+++ title = “Vimeo MCP Server” linkbuilding = [ “vimeo mcp”, “mcp server available tool”, “mcp server provides tools”, “tools mcp server”, “mcp server tools” ] keywords = [ “vimeo mcp server”, “video hosting mcp”, “mcp server”, “vimeo”, “video management mcp”, “mcp”, “video hosting”, “model context protocol” ] description = “使用AI驱动的工作流简化视频内容管理,使用Vimeo MCP Server。通过模型上下文协议将Vimeo的视频托管、分析和分发功能与AI助手和开发者工具集成,实现自动化视频操作、性能跟踪和无缝内容交付。” image = “/images/hosted-mcp-servers/linkedin.webp” shortDescription = “通过使用Vimeo MCP Server将Vimeo的专业托管平台与AI驱动的工作流连接,转变视频内容管理,实现自动化上传、分析跟踪和智能内容分发。” tags = [ “Video Management”, “Content Hosting”, “MCP”, “AI Integration”, “Developer Tools”, “Video Analytics” ] categories = [ “Integrations”, “MCP Servers” ] showCTA = true ctaHeading = “在FlowHunt中尝试Vimeo MCP Server” ctaDescription = “自动化您的视频工作流,解锁强大的分析,并直接从AI驱动的工具简化内容分发。” ctaPrimaryText = “立即尝试” ctaPrimaryURL = “https://app.flowhunt.io/sign-in" ctaSecondaryText = “预约演示” ctaSecondaryURL = “/demo/” fork = 0 star = 0 overallScore = "” date = “2026-01-14 13:44:27”

[[mcpServerConf]] client = “windsurf” config = “1. 确保已安装Python 3.10+。 2. 克隆仓库或通过PyPI安装。 3. 将Vimeo MCP server添加到您的mcpServers配置: { "mcpServers": { "vimeo-mcp": { "command": "python3", "args": ["-m", "vimeo_mcp"], "env": { "VIMEO_ACCESS_TOKEN": "your_vimeo_access_token" } } } } 4. 保存并重启Windsurf。 5. 在Windsurf的UI中验证访问权限。 "

[[mcpServerConf]] client = “claude” config = “1. 确保已安装Python 3.10+。 2. 使用claude-config-template.json作为基础。 3. 更新mcpServers: { "mcpServers": { "vimeo-mcp": { "command": "python3", "args": ["-m", "vimeo_mcp"], "env": { "VIMEO_ACCESS_TOKEN": "your_vimeo_access_token" } } } } 4. 保存并重启Claude。 5. 在Claude的集成中确认连接。 "

[[mcpServerConf]] client = “cursor” config = “1. 安装Python 3.10+和MCP server。 2. 编辑Cursor的配置: { "mcpServers": { "vimeo-mcp": { "command": "python3", "args": ["-m", "vimeo_mcp"], "env": { "VIMEO_ACCESS_TOKEN": "your_vimeo_access_token" } } } } 3. 保存并重启Cursor。 4. 在MCP面板中检查服务器状态。 "

[[mcpServerConf]] client = “cline” config = “1. 确保存在Python 3.10+。 2. 安装MCP server。 3. 更新Cline的配置: { "mcpServers": { "vimeo-mcp": { "command": "python3", "args": ["-m", "vimeo_mcp"], "env": { "VIMEO_ACCESS_TOKEN": "your_vimeo_access_token" } } } } 4. 保存、重启并验证连接。 "

[[faq]] question = “什么是Vimeo MCP Server?” answer = “它是Vimeo的视频托管平台与AI/开发者工具之间通过模型上下文协议(MCP)的桥梁,支持自然语言访问视频管理、自动化内容分发、分析跟踪以及视频创作者和内容团队的无缝工作流集成。”

[[faq]] question = “视频团队的主要用例是什么?” answer = “自动化视频上传和元数据管理、跨库的批量视频操作、自然语言分析查询、定时内容发布、规模化缩略图自定义、隐私和访问控制自动化以及跨平台视频分发工作流。”

