aigroup-video-mcp

Name	aigroup-video-mcp JSON
Version	1.1.1 JSON
	download
home_page	None
Summary	A MCP server for video multimodal understanding based on Alibaba Cloud DashScope
upload_time	2025-08-26 07:52:08
maintainer	None
docs_url	None
author	None
requires_python	>=3.8
license	MIT
keywords	mcp video ai dashscope multimodal
VCS
bugtrack_url
requirements	No requirements were recorded.
Travis-CI	No Travis.
coveralls test coverage	No coveralls.

            # Aigroup Video MCP

Aigroup Video MCP 是一个基于阿里云 DashScope 的视频多模态理解 MCP（Model Context Protocol）服务器，提供强大的视频内容分析功能。

[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.8+-blue.svg)](https://python.org)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg)](LICENSE)
[![MCP](https://img.shields.io/badge/MCP-compatible-orange.svg)](https://modelcontextprotocol.io)

## 🌟 特性

- **🎥 视频内容分析**：支持通过 URL 或本地路径分析视频内容
- **🧠 智能摘要**：自动生成视频摘要和关键信息
- **🎬 场景识别**：识别视频中的主要场景和场景转换
- **✨ 自定义提示词**：支持灵活的自定义分析需求
- **🔌 MCP 协议支持**：完全兼容 MCP 协议，支持 stdio 和 SSE 模式
- **⚡ 高性能处理**：基于异步处理，支持并发请求
- **📊 使用统计**：内置使用统计和监控功能
- **🛡️ 安全配置**：支持域名白名单、文件大小限制等安全特性

## 🎯 核心功能

### 视频分析工具

- **analyze_video**: 基础视频内容分析
- **summarize_video**: 视频摘要生成（支持简要、详细、通用三种模式）
- **analyze_video_scenes**: 视频场景分析和转换检测
- **analyze_video_custom**: 自定义提示词视频分析
- **validate_video_source**: 视频源验证和检查

### 系统资源

- **config://system**: 系统配置信息
- **models://available**: 可用模型信息
- **status://system**: 系统状态和健康检查
- **stats://usage**: 使用统计和分析报告

## 🚀 快速开始

### 环境要求

- Python 3.8+
- DashScope API Key

### 安装

```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/jackdark425/aigroup-video-mcp.git
cd aigroup-video-mcp

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 或使用 pip 安装
pip install aigroup-video-mcp
```

### 配置

1. 复制环境变量示例文件：

```bash
cp .env.example .env
```

2. 编辑 `.env` 文件，设置你的 DashScope API Key：

```bash
DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key_here
```

3. 或者直接设置环境变量：

```bash
export DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key_here
```

### 运行服务器

#### MCP 模式（默认）

```bash
# 使用 stdio 传输模式（推荐用于 MCP 客户端）
python -m aigroup_video_mcp.main serve
```

#### SSE 模式

```bash
# 使用 SSE 传输模式（用于 HTTP 客户端）
python -m aigroup_video_mcp.main serve --transport sse --host 0.0.0.0 --port 3001
```

## 📖 使用示例

### 命令行工具

#### 分析视频文件

```bash
# 基础视频分析
python -m aigroup_video_mcp.main analyze video.mp4

# 使用自定义提示词
python -m aigroup_video_mcp.main analyze video.mp4 --prompt "请分析视频中的人物动作和表情"

# 输出为 JSON 格式
python -m aigroup_video_mcp.main analyze video.mp4 --format json --save-to result.json
```

#### 健康检查

```bash
# 检查服务器健康状态
python -m aigroup_video_mcp.main health

# 查看服务器信息
python -m aigroup_video_mcp.main info

# 验证配置
python -m aigroup_video_mcp.main config
```

### RooCode MCP 客户端集成

如果你正在开发 MCP 客户端，可以通过以下方式集成：
DASHSCOPE_API_KEY直接在环境变量中设置
```json
{
  "mcpServers": {
    "aigroup-video-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "aigroup_video_mcp.main",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "DASHSCOPE_API_KEY": "${env:DASHSCOPE_API_KEY}"
      },
      "alwaysAllow": [
        "analyze_video",
        "summarize_video",
        "analyze_video_scenes",
        "analyze_video_custom",
        "validate_video_source"
      ],
      "disabled": false
    }
  }
}
```

