Cue について
Cue は、検索可能でタイムスタンプ付きの根拠を扱う、エージェント向けのローカル動画 MCP サーバーです。標準読み取りではコンテナ、ストリーム、チャプター、埋め込み字幕を返し、シーンやフレームは別途取得します。
主な機能
- 01動画のメタデータ、ストリーム、チャプター、字幕の読み取り
- 02埋め込み字幕のタイムスタンプ検索
- 03指定時刻のフレーム描画、切り抜き、OCR
- 04オプションのシーン境界検出
- 05ソースハッシュと字幕位置情報の提示
活用シーン
- 01動画内の特定の発言の検索
- 02チャプターや字幕付き会議動画の要約
- 03デモでコードが表示されるフレームの特定
- 04デモ動画のシーン変化の確認
MCP 対応
Cue は read_video、search_video、video_evidence ツールを MCP クライアントに提供し、ローカル動画の読み取り、字幕検索、指定時刻のフレーム証拠取得を可能にします。
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
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
anymd に統合されました(2026-09-25)。 anymd は、PDF、Office ファイル、EPUB、ウェブページ、画像、動画を AI エージェント向けのクリーンな Markdown に変換します:
npx -y @sylphx/anymd。このリポジトリはアーカイブされています。
Cue
タイムスタンプ単位の根拠付き動画回答
Cue は、エージェントが検索して引用できるローカル動画のタイムラインを提供します。デフォルトの読み取りでは、コンテナのメタデータ、ストリーム、チャプター、埋め込み字幕が返されます。シーンとフレームは別々に扱います。
npx -y @sylphx/cue
Claude Code の場合:
claude mcp add cue -- npx -y @sylphx/cue
ローカル動画を読み取る
{
"sources": [{ "path": "/absolute/path/to/demo.mp4" }]
}
この呼び出しでは fast プロファイルが使用されます。コンテナのメタデータ、ストリーム、チャプター、埋め込み字幕が返されます。シーンの検出、フレームの抽出、音声認識は行いません。
次のように尋ねます:
「価格変更を扱っているチャプターはどれですか?」
Cue は、timestamp_ms とソースハッシュを含むチャプターおよび字幕のロケーターを返します。文字起こしを捏造することはありません。引用文の検索対象は埋め込み字幕のみです。タイムスタンプがわかったら、後から video_evidence を使ってフレームをレンダリングまたは切り抜けます。
Cue が対応するタスク
| エージェントへの質問 | Cue が返す内容 |
|---|---|
| 「この引用を見つけてください。」 | 字幕が存在する場合、埋め込み字幕内のタイムスタンプ付き一致箇所 |
| 「この会議を要約してください。」 | チャプターと埋め込み字幕 |
| 「コードが表示されているのはどこですか?」 | 既知のタイムスタンプにおける video_evidence のフレーム1枚 |
| 「このデモでは何が変わりましたか?」 | profile が quality の場合、または include_scenes が設定されている場合のシーン境界 |
| 「役立つ箇所を教えてください。」 | チャプター、埋め込み字幕、警告、欠落箇所 |
ツール一覧
| ツール | 用途 |
|---|---|
read_video | デフォルトの fast プロファイル:コンテナのメタデータ、ストリーム、チャプター、埋め込み字幕。シーンはオプトインです。 |
search_video | 埋め込み字幕のキューを検索します。音声認識は行いません。 |
video_evidence | 名前付きの追加処理:タイムスタンプにおけるフレーム1枚のレンダリング、切り抜き、OCR |
予測可能なデフォルト設定
profileを省略するとfastが使用されます:コンテナのメタデータ、ストリーム、チャプター、埋め込み字幕。シーン、フレーム、音声認識はありません。profileにqualityを指定すると、ffmpeg によるシーン検出が追加されます。フレームの抽出や音声認識は行いません。include_keyframesとinclude_transcriptはオフのままです。提供されているサーバーでどちらかをオンにすると、警告と空の配列が返されます。- OCR は
video_evidenceで行います。 - クラウド動画 API やフレームごとの画像認識モデルは必要ありません。
- ffprobe や埋め込み字幕がない場合は、推測で補わず、欠落箇所として報告されます。
エージェントが信頼できる理由
すべての主張は、timestamp_ms、ストリームインデックス、字幕範囲、またはソースハッシュに紐付けられます。フレームインデックスが含まれるのは、video_evidence の実行後のみです。
関連する MCP ツール
| 製品 | 用途 |
|---|---|
| Citra | ページ単位の根拠付き PDF 回答 |
| Iris | 画像の事実とピクセルの根拠 |
| Spine | リポジトリのアーキテクチャと影響範囲 |
| Locus | 正確なコードチャンクの検索 |
| Lookout | 出典の抜粋を含むウェブ調査 |
各製品は独立しています。エージェントに必要なツールだけをインストールしてください。
開発
bun install
bun run build
bun test
cargo test
bun run benchmark:public-proof
bun run benchmark:release-gate
ライセンス
MIT
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。