Contendeo について
Contendeoは、音声と映像の両方の情報を必要とするエージェント向けの、リモートMCPサーバーです。文字起こし、キーフレーム分析、OCRをまとめ、動画URLから構造化された結果を返します。
主な機能
- 01タイムスタンプと話者識別付き文字起こし
- 02キーフレームの映像分析
- 03動画フレームのOCR
- 04指定した時間範囲の分析
- 05最大10本の動画を並列分析
活用シーン
- 01チュートリアル内のグラフ値や表示文字を読む
- 02製品デモのUI状態を確認
- 03動画内に表示された文字を抽出
- 04複数動画をまとめて比較
MCP 対応
`https://contendeo.app/mcp/`を通じて、`quick_transcribe`、`deep_analyze`、`clip_context`、`batch_analyze`の4つの動画分析ツールをMCPクライアントに提供します。クライアント認証にはOAuth 2.0を使用します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://contendeo.app/mcp/claude mcp add --transport http app-contendeo-contendeo https://contendeo.app/mcp/{"mcpServers":{"app-contendeo-contendeo":{"type":"http","url":"https://contendeo.app/mcp/"}}}Cursor で開く{"servers":{"app-contendeo-contendeo":{"type":"http","url":"https://contendeo.app/mcp/"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"app-contendeo-contendeo":{"type":"http","url":"https://contendeo.app/mcp/"}}}{"mcpServers":{"app-contendeo-contendeo":{"serverUrl":"https://contendeo.app/mcp/"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
Contendeo
エージェントに目を与えましょう。
Contendeo は、AI が動画の文字起こしを読むだけでなく、実際に動画を見られるようにするマルチモーダルレイヤーです。
概要
Contendeo は、動画からフレームレベルのコンテキストを LLM に提供するリモート MCP サーバーです。文字起こし、キーフレームの視覚分析、OCR、構造化出力をまとめ、エージェントが推論に利用できる単一のレスポンスとして返します。
YouTube、Instagram Reels、Vimeo、Twitter/X、TikTok、または動画の直接 URL を Claude(または任意の MCP クライアント)に貼り付けてください。Contendeo は動画をダウンロードし、文字起こしを作成して、キーフレームを抽出し、OCR を実行し、映像を分析して、構造化されたドキュメントを返します。
contendeo.app で公開中です。MCP エンドポイントは contendeo.app/mcp/ です。
開発の背景
文字起こしから分かるのは、話された内容です。表示された内容、つまりグラフの値、UI の状態、オーバーレイ、画面上のコード、丸で囲まれた領域、ダッシュボードの数値は分かりません。映像が情報を担う動画(トレーディングチュートリアル、製品デモ、技術解説、データダッシュボード、デザインレビューなど)では、文字起こしだけの分析では情報の半分を見落としてしまいます。
Contendeo はそのギャップを埋めます。
contendeo.app/demo で並列比較をご覧ください。
ツール
MCP 経由で利用できる 4 つのツールです。クレジットは呼び出しの成功時に課金されます。キャッシュヒットは無料です。
| ツール | クレジット | 機能 |
|---|---|---|
quick_transcribe | 1 | 話者識別付きのタイムスタンプ入り文字起こし。音声のみ。高速です。 |
deep_analyze | 5 | マルチモーダルの全工程を実行します。文字起こし+キーフレームの視覚分析+OCR を統合した出力です。 |
clip_context | 1(簡易)/3(詳細) | 動画全体の料金を支払わずに、指定したタイムスタンプ範囲を分析します。 |
batch_analyze | 動画ごと、5 本以上で −10% | 最大 10 本の動画を並列処理し、動画をまたいだ統合分析を行います。 |
完全なスキーマとレスポンス形式:docs/tools.md。
インストール
Contendeo はリモート MCP サーバーのため、ローカルへのインストールもパッケージのダウンロードも不要です。MCP クライアントから URL を使って接続します。
Claude Desktop
claude_desktop_config.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"contendeo": {
"url": "https://contendeo.app/mcp/"
}
}
}
初回利用時に Claude が OAuth の手順を案内します。
Claude Code
claude mcp add --transport http contendeo https://contendeo.app/mcp/
その他の MCP クライアント(Cursor、Continue、Cline など)
ストリーム可能な HTTP 経由のリモート MCP サーバーに対応するクライアントであれば利用できます。接続先に https://contendeo.app/mcp/ を指定してください。
スクリーンショット付きの詳しい手順:docs/installation.md。
認証
Contendeo は OAuth 2.0 を使用します。初回の利用手順:
- MCP クライアントが接続を開始します
- ブラウザーが contendeo.app のサインイン画面にリダイレクトされます(Google OAuth またはメール)
- MCP クライアントを承認します
- ベアラートークンが発行され、クライアントが再接続すると、ツールを利用できるようになります
新規アカウントには 10 クレジットが無料で付与されます。カードは不要です。
料金プラン
| プラン | 価格 | クレジット | 備考 |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | 登録時に 10 | 4 つのツールすべてを利用可能、カード不要 |
| Pro | $12/月 (₹999) | 100/月 | 優先キュー、最大 200 まで繰り越し |
| Power | $39/月 (₹3,299) | 500/月 | バッチ処理、Webhook、最大 1000 まで繰り越し |
| PAYG | $0.15/クレジット | オンデマンド | サブスクリプションなし |
キャッシュヒットは無料です。分析に失敗した場合は自動的に返金されます。
詳細:docs/pricing.md。
スタック
内部では、以下を使用しています。
- yt-dlp — 1000 以上のサイトから動画をダウンロード
- Apify — Instagram Reels の取得
- Webshare — YouTube のボット対策用レジデンシャルプロキシプール
- ffmpeg — 音声抽出とキーフレームによるシーン検出
- Groq Whisper (large-v3) — 文字起こし
- Tesseract OCR — フレームからの決定論的なテキスト抽出
- Claude Vision (Sonnet 4.6) — 映像フレームの分析
- Supabase — 認証と Postgres
- Redis — URL ハッシュによる結果キャッシュ
- FastAPI + MCP Python SDK — サーバー、ストリーミング可能な HTTP トランスポート
- Traefik — SSL 終端とルーティング
リンク
- ランディングページ — contendeo.app
- デモ — contendeo.app/demo
- MCP エンドポイント — contendeo.app/mcp/
- ダッシュボード — contendeo.app/dashboard
- ドキュメント —
docs/ - サーバーカード — contendeo.app/.well-known/mcp/server-card.json
サポート
質問、バグ報告、機能リクエスト:issue を作成してください。
商業・提携に関するお問い合わせ:X で @0xKaroshi までご連絡ください。
ライセンス
MIT — このラッパーリポジトリ(ドキュメント、例、マニフェスト)に適用されます。本番サーバーのソースコードはオープンソースではありません。
LICENSE を参照してください。
Contendeo — あらゆるフレーム、あらゆる言葉、あらゆるエッジ。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。