### Python API

```python
import asyncio
from aigroup_video_mcp.core.analyzer import get_analyzer, create_video_source

async def analyze_video():
    # 创建分析器
    analyzer = get_analyzer(async_mode=True)
    
    # 创建视频源
    video_source = create_video_source("path/to/video.mp4")
    
    # 分析视频
    result = await analyzer.analyze(
        video_source, 
        "请描述这个视频的主要内容"
    )
    
    if result.success:
        print(result.content)
    else:
        print(f"分析失败: {result.error}")

# 运行
asyncio.run(analyze_video())
```

## 🛠️ 工具详细说明

### analyze_video

基础视频内容分析工具。

**参数：**
- `video_path` (必需): 视频文件路径或 URL
- `prompt` (可选): 自定义分析提示词
- `model` (可选): 使用的模型名称
- `temperature` (可选): 文本生成温度 (0.0-2.0)
- `max_tokens` (可选): 最大响应 token 数

**示例：**
```json
{
  "video_path": "https://example.com/video.mp4",
  "prompt": "请分析这个视频的内容，包括主要场景、人物、动作和事件。",
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 2000
}
```

### summarize_video

视频摘要生成工具。

**参数：**
- `video_path` (必需): 视频文件路径或 URL
- `summary_type` (可选): 摘要类型 (`general`, `detailed`, `brief`)
- `model` (可选): 使用的模型名称
- `temperature` (可选): 文本生成温度
- `max_tokens` (可选): 最大响应 token 数

### analyze_video_scenes

视频场景分析工具。

**参数：**
- `video_path` (必需): 视频文件路径或 URL
- `scene_detection` (可选): 是否检测场景转换
- `detailed_analysis` (可选): 是否提供详细分析
- `model` (可选): 使用的模型名称

### analyze_video_custom

自定义视频分析工具。

**参数：**
- `video_path` (必需): 视频文件路径或 URL
- `custom_prompt` (必需): 自定义分析提示词
- `analysis_focus` (可选): 分析焦点
- `output_format` (可选): 输出格式
- `language` (可选): 输出语言

### validate_video_source

视频源验证工具。

**参数：**
- `video_path` (必需): 视频文件路径或 URL
- `check_accessibility` (可选): 是否检查可访问性
- `check_format` (可选): 是否检查格式兼容性
- `check_size` (可选): 是否检查文件大小
- `detailed_info` (可选): 是否返回详细信息

## 📊 支持的视频格式

- MP4
- AVI
- MOV
- MKV
- WebM
- FLV

## ⚙️ 配置选项

### 环境变量

| 变量名 | 说明 | 默认值 |
|--------|------|--------|
| `DASHSCOPE_API_KEY` | DashScope API 密钥 | *必需* |
| `VIDEO__MAX_FILE_SIZE` | 最大文件大小（字节） | 104857600 (100MB) |
| `VIDEO__MAX_DURATION` | 最大视频时长（秒） | 3600 (1小时) |
| `MCP__MAX_CONCURRENT_REQUESTS` | 最大并发请求数 | 10 |
| `LOG__LEVEL` | 日志级别 | INFO |
| `ENVIRONMENT` | 运行环境 | production |
| `DEBUG` | 调试模式 | false |

### 配置文件

项目支持通过 `.env` 文件进行配置。所有环境变量都可以在配置文件中设置。

## 🔒 安全特性

- **文件大小限制**：防止过大文件上传
- **格式验证**：只支持指定的视频格式
- **域名白名单/黑名单**：控制允许访问的 URL 域名
- **速率限制**：防止 API 滥用
- **输入验证**：严格的参数验证

## 📈 监控和统计

服务器内置了使用统计和监控功能：

- **使用统计**：工具和资源的使用频率
- **性能监控**：响应时间和成功率
- **健康检查**：系统状态和组件健康
- **资源监控**：CPU、内存、磁盘使用情况

访问统计信息：

```bash
# 查看使用统计
curl http://localhost:3001/resources/stats://usage

# 查看系统状态
curl http://localhost:3001/resources/status://system
```

## 🐛 故障排除

### 常见问题

1. **API Key 未设置**
   ```
   Error: DashScope API key is required
   ```
   解决方案：设置 `DASHSCOPE_API_KEY` 环境变量