[[faq]] question = “如何保护我的Vimeo API凭据?” answer = “在MCP服务器配置中使用’VIMEO_ACCESS_TOKEN’变量将Vimeo访问令牌存储在环境变量中。不要将凭据提交到版本控制或在配置文件中硬编码它们。”

[[faq]] question = “我可以使用它进行视频分析和性能跟踪吗?” answer = “可以,Vimeo MCP Server提供对全面视频分析的访问,包括观看次数、参与度指标、受众人口统计、观看时间数据和性能趋势,实现AI驱动的洞察和自动化报告。”

[[faq]] question = “这是否适用于Vimeo的隐私控制?” answer = “当然。服务器支持对视频隐私设置的完全控制,包括公开、私有、密码保护和域限制访问,允许您根据内容分发策略自动化隐私管理。”

[[faq]] question = “如何在FlowHunt中使用此MCP服务器?” answer = “将MCP组件添加到您的FlowHunt流程,打开其配置,并以JSON格式插入带访问令牌的Vimeo MCP服务器详细信息。配置完成后,您的AI代理将可以访问Vimeo的视频管理和分析功能,实现智能视频工作流自动化。” +++

“Vimeo” MCP Server的作用是什么?

Vimeo MCP Server通过模型上下文协议无缝连接Vimeo的专业视频托管平台与AI助手和开发工具,从而彻底改变了视频内容管理。这种集成使视频创作者、内容营销人员和媒体团队能够使用自然语言命令管理整个视频库、自动化重复的视频操作并访问深度分析洞察,而无需在多个仪表板之间导航。

无论您是上传新内容、优化视频元数据以进行SEO、跨数百个视频管理隐私设置还是分析性能指标以告知您的内容策略,Vimeo MCP Server都将这些复杂的工作流转变为简单的对话式交互。AI代理现在可以处理视频上传、自定义缩略图、更新描述、跟踪参与度指标并生成性能报告——所有这些都在您现有的开发环境或AI驱动的工作空间内进行。

这种强大的集成消除了内容创建和分发之间的摩擦,使团队能够高效扩展其视频操作,同时保持完全的创意控制。从管理其作品集的个人创作者到协调大规模视频活动的企业媒体团队,Vimeo MCP Server提供了在当今视频优先的数字环境中蓬勃发展所需的自动化和智能。

提示列表

上传我的新产品演示视频并将其设置为私有,标题为"Product Demo Q1 2024"

显示视频ID 123456789的分析,包括总观看次数、观看时间和参与率

列出我账户中过去30天上传的所有视频

使用15秒处的帧更新视频ID 987654321的缩略图

获取我的"客户评价"文件夹中所有视频的详细性能指标

将视频ID 555444333的隐私设置更改为公开并添加标签"tutorial"和"beginner-guide"

为我的作品集亮点创建名为"Best of 2024"的新展示

为视频ID 111222333生成嵌入代码,使用与我们品牌匹配的自定义播放器颜色

将所有标记为"archived-2023"的视频移动到存档文件夹

显示过去一个季度参与率最高的10个视频

更新视频ID 777888999的标题和描述,以使用关键字"video marketing tips"进行SEO优化

获取我最受欢迎视频的受众人口统计和地理观看数据

列出所有隐私设置为"受密码保护"的视频,以便我可以审查访问控制

创建名为"Training Videos 2024"的新文件夹并将所有标记为"training"的视频移入其中

显示视频ID 246813579的观众流失点,以识别参与度下降的位置

资源列表

根据连接的Vimeo账户和用户权限动态访问资源。服务器通过Vimeo API提供对视频、文件夹、相册、频道和分析数据的访问。

工具列表

Vimeo MCP Server提供全面的工具用于管理视频内容和分析性能:

视频管理工具

vimeo_upload_video - 使用可自定义的元数据、隐私设置和文件夹组织将新视频上传到您的Vimeo账户。支持自动编码和转码以在各设备上实现最佳播放。

vimeo_get_video - 检索特定视频的详细信息,包括元数据、嵌入设置、隐私配置、统计数据以及分辨率和文件大小等技术规格。

vimeo_update_video - 更新视频元数据,包括标题、描述、标签、隐私设置和内容评级。非常适合批量优化和SEO增强工作流。

vimeo_delete_video - 从您的Vimeo库中删除视频。此操作是永久性的,并释放您账户中的存储空间。

vimeo_list_videos - 检索账户中所有视频的列表,可选择按文件夹、隐私状态、上传日期或自定义标准进行过滤。为大型视频库返回分页结果。

元数据和SEO工具

vimeo_update_thumbnail - 上传并设置自定义视频缩略图以提高点击率和品牌一致性。支持从特定视频时间戳自动生成缩略图。

vimeo_manage_tags - 添加、删除或更新视频标签以改进可发现性和内容组织。基于视频内容分析启用自动标记。

vimeo_update_privacy - 配置视频隐私设置,包括公开、私有、受密码保护、未列出或域限制访问。跨整个库自动化隐私管理。

文件夹和组织工具

vimeo_create_folder - 创建新文件夹以组织视频库。支持复杂内容层次结构的嵌套文件夹结构。

vimeo_move_video - 在文件夹之间移动视频以更好地组织和工作流管理。支持批量操作以实现高效的库重构。

vimeo_list_folders - 检索账户中的所有文件夹及其视频计数和元数据,以获得全面的库概述。

分析和性能工具

vimeo_get_video_stats - 访问详细的视频性能指标,包括总观看次数、播放率、参与度统计、观看时间、地理分布和设备细分。

vimeo_get_engagement_metrics - 分析观众参与模式,包括平均观看百分比、流失点、重播率和交互事件,以进行内容优化。

vimeo_get_audience_insights - 检索受众人口统计数据、观看时间、流量来源和推荐模式,以告知您的内容和分发策略。

频道和展示工具

vimeo_create_showcase - 创建精心策划的视频展示(相册)以突出显示特定内容集合,非常适合作品集、产品演示或主题内容系列。

vimeo_add_to_showcase - 将视频添加到现有展示以进行动态内容策划和演示。

vimeo_manage_channel - 创建和管理Vimeo频道,以围绕特定主题或主题进行有组织的内容分发和社区建设。

嵌入和分发工具

vimeo_get_embed_code - 使用特定播放器选项、品牌设置和交互功能生成自定义嵌入代码,以实现无缝网站集成。

vimeo_configure_player - 自定义视频播放器外观和行为,包括颜色、控件、自动播放设置和结束屏幕操作。

vimeo_manage_domain_whitelist - 配置嵌入视频的域限制以控制您的内容可以显示的位置,对于保护高级或独家内容至关重要。

此MCP Server的用例

视频制作和组织场景

上传和组织50个培训视频到适当文件夹时 - 您刚刚完成了覆盖不同模块的整个培训课程系列的制作,包含50多个视频。与其手动上传每个视频、填写元数据字段、设置隐私控制并通过Vimeo的Web界面组织到文件夹中,不如使用自然语言命令自动化整个过程。只需指定文件夹结构、元数据模板和隐私设置一次,然后让AI处理批量上传,而您专注于下一个制作。

从另一个平台迁移旧视频库时 - 您的公司正在从旧视频托管服务切换到Vimeo,有200多个现有视频。与其花费数天手动重新上传和重新配置每个视频,不如通过连接到现有库、提取元数据并系统地上传到Vimeo,使用适当的组织、标签和设置来自动化迁移——所有这些都通过对话式AI命令编排,处理繁琐的工作。

为不同部门准备季度视频存档时 - 您的组织跨营销、销售、培训和支持部门制作视频。每个季度,您需要将这些组织到部门文件夹中,应用适当的隐私设置并生成使用报告。与其手动浏览数百个视频,不如使用AI驱动的自动化按部门分类、移动到正确的文件夹、设置访问权限并在几分钟内编制性能摘要。

