Video Research MCP

video-research-mcp

録画や文書について質問し、回答の根拠となったソースのフレーム、トランスクリプト、クリップを確認できます。このサーバーは、動画、音声、画像の操作、文書分析、ウェブおよび学術研究、保存済みナレッジに対応する 120 個の MCP ツールを公開します。エージェントのワークフローでは、これらのツールを組み合わせて研究や制作のタスクを進めます。

Codex、Claude Code、または stdio の Model Context Protocol に対応したクライアントで利用できます。 主要な分析および研究ルートは Gemini が担い、ローカルツールでソースファイルを確認、変換します。オプションのプロバイダーやランタイムで、基本機能を拡張できます。

インタラクティブなユーザーガイドを開く（オランダ語）：課題からアプローチまで。 機能マップを検索するか、タスクを選択すると、対応するツール、前提条件、手順を確認できます。 英語のユーザー向けドキュメント では、セットアップ時の問題や使用例も説明しています。まずは、MCP クライアントに課題を普段使いの言葉で伝えてください。

リリース · npm · PyPI · ソース

リリース候補版：0.8.0-rc.6（PyPI 0.8.0rc6）。 上記のリンクから、対象となるパッケージと変更不可能なソースタグを確認できます。インストールする前に、リリースノートと各ルートの前提条件を確認してください。npm のプレリリースチャネルは next です。ローカルモデルの適格性評価は、この API を優先するリリースの対象外です。安定版 0.7.1 は、Codex ネイティブプラグインと拡張されたメディア機能が導入される前のものです。

ソース素材から役立つ成果物を作成する

作業	最初に使うツール	確認する内容
録画について質問する	video_analyze、video_create_session、video_continue_session	ソースのタイムスタンプ、回答、裏付けとなる素材
長時間の録画を段階的に分析する	media_info、video_analyze_windows、job_status	指定した区間、ドライラン計画、実行制限、保持された結果
音声やトランスクリプトを準備する	audio_transcribe、audio_clip_export、audio_dsp_analyze	キャプションまたはモデルの由来、ソースのタイミング、エクスポートされた音声
画像を確認する、またはメディアをエクスポートする	image_read、image_crop、image_ocr、video_frame、video_clip_export	ソースのバイト列、選択した領域または区間、出力ファイル、マニフェスト
文書を比較する、またはトピックを調査する	content_analyze、research_document、research_plan、research_web	引用、矛盾、欠けている証拠、ジョブの状態
画像や短い動画を生成する	説明用画像 API と動画 API（それぞれ別）	固定されたソース、最新のオペレーターの引用、明示的な操作、保存されたデコード済みファイル。プロバイダーの品質は未検証です
過去の作業を検索する	knowledge_ingest、knowledge_search、knowledge_ask	保存されたレコードと検索の由来。Weaviate が必要です

たとえば、クライアントに次のように依頼できます。

Compare ~/recordings/design-review.mp4 with ~/docs/requirements.pdf.
Identify decisions that change a requirement. Cite recording timestamps and
relevant document pages, distinguish explicit decisions from interpretation,
and flag anything the sources do not establish.

ワークフローではツールを組み合わせますが、個々の MCP 呼び出しはそれぞれ独自の結果を返します。ソースハッシュはバイト列を識別し、エクスポートマニフェストには成果物の作成方法が記録されます。モデルが示すタイムスタンプ、引用、解釈は、元の素材と照らし合わせて確認する必要があります。録画をサンプリングしても、全体を網羅したことにはなりません。

インストール

Python 3.11 以降、クライアントの PATH に uvx が含まれる uv、 および Gemini リクエスト用の Gemini API key が必要です。プラグインのインストールには Node.js 22 以降 と npm も必要です。 ローカルメディアの検査、フレームの抽出、クリップの書き出しには FFmpeg/FFprobe をインストールしてください。 その他の操作では、オプションの依存関係または設定済みのバックエンドが必要になる場合があります。

デフォルトでは、サーバーはまずプロセスの環境変数を読み込み、次に ~/.config/video-research-mcp/.env、最後にデフォルト値を読み込みます。プロジェクトへのインストールでは、 別の認証情報ファイルを選択できます。既存の設定を残したまま、以下のルート用のキーを共通ファイルに追加してください。

GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key

ファイルは非公開にしてください（chmod 600 ~/.config/video-research-mcp/.env）。Codex プラグイン サーバーにはフィルタリングされた環境変数が渡されるため、このファイルを使うのが確実な認証情報の設定方法です。 プロバイダーによる分析では、ソース素材が設定済みのサービスに送信され、利用料金が発生する場合があります。 選択した分析間隔によって、アップロードされるファイルが制限されるとは限りません。