2. **不支持的视频格式**
   ```
   Error: Unsupported format: xxx
   ```
   解决方案：转换视频为支持的格式（MP4, AVI, MOV, MKV, WebM, FLV）

3. **文件过大**
   ```
   Error: File too large
   ```
   解决方案：压缩视频或调整 `VIDEO__MAX_FILE_SIZE` 配置

4. **网络连接问题**
   ```
   Error: Failed to connect to DashScope API
   ```
   解决方案：检查网络连接和 API Key 是否正确

### 调试模式

启用调试模式获取更详细的日志：

```bash
python -m aigroup_video_mcp.main --debug serve
```

## 🤝 贡献

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 创建 Pull Request

## 📄 许可证

该项目使用 MIT 许可证。详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。

## 🙏 致谢

- [阿里云 DashScope](https://dashscope.aliyun.com/) - 提供强大的多模态 AI 能力
- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) - 提供标准化的模型交互协议
- [MCP Python SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk) - 提供 Python MCP 实现

## 📞 支持

如果你遇到任何问题或有建议，请：

1. 查看 [常见问题](README.md#故障排除) 部分
2. 提交 [Issue](https://github.com/jackdark425/aigroup-video-mcp/issues)
3. 联系开发团队：team@aigroup.com

---

**Made with ❤️ by Aigroup Team**

            