内容营销和SEO场景

为SEO优化更新视频标题和描述时 - 您了解到您的目标关键字已根据新搜索趋势数据发生变化,75个产品演示视频需要更新标题、描述和标签以更好地排名。与其单独打开每个视频并重写元数据,不如查询您的视频库、识别需要优化的视频,并根据您的关键字策略批量应用AI生成的SEO友好标题和描述。

品牌更新后批量更新视频缩略图时 - 您的公司刚刚完成了带有新颜色、徽标和设计指南的品牌重塑。您有120个视频仍显示旧式缩略图,需要更新以反映新品牌标识。与其通过Vimeo的界面手动创建和上传每个缩略图,不如根据新品牌模板自动化缩略图生成,并在单个工作流中跨整个库批量应用。

优化整个库的视频元数据以提高可发现性时 - 您注意到300个视频库中的标记、缺少描述和优化不佳的标题不一致,损害了Vimeo和搜索引擎上的可发现性。使用AI驱动的分析识别优化机会、基于视频内容生成相关标签、编写包含目标关键字的引人入胜的描述,并系统地应用这些改进,而无需手动编辑每个视频。

分析和性能场景

分析哪些视频具有最高参与率时 - 您需要识别表现最佳的内容以告知下个季度的制作策略。与其点击几十个分析页面,不如提出自然语言问题,如"本月观看完成率最高的10个视频是哪些?“或"显示过去一个季度参与度超过75%的视频”,并立即收到带可操作建议的洞察以进行内容复制。

为利益相关者生成月度性能报告时 - 每个月,您的营销总监需要一份全面的视频性能报告,包括观看次数、参与度指标、表现最佳者和趋势内容。与其从多个仪表板手动编译数据,不如设置自动化工作流,查询您的视频分析、识别关键洞察、与之前期间的性能进行比较,并生成格式化的演示就绪报告。

识别需要改进的表现不佳视频时 - 您怀疑库中某些视频表现不佳,但需要数据来确认哪些需要优化或替换。查询您的分析以查找观看次数高但参与度低的视频,或具有显著流失点的视频,然后根据受众行为模式接收AI生成的改进建议。

分发和访问控制场景

与特定客户群共享私有视频时 - 您是一家代理机构,为15个不同的客户管理视频内容,每个客户都需要仅访问其特定项目视频。与其为每个客户群手动配置隐私设置和共享链接,不如自动化隐私控制工作流,按客户对视频进行分类、应用适当的访问限制、生成安全共享链接并组织到客户特定的展示中——所有这些都通过对话命令管理。

为20个网站页面生成嵌入代码时 - 您正在推出具有专用着陆页的新产品,每个页面都具有多个产品视频,具有特定的播放器配置,如自定义颜色、自动播放设置和结束操作。与其通过Vimeo的界面为每个视频-页面组合手动生成和自定义嵌入代码,不如自动化生成具有一致品牌和行为设置的正确配置嵌入代码,准备粘贴到您的网站中。

管理有时间限制的产品发布的视频访问时 - 您正在协调具有禁运限制的产品公告,其中预览视频必须保持私有,直到发布日,然后同时公开。设置自动化隐私工作流,在预览期间保持视频受密码保护,然后在确切发布时间自动切换到公开访问,同时更新元数据、激活SEO标签并触发分发工作流。

团队协作和工作流场景

将新团队成员加入您的视频内容系统时 - 一位新内容经理加入您的团队,需要了解您的视频库结构、命名约定、隐私工作流和性能基准。与其手动引导他们浏览数百个视频和复杂的组织逻辑,不如使用AI驱动的查询生成全面概述、识别内容模式、解释文件夹结构并提供性能上下文——将入职从数天加速到数小时。

