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Open Eagle Eye

世界中の公開カメラ映像にAIエージェントが即座にアクセスできるMCP サーバーです。HTTP GETを1回実行するだけで、1秒未満で画像を取得できます。ブラウザー操作の自動化も、ストリームのデコードも必要ありません。

その理由

多くのカメラAPIでは認証が必要だったり、動画ストリームが配信されたり、JavaScriptのレンダリングを経由しないと画像を取得できなかったりします。Open Eagle Eyeがインデックスするのは、通常のHTTP GETでJPEGまたはPNGを返すカメラだけです。これが最もシンプルな連携方法です。エージェントがページをレンダリングしたり、動画をデコードしたりする必要はありません。画像を取得するだけです。

レジストリは自動で修復されます。GitHub Actionが毎晩実行され、すべてのカメラを確認し、削除する前に失敗したカメラを再試行します。また、ビジョンAIを使って、ライブ映像の代わりにエラーページを返すカメラを検出します。停止したカメラには自動的にフラグが付けられます。

クイックスタート

{
  "mcpServers": {
    "openeagleeye": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openeagleeye"]
    }
  }
}

または、グローバルにインストールします。

npm install -g openeagleeye
openeagleeye

初回起動時、サーバーはGitHubから最新のカメラレジストリを取得し、~/.openeagleeye/にローカルキャッシュを保存します。2回目以降の起動では、キャッシュが自動的に更新されます。

仕組み

有効なカメラURLとは、通常のHTTP GETでJPEGまたはPNGを返すエンドポイントです。多くの都市の交通カメラ、気象観測所、公園のカメラが、まさにこの形式で公開されています。サーバーは画像を取得してディスクに保存し、ファイルパスを返します。

MCP ツール

ツール	説明
get_snapshot	カメラからライブ画像を取得します。ディスクに保存し、ファイルパスを返します
list_cameras	フィルター（都市、場所、カテゴリ）を使ってレジストリを閲覧します
search_cameras	名前、場所、カテゴリで検索します
add_local_camera	ローカルコレクションにカメラを追加します
list_local	ローカルに追加したカメラを表示します
remove_local	ローカルに追加したカメラを削除します
submit_local	GitHub issueを通じてローカルカメラを上流に共有します
report_camera	故障中または品質の低いカメラを報告します
check_config	APIキーの設定状況を表示します

上流カメラとローカルカメラ

レジストリは2つの層で構成されています。

• 上流 — サーバー起動時に毎回GitHubから取得するグローバルレジストリです。検証済みの公開カメラが約32,000台含まれています。
• ローカル — add_local_cameraを使って自分で追加したカメラです。~/.openeagleeye/local-cameras.jsonに保存され、再起動後も保持されます。また、source: "local"を付けてlist_cameras／search_camerasの結果に表示されます。submit_localを使えば、いつでも上流に共有できます。

フィルタリング

すべてのカメラにはcityフィールドがあります。list_camerasでcity: "Sydney"を指定すると、すべてのカメラをコンテキストに大量に出力する代わりに、対象を絞った短いリストを取得できます。

出力形式

すべてのツールは構造化JSONを返します。スナップショットはディスクに保存され、ファイルパスが返されます。MCP サーバーはローカルのサブプロセスとして実行されるため、エージェントはファイルシステムにアクセスできます。

スナップショットのレスポンス：

{
  "success": true,
  "file_path": "/home/user/.openeagleeye/snapshots/a1b2c3d4e5f6a7b8.jpg",
  "size_bytes": 14579,
  "content_type": "image/jpeg",
  "camera": {
    "id": "nyc-bb-21-north-rdwy-at-above-south-st",
    "name": "BB-21 North Rdwy @ Above South St",
    "city": "New York",
    "location": "Manhattan, New York, USA",
    "coordinates": { "lat": 40.708, "lng": -73.999 }
  }
}

