mcpField
V
Video To Claude

Video To Claude

ローカル
adityao5.github.ioAI・エージェント022 週間前に更新

Video To Claude について

Video To Claude は、Claude Code ユーザー向けの動画フレーム収集ツールです。画面を選んで注釈を加え、会話に画像として送信できます。

主な機能

  1. 01一般的な動画形式のアップロード
  2. 02指定フレームへの移動
  3. 03図形やテキストの注釈
  4. 04注釈付き WebP 画像の送信

活用シーン

  1. 01録画から特定の画面問題を示す
  2. 02Claude Code が確認する要素を明示する

MCP 対応

MCP サーバーがキャプチャセッションを開始し、フレームの送信を待ちます。`await_capture` ツールは注釈付き WebP 画像を画像コンテンツブロックとして Claude Code に返します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"video-to-claude": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"video-to-claude-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y video-to-claude-mcp

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
npmvideo-to-claude-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

video-to-claude

画面録画をドロップし、タイムラインをスクラブして、フレームに注釈を描き、Send をクリックすると、注釈付き WebP がビジョン入力として Claude Code の会話に直接送信されます。

Claude Code で /vtc と入力Claude が注釈付きフレームを受け取るClaude が注釈付きフレームを説明する
Claude Code で /vtc と入力しますClaude が注釈付きフレームを受け取りますClaude が注釈を読み取り、応答します

仕組み

1. Claude Code で /vtc と入力します

MCP サーバーは、起動していない場合は開発サーバーを起動し、セッションを作成して、ブラウザーで http://localhost:3000/capture/{id} を開きます。

/vtc コマンドが MCP ツールを実行

2. 動画をドロップします

.mp4、.mov、.webm、または一般的な動画ファイルをアップロード領域にドラッグします。ファイルは ffmpeg で解析され、プレーヤーが有効になります。

アップロード用ドロップ領域

3. タイムラインをスクラブします

スクラバーまたは矢印キーを使って、キャプチャしたい場面に移動します。キャンバスのオーバーレイは動画フレームの上に表示されます。

タイムラインスクラバー

4. フレームに注釈を付けます

キャンバスに赤色で矢印、ボックス、フリーハンドの線を描き、テキストラベルを追加します。これらの注釈はエクスポートする WebP に埋め込まれるため、Claude は丸で囲んだ箇所を正確に確認できます。

キャンバスへの注釈

5. キャプチャして繰り返します

Capture をクリックして、注釈付きフレームを固定します。必要な数だけ、手順 3~4 を繰り返します。画面下部のキャプチャストリップにサムネイルが表示されます。

キャプチャストリップ

6. 送信します

Send をクリックします。MCP の await_capture ツールが戻り、注釈付きフレームがすべて画像コンテンツブロックとして Claude Code の会話に送信されます。

Claude が WebP を受け取る

7. Claude が見たものを説明します

Claude は注釈(赤い矢印、丸で囲んだ要素、テキストラベル)を読み取り、マークした箇所に直接応答します。改めて説明する必要はありません。

Claude が注釈付きフレームを説明する


前提条件

  • Node.js 20+(Node 24 を推奨)
  • Claude Code CLI がインストールされていること(インストールガイド)
  • Windows、macOS、または Linux
  • Python や PATH 上の ffmpeg は不要です。どちらもバンドルされています

インストール

オプション A — Claude Code プラグイン(推奨)
/plugin install github:adityaO5/video-to-claude

これにより、MCP サーバーと /video-to-claude:vtc スキルを一度にインストールできます。MCP の個別登録やコマンドのコピーは不要です。

オプション B — npm(MCP のみ、クローン不要)
claude mcp add video-to-claude --scope user -- npx video-to-claude-mcp

または、~/.claude.json に手動で追加します。

{
  "mcpServers": {
    "video-to-claude": {
      "command": "npx",
      "args": ["video-to-claude-mcp"]
    }
  }
}

次に、/vtc コマンドを追加します(下記参照)。

オプション C — クローンしてビルド
git clone https://github.com/adityaO5/video-to-claude
cd video-to-claude
npm install
npm run mcp:build

次に登録します。

claude mcp add video-to-claude --scope user -- node /ABSOLUTE/PATH/TO/video-to-claude/dist/mcp/server.js

/ABSOLUTE/PATH/TO/video-to-claude を実際のパスに置き換えてください。
Windows の例: C:/Users/you/repos/video-to-claude(JSON ではスラッシュを使用できます)。


/vtc スラッシュコマンドを追加する(オプション B と C のみ)

プラグインのインストール(オプション A)では、スキルが /video-to-claude:vtc として自動的に含まれます。

オプション B/C では、リポジトリに .claude/commands/vtc.md が含まれています。Claude Code がプロジェクトスコープのスラッシュコマンドを読み込むのは、作業ディレクトリがクローンしたリポジトリ内にある場合のみです。

どのディレクトリからでも /vtc を使うには、コマンドファイルをユーザーレベルのコマンドフォルダーにコピーしてください。

# macOS / Linux
cp .claude/commands/vtc.md ~/.claude/commands/vtc.md

# Windows (PowerShell)
Copy-Item .claude\commands\vtc.md $HOME\.claude\commands\vtc.md

設定を変更した後は、Claude Code を再起動してください。


使い方

/vtc

以上です。ブラウザーが開いたら、アップロード、シーク、注釈の追加を行い、送信します。注釈付きフレームが会話に表示されます。Claude は赤いマークを読み取り、それに応じて動作します。


MCP ツール

ツール説明
start_capture_session必要に応じて開発サーバーを起動し、セッションを作成してブラウザーを開きます。sessionId を返します。
await_captureユーザーが「送信」をクリックするまでポーリングします(デフォルトのタイムアウトは 600 秒)。注釈付き WebP を画像コンテンツブロックとして返します。

/vtc スラッシュコマンドは、両方のツールを自動的に順番に呼び出します。


ビジョンの制約

  • 形式:WebP(ツールが出力)
  • フレームあたりの目標サイズは 2 MB 以下(上限 5 MB)。必要に応じて品質を 80 から 50 に下げて再試行します。
  • 最大幅:960 px
  • 実用上の上限は、自動ダウンスケール前で約 20 フレームです。ソフト上限は約 100 フレームです。

トラブルシューティング

開発サーバーが開きませんでしたか?
リポジトリのディレクトリで npm run dev を実行し、/vtc をもう一度お試しください。

Claude Code に MCP ツールが表示されませんか?
claude mcp list を実行して登録を確認してください。Claude Code を再起動してください。クローンしたリポジトリを使用している場合は、dist/mcp/server.js が存在することを確認してください(存在しない場合は、npm run mcp:build を再実行してください)。

ポートが競合していますか?
MCP サーバーはアプリを探すためにポート 3000~3005 をスキャンします。空いているポートで npm run dev を実行するか、ポート 3000 を使用している他のプロセスを停止してください。

大きなファイルのアップロードが止まりますか?
ソースは 512 KB のチャンク単位でアップロードされます。非常に大きなファイル(> 2 GB)は、ディスクの速度が遅い場合、アップロードに少し時間がかかることがあります。


技術スタック

  • Next.js 16 App Router(Node 24)— UI と REST API
  • ffmpeg-static — 動画のプローブと単一フレームの抽出
  • sharp — SVG 注釈の合成と品質を再試行する WebP エンコード
  • @modelcontextprotocol/sdk — MCP stdio トランスポート

ライセンス

MIT — LICENSE を参照

コメント

MCP は初めてですか?

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。