Raw data

            {
    "_id": null,
    "home_page": null,
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    "requires_python": ">=3.8",
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    "keywords": "mcp, video, ai, dashscope, multimodal",
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    "author_email": "Aigroup Team <team@aigroup.com>",
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    "description": "# Aigroup Video MCP\r\n\r\nAigroup Video MCP \u662f\u4e00\u4e2a\u57fa\u4e8e\u963f\u91cc\u4e91 DashScope \u7684\u89c6\u9891\u591a\u6a21\u6001\u7406\u89e3 MCP\uff08Model Context Protocol\uff09\u670d\u52a1\u5668\uff0c\u63d0\u4f9b\u5f3a\u5927\u7684\u89c6\u9891\u5185\u5bb9\u5206\u6790\u529f\u80fd\u3002\r\n\r\n[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.8+-blue.svg)](https://python.org)\r\n[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg)](LICENSE)\r\n[![MCP](https://img.shields.io/badge/MCP-compatible-orange.svg)](https://modelcontextprotocol.io)\r\n\r\n## \ud83c\udf1f \u7279\u6027\r\n\r\n- **\ud83c\udfa5 \u89c6\u9891\u5185\u5bb9\u5206\u6790**\uff1a\u652f\u6301\u901a\u8fc7 URL \u6216\u672c\u5730\u8def\u5f84\u5206\u6790\u89c6\u9891\u5185\u5bb9\r\n- **\ud83e\udde0 \u667a\u80fd\u6458\u8981**\uff1a\u81ea\u52a8\u751f\u6210\u89c6\u9891\u6458\u8981\u548c\u5173\u952e\u4fe1\u606f\r\n- **\ud83c\udfac 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**summarize_video**: \u89c6\u9891\u6458\u8981\u751f\u6210\uff08\u652f\u6301\u7b80\u8981\u3001\u8be6\u7ec6\u3001\u901a\u7528\u4e09\u79cd\u6a21\u5f0f\uff09\r\n- **analyze_video_scenes**: \u89c6\u9891\u573a\u666f\u5206\u6790\u548c\u8f6c\u6362\u68c0\u6d4b\r\n- **analyze_video_custom**: \u81ea\u5b9a\u4e49\u63d0\u793a\u8bcd\u89c6\u9891\u5206\u6790\r\n- **validate_video_source**: \u89c6\u9891\u6e90\u9a8c\u8bc1\u548c\u68c0\u67e5\r\n\r\n### \u7cfb\u7edf\u8d44\u6e90\r\n\r\n- **config://system**: \u7cfb\u7edf\u914d\u7f6e\u4fe1\u606f\r\n- **models://available**: \u53ef\u7528\u6a21\u578b\u4fe1\u606f\r\n- **status://system**: \u7cfb\u7edf\u72b6\u6001\u548c\u5065\u5eb7\u68c0\u67e5\r\n- **stats://usage**: \u4f7f\u7528\u7edf\u8ba1\u548c\u5206\u6790\u62a5\u544a\r\n\r\n## \ud83d\ude80 \u5feb\u901f\u5f00\u59cb\r\n\r\n### \u73af\u5883\u8981\u6c42\r\n\r\n- Python 3.8+\r\n- DashScope API Key\r\n\r\n### \u5b89\u88c5\r\n\r\n```bash\r\n# \u514b\u9686\u9879\u76ee\r\ngit clone https://github.com/jackdark425/aigroup-video-mcp.git\r\ncd aigroup-video-mcp\r\n\r\n# \u5b89\u88c5\u4f9d\u8d56\r\npip install -r requirements.txt\r\n\r\n# \u6216\u4f7f\u7528 pip \u5b89\u88c5\r\npip install aigroup-video-mcp\r\n```\r\n\r\n### \u914d\u7f6e\r\n\r\n1. \u590d\u5236\u73af\u5883\u53d8\u91cf\u793a\u4f8b\u6587\u4ef6\uff1a\r\n\r\n```bash\r\ncp .env.example .env\r\n```\r\n\r\n2. \u7f16\u8f91 `.env` \u6587\u4ef6\uff0c\u8bbe\u7f6e\u4f60\u7684 DashScope API Key\uff1a\r\n\r\n```bash\r\nDASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key_here\r\n```\r\n\r\n3. \u6216\u8005\u76f4\u63a5\u8bbe\u7f6e\u73af\u5883\u53d8\u91cf\uff1a\r\n\r\n```bash\r\nexport DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key_here\r\n```\r\n\r\n### \u8fd0\u884c\u670d\u52a1\u5668\r\n\r\n#### MCP \u6a21\u5f0f\uff08\u9ed8\u8ba4\uff09\r\n\r\n```bash\r\n# \u4f7f\u7528 stdio \u4f20\u8f93\u6a21\u5f0f\uff08\u63a8\u8350\u7528\u4e8e MCP \u5ba2\u6237\u7aef\uff09\r\npython -m aigroup_video_mcp.main serve\r\n```\r\n\r\n#### SSE \u6a21\u5f0f\r\n\r\n```bash\r\n# \u4f7f\u7528 SSE \u4f20\u8f93\u6a21\u5f0f\uff08\u7528\u4e8e HTTP \u5ba2\u6237\u7aef\uff09\r\npython -m aigroup_video_mcp.main serve --transport sse --host 0.0.0.0 --port 3001\r\n```\r\n\r\n## \ud83d\udcd6 \u4f7f\u7528\u793a\u4f8b\r\n\r\n### \u547d\u4ee4\u884c\u5de5\u5177\r\n\r\n#### \u5206\u6790\u89c6\u9891\u6587\u4ef6\r\n\r\n```bash\r\n# \u57fa\u7840\u89c6\u9891\u5206\u6790\r\npython -m aigroup_video_mcp.main analyze video.mp4\r\n\r\n# \u4f7f\u7528\u81ea\u5b9a\u4e49\u63d0\u793a\u8bcd\r\npython -m aigroup_video_mcp.main analyze video.mp4 --prompt \"\u8bf7\u5206\u6790\u89c6\u9891\u4e2d\u7684\u4eba\u7269\u52a8\u4f5c\u548c\u8868\u60c5\"\r\n\r\n# \u8f93\u51fa\u4e3a JSON \u683c\u5f0f\r\npython -m aigroup_video_mcp.main analyze video.mp4 --format json --save-to result.json\r\n```\r\n\r\n#### \u5065\u5eb7\u68c0\u67e5\r\n\r\n```bash\r\n# \u68c0\u67e5\u670d\u52a1\u5668\u5065\u5eb7\u72b6\u6001\r\npython -m aigroup_video_mcp.main health\r\n\r\n# \u67e5\u770b\u670d\u52a1\u5668\u4fe1\u606f\r\npython -m aigroup_video_mcp.main info\r\n\r\n# \u9a8c\u8bc1\u914d\u7f6e\r\npython -m aigroup_video_mcp.main config\r\n```\r\n\r\n### RooCode MCP \u5ba2\u6237\u7aef\u96c6\u6210\r\n\r\n\u5982\u679c\u4f60\u6b63\u5728\u5f00\u53d1 MCP \u5ba2\u6237\u7aef\uff0c\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7\u4ee5\u4e0b\u65b9\u5f0f\u96c6\u6210\uff1a\r\nDASHSCOPE_API_KEY\u76f4\u63a5\u5728\u73af\u5883\u53d8\u91cf\u4e2d\u8bbe\u7f6e\r\n```json\r\n{\r\n  \"mcpServers\": {\r\n    \"aigroup-video-mcp\": {\r\n      \"command\": \"python\",\r\n      \"args\": [\r\n        \"-m\",\r\n        \"aigroup_video_mcp.main\",\r\n        \"serve\"\r\n      ],\r\n      \"env\": {\r\n        \"DASHSCOPE_API_KEY\": \"${env:DASHSCOPE_API_KEY}\"\r\n      },\r\n      \"alwaysAllow\": [\r\n        \"analyze_video\",\r\n        \"summarize_video\",\r\n        \"analyze_video_scenes\",\r\n        \"analyze_video_custom\",\r\n        \"validate_video_source\"\r\n      ],\r\n      \"disabled\": 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\u89e3\u51b3\u65b9\u6848\uff1a\u538b\u7f29\u89c6\u9891\u6216\u8c03\u6574 `VIDEO__MAX_FILE_SIZE` \u914d\u7f6e\r\n\r\n4. **\u7f51\u7edc\u8fde\u63a5\u95ee\u9898**\r\n   ```\r\n   Error: Failed to connect to DashScope API\r\n   ```\r\n   \u89e3\u51b3\u65b9\u6848\uff1a\u68c0\u67e5\u7f51\u7edc\u8fde\u63a5\u548c API Key \u662f\u5426\u6b63\u786e\r\n\r\n### \u8c03\u8bd5\u6a21\u5f0f\r\n\r\n\u542f\u7528\u8c03\u8bd5\u6a21\u5f0f\u83b7\u53d6\u66f4\u8be6\u7ec6\u7684\u65e5\u5fd7\uff1a\r\n\r\n```bash\r\npython -m aigroup_video_mcp.main --debug serve\r\n```\r\n\r\n## \ud83e\udd1d \u8d21\u732e\r\n\r\n\u6b22\u8fce\u8d21\u732e\u4ee3\u7801\uff01\u8bf7\u9075\u5faa\u4ee5\u4e0b\u6b65\u9aa4\uff1a\r\n\r\n1. Fork \u9879\u76ee\r\n2. \u521b\u5efa\u7279\u6027\u5206\u652f (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)\r\n3. \u63d0\u4ea4\u66f4\u6539 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)\r\n4. \u63a8\u9001\u5230\u5206\u652f (`git push origin feature/AmazingFeature`)\r\n5. \u521b\u5efa Pull Request\r\n\r\n## \ud83d\udcc4 \u8bb8\u53ef\u8bc1\r\n\r\n\u8be5\u9879\u76ee\u4f7f\u7528 MIT \u8bb8\u53ef\u8bc1\u3002\u8be6\u60c5\u8bf7\u53c2\u9605 [LICENSE](LICENSE) \u6587\u4ef6\u3002\r\n\r\n## \ud83d\ude4f \u81f4\u8c22\r\n\r\n- [\u963f\u91cc\u4e91 DashScope](https://dashscope.aliyun.com/) - \u63d0\u4f9b\u5f3a\u5927\u7684\u591a\u6a21\u6001 AI \u80fd\u529b\r\n- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) - \u63d0\u4f9b\u6807\u51c6\u5316\u7684\u6a21\u578b\u4ea4\u4e92\u534f\u8bae\r\n- [MCP Python SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk) - \u63d0\u4f9b Python MCP \u5b9e\u73b0\r\n\r\n## \ud83d\udcde \u652f\u6301\r\n\r\n\u5982\u679c\u4f60\u9047\u5230\u4efb\u4f55\u95ee\u9898\u6216\u6709\u5efa\u8bae\uff0c\u8bf7\uff1a\r\n\r\n1. \u67e5\u770b [\u5e38\u89c1\u95ee\u9898](README.md#\u6545\u969c\u6392\u9664) \u90e8\u5206\r\n2. \u63d0\u4ea4 [Issue](https://github.com/jackdark425/aigroup-video-mcp/issues)\r\n3. \u8054\u7cfb\u5f00\u53d1\u56e2\u961f\uff1ateam@aigroup.com\r\n\r\n---\r\n\r\n**Made with \u2764\ufe0f by Aigroup Team**\r\n",
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