跨部门协调视频批准工作流时 - 您的公司要求在视频公开之前获得法律、合规和营销批准。与其通过电子表格和电子邮件链手动跟踪批准状态,不如通过将视频组织到审查文件夹、设置临时隐私限制、使用特定访问参数生成审查链接、跟踪反馈并在收到批准时系统地更新视频状态来自动化工作流。

存档已完成的活动视频同时保持可访问性时 - 您的营销团队全年运行多个视频活动,已完成的活动需要存档而不删除,因为视频可能会被引用以用于未来的计划。通过识别已超过活动标记视频的活动日期、将它们移动到存档文件夹并保留元数据、将隐私更新为仅限组织访问以及保持可搜索性以供未来参考而不会使活跃库混乱来自动化存档过程。

其他战略用例

自动化内容发布工作流 - 视频创作者和内容团队可以自动化从上传到分发的整个发布管道。设置AI驱动的工作流,上传视频、优化SEO的元数据、使用自定义缩略图应用一致的品牌、根据内容类型配置隐私设置并跨多个渠道分发——所有这些都由自然语言命令或计划的自动化触发。

教育内容分发 - 教育工作者和培训团队管理具有数百个学习视频的课程库,可以通过课程模块自动化组织、通过隐私设置控制学生访问、跟踪参与度指标以识别学生挣扎的地方,并通过保持品牌一致性和安全要求的自定义嵌入配置无缝集成学习管理系统。

如何设置

Windsurf

  1. 确保系统上安装了Python 3.10+。
  2. 克隆Vimeo MCP server仓库或通过PyPI安装(如果可用)。
  3. 在https://developer.vimeo.com的Vimeo开发者门户获取您的Vimeo访问令牌,并为视频管理和分析提供适当的范围。
  4. 将Vimeo MCP server添加到您的mcpServers配置:
    {
  "mcpServers": {
    "vimeo-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "vimeo_mcp"],
      "env": {
        "VIMEO_ACCESS_TOKEN": "your_vimeo_access_token_here"
      }
    }
  }
}
  5. 保存配置文件并重启Windsurf。
  6. 验证Vimeo MCP服务器是否出现在Windsurf的可用集成中并测试连接。

Claude

  1. 确保系统上安装了Python 3.10+。
  2. 从https://developer.vimeo.com获取您的Vimeo访问令牌,并为您的用例提供必要的权限。
  3. 使用提供的claude-config-template.json作为配置的起点。
  4. 在Claude配置中添加或更新mcpServers字段:
    {
  "mcpServers": {
    "vimeo-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "vimeo_mcp"],
      "env": {
        "VIMEO_ACCESS_TOKEN": "your_vimeo_access_token_here"
      }
    }
  }
}
  5. 保存配置文件并重启Claude Desktop。
  6. 在Claude的集成面板中确认Vimeo MCP服务器连接并使用简单查询进行测试。

Cursor

  1. 安装Python 3.10+并克隆或安装Vimeo MCP server。
  2. 在https://developer.vimeo.com生成您的Vimeo访问令牌,确保启用所需的范围。
  3. 在系统设置中找到Cursor的MCP配置文件。
  4. 添加Vimeo MCP服务器条目:
    {
  "mcpServers": {
    "vimeo-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "vimeo_mcp"],
      "env": {
        "VIMEO_ACCESS_TOKEN": "your_vimeo_access_token_here"
      }
    }
  }
}
  5. 保存配置并重启Cursor。
  6. 确保Vimeo服务器出现在Cursor的可用MCP服务器下并测试功能。

Cline

  1. 确保系统上存在Python 3.10+。
  2. 从仓库下载或安装Vimeo MCP server。
  3. 在https://developer.vimeo.com创建具有适当权限的Vimeo访问令牌。
  4. 修改Cline的MCP配置以包含:
    {
  "mcpServers": {
    "vimeo-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "vimeo_mcp"],
      "env": {
        "VIMEO_ACCESS_TOKEN": "your_vimeo_access_token_here"
      }
    }
  }
}
  5. 保存配置、重启Cline并验证MCP服务器连接。

