
VMS MCP服务器集成
VMS MCP服务器将FlowHunt的AI助手与现实世界的视频监控系统连接起来,实现对CCTV和VMS软件的编程控制,从而增强安全性、自动化和监控工作流程。...
视频静态捕获 MCP 是一个基于 Python 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,旨在通过 OpenCV 为 AI 助手提供无缝访问和控制摄像头及视频源的能力。该服务器向语言模型和 AI 代理开放工具,允许其捕获图像、管理视频连接、调整如亮度、对比度、分辨率等摄像头参数。它通过标准化 MCP 接口,实现了按需照片采集、基础图像处理(如水平翻转)、摄像头属性调整等 AI 驱动任务,极大提升了开发工作流。尤其适用于需要视觉上下文或真实世界图像数据的 AI 任务、自动化或用户交互场景。
仓库或文档中未提及明确的提示模板。
仓库或文档中未提及明确的 MCP 资源。
可能存在其他工具,但可用文档中仅提及 quick_capture
。
未提供 Windsurf 的设置说明。
opencv-python
)、MCP Python SDK、UV(可选)。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
替换为项目的绝对路径。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
。mcp install videocapture_mcp.py
该命令将自动为 Claude Desktop 配置视频静态捕获 MCP。未提供 Cursor 的设置说明。
未提供 Cline 的设置说明。
文档中未提供关于 API key 或环境变量安全的信息。
在 FlowHunt 中集成 MCP
要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中,请先在流程中添加 MCP 组件,并将其连接至您的 AI 代理:
点击 MCP 组件,打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,按以下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息:
{
"VideoCapture": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
配置完成后,AI 代理即可作为工具调用 MCP 的所有功能。请记得将 “VideoCapture” 替换为实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 更换为您自己的 MCP 服务器地址。
部分 | 可用性 | 说明/备注 |
---|---|---|
概览 | ✅ | README 有概述 |
提示词列表 | ⛔ | 未提及提示词模板 |
资源列表 | ⛔ | 未有明确的 MCP 资源说明 |
工具列表 | ✅ | quick_capture 在 README 中有文档 |
API Key 安全 | ⛔ | 未涉及 API key 安全或环境变量 |
采样支持(评测不重要) | ⛔ | 未提及 |
视频静态捕获 MCP 是一个专注且定义清晰的摄像头图像捕获 MCP 服务器,为 Claude 的集成提供了清晰文档,并拥有简洁的工具接口。但当前缺少提示模板、资源原语及更广泛的平台设置或安全相关文档。单一工具的设计虽高效,但也限制了扩展性。
是否有 LICENSE 文件 | ⛔(未发现 LICENSE 文件) |
---|---|
至少有一个工具 | ✅ |
Fork 数量 | 1 |
Star 数量 | 10 |
评分: 4/10
该服务器在图像捕获方面表现良好,但功能有限,缺乏高级 MCP 特性、资源文档及多平台设置指导。
它是一个基于 Python 的 Model Context Protocol 服务器,使 AI 助手能够通过标准化接口使用 OpenCV 从摄像头捕获图像、调整摄像头参数并执行基础图像处理。
文档中提到的工具为“quick_capture”,允许 AI 代理或开发者无需维护持久连接即可从兼容 OpenCV 的摄像头捕获一帧静态图像。
包括用于分析的实时图像采集、摄像头参数调整、简单图像预处理(如水平翻转)、以及将视觉数据集成到 AI 工作流或自动化系统中等场景。
安装 Python 3.10+、OpenCV 和 MCP SDK,克隆仓库,将配置添加到 Claude 的配置文件中,重启 Claude Desktop 即可启用 MCP 服务器。
主要为 macOS、Linux 和 Windows 的 Claude Desktop 提供了设置说明。未提供 Windsurf、Cursor 和 Cline 的文档。
该 MCP 服务器没有明确的提示模板或资源原语文档。
截至最新审核,仓库中未发现 LICENSE 文件。
通过视频静态捕获 MCP,为您的 AI 流程赋能,实现实时摄像头图像捕获与摄像头管理。立即在 FlowHunt 中体验无缝的视觉数据集成。
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