Video Still Capture MCP to serwer Model Context Protocol (MCP) oparty na Pythonie, zaprojektowany do zapewnienia asystentom AI łatwego dostępu i kontroli nad kamerami internetowymi oraz źródłami wideo za pomocą OpenCV. Serwer ten udostępnia narzędzia umożliwiające modelom językowym i agentom AI przechwytywanie obrazów, zarządzanie połączeniami wideo oraz manipulację ustawieniami kamery, takimi jak jasność, kontrast czy rozdzielczość. Usprawnia on procesy deweloperskie, umożliwiając zadania sterowane przez AI, takie jak wykonywanie zdjęć na żądanie, podstawowe przetwarzanie obrazów (np. odbicie poziome) czy dostosowywanie właściwości kamery, wszystko przez standaryzowane interfejsy MCP. Jest to szczególnie przydatne w scenariuszach, gdzie wymagany jest kontekst wizualny lub rzeczywiste dane obrazowe do zadań AI, automatyzacji lub interakcji z użytkownikiem.

Lista promptów

W repozytorium lub dokumentacji nie wspomniano o żadnych jawnych szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium lub dokumentacji nie wspomniano o żadnych jawnych zasobach MCP.

Lista narzędzi

• quick_capture
  Przechwytuje pojedynczy obraz z kamery internetowej lub źródła wideo bez konieczności zarządzania stałymi połączeniami. Pozwala agentom AI szybko uzyskać zdjęcie z urządzenia kompatybilnego z OpenCV.

Inne narzędzia mogą istnieć, ale tylko quick_capture jest wymienione w dostępnej dokumentacji.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Przechwytywanie obrazu na żądanie
  Pozwala deweloperom lub agentom AI wykonać zdjęcie z kamery internetowej w czasie rzeczywistym na potrzeby analizy wizualnej, dokumentacji lub interakcji z użytkownikiem.
• Regulacja ustawień kamery
  Umożliwia programową zmianę właściwości kamery, takich jak jasność, kontrast czy rozdzielczość, zapewniając dostosowanie warunków obrazowania.
• Przetwarzanie obrazu
  Obsługuje proste transformacje, jak odbicie poziome, co ułatwia wstępne przetwarzanie obrazów do dalszych zadań.
• Eksperymenty z wizją AI
  Ułatwia deweloperom włączanie rzeczywistych danych wizualnych do przepływów AI, np. do detekcji obiektów czy rozumienia scen.
• Zarządzanie połączeniami z kamerami
  Udostępnia narzędzia do otwierania, zarządzania i zamykania połączeń z kamerą w sposób programowy, wspierając dynamiczne zastosowania w większych systemach automatyzacji.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

macOS/Linux

1. Upewnij się, że masz zainstalowane: Python 3.10+, OpenCV (opencv-python), MCP Python SDK, UV (opcjonalnie).
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj:

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

3. Edytuj plik konfiguracyjny Claude Desktop:
   • Mac: nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
4. Dodaj konfigurację serwera MCP:

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

5. Zamień /ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcp na pełną ścieżkę do projektu.
6. Zrestartuj Claude Desktop i sprawdź, czy serwer MCP jest dostępny.

Windows

1. Upewnij się, że wymagane komponenty są zainstalowane.
2. Edytuj konfigurację:

   nano $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
   

3. Dodaj konfigurację:

   {
     "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. Odpowiednio zamień C:\ABSOLUTE_PATH\videocapture-mcp.
5. Zrestartuj Claude Desktop i zweryfikuj.

Alternatywna komenda instalacyjna

• Uruchom:

  mcp install videocapture_mcp.py
  

  To automatycznie skonfiguruje Claude Desktop do korzystania z Video Still Capture MCP.

Cursor

Brak instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

Brak instrukcji konfiguracji dla Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

W dokumentacji brak informacji na temat zabezpieczania kluczy API czy zmiennych środowiskowych.

Jak używać MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej systemu MCP wstaw dane serwera MCP w następującym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by “VideoCapture” zamienić na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Video Still Capture MCP to wyspecjalizowany, dobrze zdefiniowany serwer MCP do przechwytywania obrazów z kamer internetowych, z przejrzystą dokumentacją integracji z Claude i prostym interfejsem narzędziowym. Brakuje mu jednak szablonów promptów, zasobów oraz szerszej dokumentacji dotyczącej konfiguracji na różnych platformach czy bezpieczeństwa. Podejście z jednym narzędziem jest skuteczne w swoim zakresie, lecz ogranicza możliwości rozbudowy.

Ocena MCP

Ocena: 4/10
Serwer dobrze spełnia swoją rolę w przechwytywaniu obrazów, lecz jego funkcjonalność jest ograniczona – brakuje zaawansowanych funkcji MCP, dokumentacji zasobów oraz wskazówek dotyczących konfiguracji na wielu platformach.