VMS MCP-serverintegration

Vad gör “VMS” MCP-servern?

VMS MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att ansluta till ett CCTV-inspelningsprogram (Video Management System, eller VMS) för att möjliggöra att AI-assistenter får åtkomst till och kan styra videoövervakningssystem. Servern tillhandahåller ett programatiskt gränssnitt för att hämta inspelade och live videoströmmar, hantera videokanaler och skicka kommandon till VMS-programvaran, såsom att visa live- eller uppspelningsdialoger för specifika kanaler vid angivna tider. Den ger AI-drivna arbetsflöden möjlighet att interagera direkt med övervakningshårdvara och stöder uppgifter som att hämta kanalstatus, extrahera bilder, styra PTZ (Pan-Tilt-Zoom)-kameror med mera. Denna integration förbättrar utvecklingsflöden för applikationer inom säkerhet, övervakning och automation genom att koppla samman AI-assistenter med verkliga videoövervakningsmöjligheter.

Lista över Prompts

Inga promptmallar nämndes i arkivet eller dokumentationen.

Lista över Resurser

Ingen explicit lista över MCP-resurser tillhandahölls i arkivet eller dokumentationen.

Lista över Verktyg

• Hämta information om videokanaler
  Tillhandahåller data såsom anslutnings- och inspelningsstatus för varje videokanal.

• Hämta inspelningsdatum och tider
  Hämtar tillgängliga inspelningsdatum och tider för specifika kanaler.

• Hämta live- eller inspelade bilder
  Möjliggör extrahering av stillbilder från videokanaler, antingen live eller från inspelningar.

• Visa livevideoströmmar eller uppspelningsdialoger
  Kommanderar VMS att visa live-strömmar eller uppspelningsgränssnitt för valda kanaler och tidpunkter.

• Styr PTZ-kameror
  Flyttar Pan-Tilt-Zoom-kameror till förinställda positioner för flexibel visning.

Användningsområden för denna MCP-server

• Säkerhetsövervakning och automation
  Gör det möjligt för AI-assistenter att automatiskt övervaka live-säkerhetsflöden, upptäcka avvikelser och utlösa varningar eller åtgärder baserat på videoanalys.

• Incidentutredning och uppspelning
  Snabb åtkomst till samt granskning av historiska inspelningar för specifika kanaler och tidsperioder vid incidentutredningar.

• Fjärrstyrning av övervakning
  Möjliggör för användare eller automatiserade agenter att fjärrstyra PTZ-kameror eller initiera uppspelningsdialoger utan direkt åtkomst till VMS-klienten.

• Integration med smarta hem- eller byggnadssystem
  Anslut säkerhetsvideoströmmar till bredare automationsplattformar, så att system kan korsutlösa varandra (t.ex. låsa dörrar vid misstänkt aktivitet).

Så här ställer du in den

Windsurf

Inga specifika Windsurf-installationsanvisningar finns i dokumentationen.

Claude

1. Säkerställ förutsättningar: Installera Python 3.12+, vmspy-biblioteket och Pillow-biblioteket.
2. Ladda ner/installera VMS-server: Ladda ner från http://surveillance-logic.com/en/download.html.
3. Konfigurera Claude Desktop: Redigera claude_desktop_config.json enligt följande:
4. Lägg till MCP-server: Infoga följande JSON-utdrag:

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

5. Spara och starta om: Spara konfigurationen och starta om Claude Desktop.

Cursor

Inga specifika Cursor-installationsanvisningar finns i dokumentationen.

Cline

Inga specifika Cline-installationsanvisningar finns i dokumentationen.

Säkra API-nycklar

VMS-anslutningskonfigurationen (i mcp_vms_config.py) använder följande standardvärden:

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

Observera: För att säkra inloggningsuppgifter, använd miljövariabler och uppdatera konfigurationen enligt följande:

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

Så här använder du denna MCP i flows

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “vms” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår bedömning

VMS MCP-servern erbjuder stark integration för videoövervakningskontroll och AI-arbetsflöden, men saknar dokumentation om promptmallar och explicita MCP-resurser. Den täcker dock säker användning av inloggningsuppgifter och har tydlig installation för Claude. README är informativ, men plattformsoberoende installation och avancerade MCP-funktioner som roots och sampling är inte dokumenterade.

Betyg: 6/10 — Användbar verklig integration och verktygstäckning, men saknar viss grundläggande MCP-dokumentation och funktioner.

MCP-poäng