Codex：ネイティブプラグイン

このプラグインには 26 個のスキル と、バージョンが固定されたリサーチサーバーが含まれます。 RC3 の過去の検証では、2026-10-06 に、選択した Codex 0.160.1 RC3 のインストールと新しいセッションの再起動後に、リサーチツールとパッケージ化されたスキルが読み込まれました。これは RC3 の過去の検証結果です。インストールするバージョンについては、以下の検証手順に従ってください。ネイティブのルートでは Claude ワークフローインストーラーは実行されません。

新規インストールの場合は、このカタログを ~/.local/share/video-research-mcp/.agents/plugins/marketplace.json に保存してください。必要に応じて、親ディレクトリを作成します。

{
  "name": "video-research",
  "interface": { "displayName": "Video Research" },
  "plugins": [
    {
      "name": "video-research",
      "source": {
        "source": "npm",
        "package": "video-research-mcp",
        "version": "0.8.0-rc.6"
      },
      "policy": { "installation": "AVAILABLE", "authentication": "ON_INSTALL" },
      "category": "Productivity"
    }
  ]
}

codex plugin marketplace add ~/.local/share/video-research-mcp
codex plugin add video-research@video-research
codex plugin list --json

新しい Codex セッションを開始します。video-research@video-research が有効であること、 ソースが npm の 0.8.0-rc.6 であること、サーバーのツールが利用可能であることを確認してください。

既存のインストールの場合は、 ネイティブプラグインと移行ガイドを使用してください。 再インストールする前に、ローカルのプラグイン編集内容をバックアップしてください。Codex は管理対象のキャッシュを置き換えます。 手動の mcp_servers.video-research エントリが、プラグインサーバーを隠してしまう場合があります。Codex 0.160.0 での RC1 の過去の検証では、エントリが無効になっている場合も同じことが発生しました。削除すべき具体的な設定については、ガイドを参照してください。

Claude Code：ワークフローインストーラー

npx [email protected] --global

これにより、スラッシュコマンド、スキル、エージェントが ~/.claude/ にインストールされ、 リサーチサーバーが ~/.claude.json に登録され、必要に応じて認証情報のテンプレートが作成されます。 キーを設定し、Claude Code を再起動して /mcp を確認してください。ワークフローを選ぶには /gr:advisor を、 直接開始するには /gr:video、/gr:research、/gr:analyze を使用します。

プロジェクト単位のスコープには --local を使用し、キーを ./.config/video-research-mcp/.env に設定してください。これにより、共通の認証情報ファイルを使う方法に置き換わります。 グローバルインストールを確認するには --global --check を使用します。更新では、変更済みの ワークフローファイルとカスタム設定が保持されます。スコープ、チェックポイント、ロールバックについては、 インストーラーのオプションと復旧を参照してください。

その他の MCP クライアント：サーバーのみ

クライアントの stdio 登録形式を使用してください。一般的な JSON エントリは次のとおりです。

{
  "mcpServers": {
    "video-research": {
      "command": "uvx",
      "args": ["video-research-mcp==0.8.0-rc.6"]
    }
  }
}

同じツールに接続します。エージェントのワークフローは別途インストールします。Python パッケージのファイル名には、正規化された表記 0.8.0rc6 が使われます。

最初の接続を確認する

クライアントに、引数なしで infra_configure を呼び出すよう指示してください。分析リクエストを行わずに、 実行中の設定が返されます。次に、自分で確認できる素材を使ってツールを試してください。接続に成功すれば設定を確認できます。 返された証拠を確認すれば、個別の結果を検証できます。

タスクに必要なものだけを設定する

設定または追加項目	用途
GEMINI_MODEL、GEMINI_FLASH_MODEL	サポート対象のプライマリモデルと補助モデルを選択します
YOUTUBE_API_KEY	YouTube のメタデータ、コメント、再生リストに使用します。それ以外の場合は Gemini キーを使用します
GEMINI_SESSION_DB	SQLite に動画セッションを永続化します。未設定の場合、セッションはメモリ内に保持されます
WEAVIATE_URL、WEAVIATE_API_KEY	セッションをまたいでリサーチを保存、取得します
MLFLOW_TRACKING_URI と tracing エクストラ	ツールの実行をトレースします。GEMINI_TRACING_ENABLED=false にすると、オプションのトレースが無効になります
LOCAL_FILE_ACCESS_ROOT	サポート対象のローカルファイル操作をディレクトリ内に制限します

