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VeVOD MCP

VeVOD MCP

ローカル
github.com/volcengineメディア・デザイン1319 週間前に更新
リポジトリ

VeVOD MCP について

VeVOD MCPは、Volcengine VOD向けのMCPサーバーで、LLMによる動画オンデマンド資産の操作と管理を可能にします。リポジトリは現在メンテナンスされておらず、vevod-mcpの利用を案内しています。

主な機能

  1. 01VODサービス情報と動画資産へのアクセス
  2. 02メディア資産アップロードのツール化
  3. 03動画編集操作のツール化
  4. 04Volcengine認証情報による接続設定

活用シーン

  1. 01LLMを通じて動画オンデマンド資産を管理する
  2. 02Volcengine VODにメディア資産をアップロードする
  3. 03動画の編集操作を行う

MCP 対応

MCP サーバーはVolcengine VODのサービス情報や動画資産へのアクセスを提供し、メディア資産のアップロードや動画編集などをツールとして公開します。

#vevod#mcp#vod#volcengine

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。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "vod": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vevod-mcp"
      ],
      "env": {
        "VOLCENGINE_ACCESS_KEY": "<VOLCENGINE_ACCESS_KEY>",
        "VOLCENGINE_SECRET_KEY": "<VOLCENGINE_SECRET_KEY>"
      }
    }
  }
}
起動コマンドuvx vevod-mcp
設定が必要な環境変数
VOLCENGINE_ACCESS_KEYシークレット
VOLCENGINE_SECRET_KEYシークレット

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypivevod-mcp

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

お知らせ

現在、このリポジトリはメンテナンスされていません。必要な場合は vevod-mcp をご利用ください。

Volcengine MCP

Volcengine VOD 向け Model Context Protocol（MCP）サーバーの実装

プロジェクト概要

Volcengine VOD MCP は、Model Context Protocol に基づく MCP サーバーです。 Volcengine VOD サービスを LLM のコンテキストに統合し、LLM が VOD リソースを直接操作・管理できるようにします。

主な機能

  • 複数のリソースアクセスインターフェースを提供し、LLM が Volcengine VOD サービスの情報や動画リソースなどを取得できるようにします
  • メディアのアップロードや動画の編集など、複数の Volcengine 機能をツールとして実装しています

インストール

環境要件
  • Python 3.13+
  • 火山引擎アカウントと AccessKey/SecretKey

使用方法

MCP クライアントへの統合

MCP クライアントで MCP サービスを設定します。設定用の MCP JSON：

{
  "mcpServers": {
    "vevod": {
      "command": "uvx",
      "args": ["vevod-mcp"],
      "env": {
        "VOLCENGINE_ACCESS_KEY": "Your Volcengine AK",
        "VOLCENGINE_SECRET_KEY": "Your Volcengine SK"
      }
    }
  }
}

火山引擎・動画オンデマンド・コンソールで ACCESS_KEY と SECRET_KEY を申請してください。

セキュリティとプライバシー

このプロジェクトではセキュリティを重視しています。 脆弱性の報告方法とサポート対象のバージョンについては、SECURITY.md をご覧ください。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。