レジストリ

11か国に約32,000台のカメラがあります（32,096台を確認済み）。

国	件数	ソース
US	27,184	NYC DOT、NY 511、WSDOT、Caltrans CWWP2、CDOT CoTrip、VDOT 511、FDOT FL511、NCDOT、PennDOT 511PA、Arizona ADOT、Oregon ODOT、Nevada NDOT、Utah UDOT、Wisconsin WisDOT、New England 511、Louisiana LADOTD、Alaska DOT&PF、Missouri MoDOT
FI	1,309	Digitrafficの気象カメラ（Fintraffic）
CA	1,292	Ontario MTO、Alberta 511
HK	995	Hong Kong Transport Department
GB	424	London TfL JamCams
NZ	248	NZTA全国高速道路
AU	247	Queensland DOTの交通・洪水カメラ
BR	160	CET São Pauloの都市交通
JP	98	NEXCO東日本の高速道路
SG	90	Singapore LTA
IE	49	TIIの高速道路カメラ（ダブリンM50）

すべてのカメラにcountry、city、location、timezone、coordinates（緯度／経度）があります。

自己修復

GitHub Action が毎晩 3 AM UTC に実行されます。

• 過去 7 日間に検証されていないカメラと、不審としてフラグが付けられたカメラを確認します
• 最初の失敗で不審としてマークし、2 回連続で失敗すると削除して GitHub の Issue を作成します
• Vision AI（GitHub Models 経由の GPT-4o-mini）が、エラーページを返すカメラを検出します
• 復旧した不審なカメラは自動的に解除されます

セキュリティ

• SSRF 対策 — プライベート IP、クラウドのメタデータエンドポイント、HTTP 以外のプロトコル、DNS リバインディングをブロックします
• コンテンツタイプの許可リスト — image/jpeg と image/png のみを受け付けます
• マジックバイト検出 — CDN が誤ったコンテンツタイプを返した場合、ファイルヘッダーで JPEG／PNG を検証します
• Push／PR の上限 — サイズの大きすぎる PR を介した DoS を防ぐため、1 回の push あたりのカメラ数を最大 500 台に制限します
• ランダムなファイル名 — スナップショットにはランダムな 16 進数のファイル名を使用し、パスにカメラ ID を含めません

API キー（任意）

ほとんどのカメラはそのまま利用できます。一部のカメラでは無料の API キーが必要です。キーのエラーでスナップショットの取得に失敗した場合、応答に登録先と設定方法が表示されます。

~/.openeagleeye/config.json を作成します。

{
  "api_keys": {
    "PROVIDER_API_KEY": "your-key-here"
  }
}

check_config を使うと、キーが必要なカメラと、キーが設定済みかどうかを確認できます。

カメラの追加

1. 画像への直接 URL を探します（通常の GET リクエストで image/jpeg または image/png を返す必要があります）
2. URL、都市、場所、タイムゾーン、任意の座標を指定して add_local_camera を実行します
3. get_snapshot でテストします
4. submit_local で上流リポジトリに共有します — gh CLI が必要です（gh auth login）

ローカルカメラはすぐに使用でき、役立てるために上流で承認を得る必要はありません。

おすすめのソース：市の運輸局、気象観測所、スキーリゾート、国立公園、港、空港。

ファイル構成

すべての実行時データは ~/.openeagleeye/ に保存されます。

~/.openeagleeye/
  cameras.json          # Upstream registry (fetched from GitHub on boot)
  local-cameras.json    # Your locally-added cameras
  .registry-state.json  # Validation state (active/suspect/offline)
  snapshots/            # Downloaded camera images
  config.json           # API keys

コントリビューション

プルリクエストを歓迎します。カメラのソースを追加する際のガイドラインについては、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

このプロジェクトの目的

プロジェクトの設計上の判断の背景、他のカメラサービスとの比較、エージェントネイティブと自己修復が重要である理由については、WHY.md をご覧ください。

プライバシーとセキュリティ

監視、データ収集、プライベートカメラ、セキュリティアーキテクチャに関するよくある質問への回答については、SECURITY.md をご覧ください。

ライセンス

MIT