リサーチは Weaviate がなくても利用できます。ストレージが設定されている場合、書き込みエラーは致命的ではありませんが、永続化が重要な場合は保存されたレコードを確認してください。 ナレッジストアガイド では、埋め込み、コレクション、オプションのクエリ依存関係について説明しています。手動で設定したサーバーでは、エクストラを追加するときにバージョン固定を維持してください。たとえば、 uvx 'video-research-mcp[tracing,agents]==0.8.0-rc.6' のようにします。ランタイム設定の全容は ServerConfig にあります。

画像編集、OCR、音声推論、Blender、FreeCAD、ローカルモデルサービスには、追加のランタイム要件またはバックエンド要件があります。プラグインをインストールしても、これらのランタイム、モデルの重み、プロバイダーアカウントはインストールされません。オプションの連携機能を使用する前に、該当するスキルとその前提条件を確認してください。

動画制作では、独立した 解説動画コンパニオン が39 個のツールを提供します。これには、画像およびテキスト／フレームからの動画生成を行う直接 HTTP 機能と、オプションの外部 CLI／レンダリングパイプラインが含まれます。 シーンエージェントコンパニオン は、シーンコード生成用の2 個のツールを提供します。どちらもリサーチには必要ありません。制作スキルには、ナレーション、画像生成、クリップ生成、組み立てのワークフローも用意されています。

画像または短い動画を生成する

解説動画コンパニオンには別途接続してください。その RC4 候補版（PyPI 上の 0.2.2rc4）では、テキストからの画像生成、画像編集、画像翻訳、およびテキスト、最初のフレーム、または最初と最後のフレームからの動画生成を行う直接 HTTP ルートが追加されています。これらのルートには、コンパニオンの generation エクストラ、スクリプト／シーンファイルがバージョン固定された既存のプロジェクト、明示的なリージョン別 DashScope 設定、最新の価格／アクセスおよび見積もり宣言が必要です。動画出力の確認には FFmpeg／ffprobe も必要です。 上流の video_explainer CLI がなくても実行できます。

画像のライフサイクル または動画のライフサイクルに従ってください。 spend_authorized=true を設定する前に、ソースの送信と支出について人間から実際の承認を得てください。このフィールドは入力時の承認を記録するものであり、本人確認を行ったり、プロバイダーの課金上限を設定したりするものではありません。返されたジョブ ID は保持してください。 同期的に取得した画像には explainer_image_generation_finalize、翻訳および明示的な画像の復旧には explainer_image_generation_poll、動画には explainer_generation_poll を使用してください。いずれも、許可された操作の範囲を限定して実行してください。コアの job_status は、どちらの生成メディアジョブ種別も受け付けません。

保存されたハッシュと完全なデコードチェックにより、選択されたファイルのバイト列を検証します。 ライブプロバイダーへのアクセス、画像の同一性／スタイルの忠実度、創作の品質、完全なセキュリティレビューは未解決です。S2V／HappyHorse の後継モードはオプションであり、別途ソースの承認を待っています。無効化された raw Qwen プロセス連携は別のルートです。ストック検索、ローカル ASR の取り込みタイミング、維持されているレンダラーのタイミング障害は、引き続き制限事項です。

確認と拡張

• ツールの実装：正確なパラメーターと動作を確認できます。クライアントが検出した MCP スキーマには、実行中のバージョンが記述されています。
• ウィンドウ単位の動画分析：ドライランの予算、継続処理、アップロード制限、保持される部分的な結果について説明しています。
• コントリビュート：ソースコードのセットアップとチェックについて説明しています。
• セキュリティポリシー：ローカルアクセス、プロバイダーの境界、報告方法について説明しています。
• 変更履歴：今回の候補リリースにおける変更を確認できます。

選定された RC3 のネイティブチェックでは、インストール済みのベースラインと再起動を確認し、キャッシュファイルが 124 個あることを確認しました。新たに npm からネットワーク経由で取得する場合と、同じバージョンのキャッシュを再利用する場合の比較は、まだ確認できていません。以前の RC1 のネイティブチェックと RC2 のアーカイブ／インストーラーチェックは、過去の結果です。ツールの検出によって、すべてのオプションのランタイムが適格と確認されたわけではありません。ライブプロバイダーの品質と、完全な比較受け入れテストは未完了です。

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Fausto Albers 作成 · Wonder Why。 Google Gemini、FastMCP、Pydantic を使用して構築されており、ナレッジおよびトレーシングの統合機能をオプションで利用できます。 プロジェクトのコードは MIT ライセンスです。 サードパーティーに関する通知では、独自の利用条件が適用される同梱コンポーネントについて説明しています。