Video Still Capture MCP Server

Vad gör “Video Still Capture” MCP Server?

Video Still Capture MCP är en Python-baserad Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att ge AI-assistenter smidig åtkomst och kontroll över webbkameror och videokällor med hjälp av OpenCV. Denna server exponerar verktyg som gör det möjligt för språkmodeller och AI-agenter att fånga bilder, hantera videoförbindelser och manipulera kamerainställningar som ljusstyrka, kontrast och upplösning. Den förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att möjliggöra AI-drivna uppgifter som bildfångst på begäran, grundläggande bildbehandling (t.ex. horisontell spegling) och justering av kamerainställningar, allt via standardiserade MCP-gränssnitt. Detta gör den särskilt användbar i situationer där visuell kontext eller verklig bilddata krävs för AI-uppgifter, automation eller användarinteraktion.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar nämns i repositoriet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser nämns i repositoriet eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• quick_capture
  Fångar en enskild bild från en webbkamera eller videokälla utan behov av att hantera persistenta anslutningar. Gör det möjligt för AI-agenter att snabbt ta en stillbild från en OpenCV-kompatibel enhet.

Andra verktyg kan finnas, men endast quick_capture refereras i tillgänglig dokumentation.

Användningsområden för denna MCP-server

• Bildfångst på begäran
  Gör det möjligt för utvecklare eller AI-agenter att ta ett realtidsfoto från en webbkamera för användning i visuell analys, dokumentation eller användarinteraktion.
• Justering av kamerainställningar
  Möjliggör programmatisk modifiering av kamerans egenskaper såsom ljusstyrka, kontrast och upplösning, vilket underlättar anpassningsbara bildförhållanden.
• Bildbehandling
  Stöder enkla transformationer som horisontell spegling, vilket gör det lätt att förbehandla bilder för efterföljande uppgifter.
• Experimentering med AI-vision
  Gör det enkelt för utvecklare att integrera verklig visuell data i AI-arbetsflöden, såsom objektdetektion eller scenförståelse.
• Hantera webbkamerans anslutningar
  Tillhandahåller verktyg för att öppna, hantera och stänga kameraförbindelser programmatiskt, vilket stödjer dynamisk användning i större automationssystem.

Hur man sätter upp den

Windsurf

Inga installationsinstruktioner för Windsurf tillhandahålls.

Claude

macOS/Linux

1. Säkerställ förutsättningar: Python 3.10+, OpenCV (opencv-python), MCP Python SDK, UV (valfritt).
2. Klona repositoriet och installera:

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

3. Redigera din Claude Desktop-konfigurationsfil:
   • Mac: nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
4. Lägg till MCP-serverns konfiguration:

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

5. Byt ut /ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcp mot den absoluta sökvägen till projektet.
6. Starta om Claude Desktop och verifiera att MCP-servern är åtkomlig.

Windows

1. Säkerställ att förutsättningarna är installerade.
2. Redigera konfigurationen:

   nano $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
   

3. Lägg till konfigurationen:

   {
     "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. Byt ut C:\ABSOLUTE_PATH\videocapture-mcp på lämpligt sätt.
5. Starta om Claude Desktop och verifiera.

Alternativ installationskommando

• Kör:

  mcp install videocapture_mcp.py
  

  Detta konfigurerar automatiskt Claude Desktop att använda Video Still Capture MCP.

Cursor

Inga installationsinstruktioner för Cursor tillhandahålls.

Cline

Inga installationsinstruktioner för Cline tillhandahålls.

Säkerhet för API-nycklar

Ingen information om API-nyckel eller miljövariabelsäkerhet finns i dokumentationen.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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 anger du dina MCP-serverdetaljer i följande JSON-format:

{
  "VideoCapture": {
    "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 “VideoCapture” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår åsikt

Video Still Capture MCP är en fokuserad, väldefinierad MCP-server för webbkamerabildfångst, med tydlig dokumentation för Claude-integration och ett enkelt verktygsgränssnitt. Dock saknas för närvarande promptmallar, resursprimitiver och bredare plattformsinstallation eller säkerhetsdokumentation. Enkelverktygsupplägget är effektivt för sitt syfte men begränsar utbyggbarheten.

MCP-betyg

Betyg: 4/10
Servern gör sitt jobb väl för bildfångst, men är begränsad i omfattning och saknar avancerade MCP-funktioner, resursdokumentation och vägledning för multiplattformsinstallation.