clipquery について
clipqueryは、Flashbackで処理された個人の動画ライブラリを自然言語で検索するクライアントです。一致したセグメントの説明、関連度スコア、視聴URL、有効期限を返します。
主な機能
- 01自然言語による動画セグメント検索
- 02AI生成のセグメント説明
- 03関連度スコアと視聴URLの提示
- 04URL有効期限の表示
- 05CLIとstdio MCPサーバー
活用シーン
- 01人が話しているセグメントの検索
- 02締め切りに関する議論の特定
- 03関連度スコアを見ながら候補を確認
MCP 対応
MCPサーバーは、動画を検索するquery_videosと、ローカル設定を案内するget_setup_instructionsを提供します。動画検索にはFLASHBACK_USER_IDとFLASHBACK_API_BASE_URLの設定が必要です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
2掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| query | string | はい | 探している内容の自然言語による説明 |
| max_results | integer | いいえ | 返す結果数の上限(1-15) |
詳細
clipquery
自然言語で個人の動画ライブラリを検索します。Flashback システムで処理された動画は約 30 秒のセグメントに分割され、映像コンテンツが分析され、文字起こしと埋め込みが行われます。クエリはこれらのセグメントと意味的に照合され、各結果には AI が生成した説明、関連度スコア(0~1)、セグメントを視聴するための直接 URL、およびその URL の有効期限が含まれます。署名付き URL の有効期限は 1 時間です。新しい URL を取得するには、クエリを再実行してください。
設定
query_videos には 2 つの環境変数が必要です。
FLASHBACK_USER_ID— 一意の Flashback アカウント識別子(例:4087fce3-3d86-4047-b35f-4004b4c19192)FLASHBACK_API_BASE_URL— Flashback 動画処理 API のベース URL。上流ではデフォルト値が公開されていないため、設定が必要です。値が設定されていない場合は、リクエストを送信する前に、該当の変数名を示すエラーが発生します。
get_setup_instructions はローカルで動作するため、設定は不要です。
CLI
npx @reneturcios/clipquery query "person talking" --max-results 5
npx @reneturcios/clipquery query "meeting discussion about deadlines"
npx @reneturcios/clipquery setup
npx @reneturcios/clipquery --version
終了コード:成功時は 0、実行時エラー時(設定不足を含む)は 1、使用方法のエラー時は 2 です。
MCP サーバー
npx -y @reneturcios/clipquery mcp
MCP クライアントの設定:
{
"mcpServers": {
"clipquery": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@reneturcios/clipquery", "mcp"],
"env": {
"FLASHBACK_USER_ID": "your-flashback-user-id",
"FLASHBACK_API_BASE_URL": "https://your-flashback-api-host"
}
}
}
}
ツール
query_videos— 自然言語のクエリに基づいて動画クリップを検索します。query(文字列、必須)— 探しているものの自然言語での説明。max_results(整数、任意、デフォルトは 10)— 返す結果の最大数(1~15)。get_setup_instructions— 動画クエリシステムの詳細なセットアップ手順を取得します。パラメーターはありません。
このサーバーは、ガイドのテキスト内でのみ、上流で説明されているリソース URI の概念も反映しています。MCP リソースは提供しません。
Docker
docker run -i -e FLASHBACK_USER_ID -e FLASHBACK_API_BASE_URL ghcr.io/cloudcorprecords/clipquery
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/clipquery setup
開発
npm install
npm run build # tsc -> dist/
npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake fetch only, no network)
npm run dev # run the CLI from source
ライセンス
MIT — Copyright (c) 2026 Rene Turcios
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。