保护API凭据

要保护您的Vimeo访问令牌并维护安全最佳实践,始终使用环境变量而不是在配置文件中硬编码凭据:

选项1:系统环境变量

export VIMEO_ACCESS_TOKEN="your_vimeo_access_token_here"

然后在配置中引用它:

{
  "mcpServers": {
    "vimeo-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "vimeo_mcp"],
      "env": {
        "VIMEO_ACCESS_TOKEN": "${VIMEO_ACCESS_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

选项2:专用环境文件

在项目目录中创建.env文件(确保它在.gitignore中):

VIMEO_ACCESS_TOKEN=your_vimeo_access_token_here

在启动MCP客户端应用程序之前加载此文件。

Vimeo访问令牌范围:

在https://developer.vimeo.com创建访问令牌时,确保根据需要启用以下范围:

  • public - 访问公共数据
  • private - 访问私有数据
  • video_files - 访问视频文件
  • upload - 上传视频
  • delete - 删除视频
  • edit - 编辑视频和元数据
  • stats - 访问视频统计和分析

如何在流程中使用此MCP

在FlowHunt中使用MCP

要将Vimeo MCP服务器集成到您的FlowHunt工作流并解锁AI驱动的视频管理功能,首先将MCP组件添加到您的流程并将其连接到您的AI代理:

FlowHunt MCP flow

点击MCP组件打开配置面板。在系统MCP配置部分,使用此JSON格式插入您的Vimeo MCP服务器详细信息:

{
  "vimeo-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/vimeo/mcp"
  }
}

配置完成后,您的AI代理将访问完整的Vimeo视频管理和分析工具套件。这实现了智能工作流,例如:

  • 自动化视频发布 - 使用AI生成的元数据优化上传视频
  • 性能监控 - 以自然语言查询分析并接收洞察
  • 内容组织 - 根据性能或主题重新组织视频库
  • SEO优化 - 自动优化标题、描述和标签
  • 多平台分发 - 为不同平台生成和配置嵌入代码

请记住将"vimeo-mcp"替换为您的实际MCP服务器名称,并将URL更新为指向您部署的Vimeo MCP服务器端点。

概述

部分可用性详细信息/注释
概述✅全面的视频管理集成
提示列表⛔基于用户工作流的自定义提示
资源列表✅动态访问Vimeo账户资源
工具列表✅完整的视频管理工具套件
保护API密钥✅显示的环境变量配置
用例✅视频团队的详细业务场景

Vimeo MCP Server为希望自动化视频工作流并利用AI驱动洞察的视频内容创作者、营销团队和媒体专业人士提供全面的解决方案。凭借强大的安全实践和广泛的工具覆盖,它实现了Vimeo专业视频托管功能与现代AI驱动开发环境的无缝集成。

我们的意见

Vimeo MCP Server在将专业视频托管与AI驱动的自动化连接方面表现出色,对于管理重要视频库的内容团队来说是无价的。其全面的工具覆盖跨越从上传到分析的完整视频生命周期,实现了复杂的自动化工作流,否则需要大量手动工作。该服务器对于运行视频优先营销活动、管理教育内容或运营媒体重度业务(视频性能直接影响收入)的团队特别强大。

采用环境变量配置的安全优先方法确保了企业就绪的部署,而广泛的分析工具使数据驱动的内容策略优化成为可能。最适合熟悉视频内容管理和API集成概念的用户,此MCP服务器将复杂的视频操作转变为对话式、AI辅助的工作流,可以毫不费力地扩展。

MCP评分

有LICENSE⛔
至少有一个工具✅
Fork数0
Star数0

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FlowHunt在您的内部系统和AI工具之间提供额外的安全层，让您能够精细控制从MCP服务器可访问哪些工具。托管在我们基础设施中的MCP服务器可以与FlowHunt的聊天机器人以及ChatGPT、Claude和各种AI编辑器等热门AI平台无缝集成。

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