avc-test-py-mcp

Name: avc-test-py-mcp
Author: z416479660

ローカル

github.com/z416479660メディア・デザイン023 週間前に更新

リポジトリ

avc-test-py-mcp について

avc-test-py-mcpは、FastAPI HTTPサービスに動画の高画質化タスクを送るMCPサーバーです。非同期タスクの追跡と、完了まで待つ同期処理に対応しています。

主な機能

01動画高画質化タスクの作成
02タスク状態と進捗の確認
03同期処理の完了待ち
04URLとローカルファイルに対応
05目標解像度の指定

活用シーン

01動画URLを高画質化に送信
02ローカル動画ファイルを処理
03非同期タスクの進捗を追跡
04結果を待って動画リンクを取得

MCP 対応

MCPクライアントに`create_task`、`get_task_status`、`enhance_video_sync`ツールを提供し、FastAPI HTTPサービスを通じて動画処理を実行します。

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": {
    "z416479660-avc-test-py": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "avc-test-js-mcp"
      ],
      "env": {
        "HTTP_API_BASE_URL": "<HTTP_API_BASE_URL>",
        "HTTP_API_KEY": "<HTTP_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

起動コマンドnpx -y avc-test-js-mcp

設定が必要な環境変数

HTTP_API_BASE_URLFastAPI HTTP Server base URL

HTTP_API_KEYシークレットAPI authentication key

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

pypiavc-test-py-mcp0.1.3stdio

npmavc-test-js-mcp0.1.6stdio

ツール

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター	型	必須	説明
type	enum	いいえ	アップロードの種類：url=オンライン動画、local=ローカルファイルurl \| local
resolution	enum	いいえ	目標解像度。デフォルトは 720p480p \| 540p \| 720p \| 1080p \| 2k
video_source	string	はい	動画 URL またはローカルファイルパス

詳細

プロジェクトの README より

avc-test-py-mcp (Python)

基于 MCP 协议的视频增强服务，作为 MCP Client-Server 与 FastAPI HTTP Server 交互。

功能

提供以下 MCP Tools：

create_task - 创建视频增强任务（支持 URL 或本地文件上传）
get_task_status - 查询任务状态
enhance_video_sync - 同步增强视频（阻塞等待）

安装

从 PyPI 安装（推荐）

# 使用 pip 安装
pip install avc-test-py-mcp

# 或使用 uv 安装
uv pip install avc-test-py-mcp

从源码安装

git clone https://github.com/yourusername/avc-test-py-mcp.git
cd python_client

# 使用 uv 安装（推荐）
uv pip install -e ".[dev]"

# 或使用 pip 安装
pip install -e ".[dev]"

使用方法

1. 命令行启动

# 直接运行（安装后）
avc-test-py-mcp --base-url https://mcp.luluhero.com --api-key your-api-key

# 或使用环境变量
export HTTP_API_BASE_URL=https://mcp.luluhero.com
export HTTP_API_KEY=your-api-key
avc-test-py-mcp

2. 在 Claude Desktop 中配置

编辑 Claude Desktop 配置文件：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "video-enhancement": {
      "command": "avc-test-py-mcp",
      "args": [
        "--base-url",
        "https://mcp.luluhero.com",
        "--api-key",
        "your-api-key"
      ]
    }
  }
}

3. 使用 uv run 运行（开发模式）

uv run avc-test-py-mcp --base-url https://mcp.luluhero.com --api-key your-api-key

提供的 Tools

create_task

创建视频增强任务（异步）。

参数：

video_source (string, required): 视频 URL 或本地文件路径
type (string, optional): 上传类型，默认 "url"
- 可选值: "url" - 网络视频URL, "local" - 本地文件路径
resolution (string, optional): 目标分辨率，默认 720p
- 可选值: 480p, 540p, 720p, 1080p, 2k

使用示例：

# URL 方式
{
  "video_source": "https://example.com/video.mp4",
  "type": "url",
  "resolution": "1080p"
}

# 本地文件方式
{
  "video_source": "/path/to/local/video.mp4",
  "type": "local",
  "resolution": "1080p"
}

返回值：

{
  "success": true,
  "task_id": "xxx",
  "status": "wait"
}

get_task_status

查询任务状态。

参数：

task_id (string, required): 任务ID

使用示例：

{
  "task_id": "task-123-abc"
}

返回值：

{
  "success": true,
  "task_id": "xxx",
  "status": "completed",
  "progress": 100,
  "video_url": "https://...",
  "error_message": null,
  "created_at": "2024-01-01T00:00:00Z",
  "updated_at": "2024-01-01T00:01:00Z"
}

enhance_video_sync

同步增强视频（阻塞等待完成）。

参数：

video_source (string, required): 视频 URL 或本地文件路径
type (string, optional): 上传类型，默认 "url"
- 可选值: "url" - 网络视频URL, "local" - 本地文件路径
resolution (string, optional): 目标分辨率，默认 720p
poll_interval (number, optional): 轮询间隔（秒），默认 5
timeout (number, optional): 超时时间（秒），默认 600

使用示例：

{
  "video_source": "https://example.com/video.mp4",
  "type": "url",
  "resolution": "1080p",
  "poll_interval": 5,
  "timeout": 600
}

返回值：

{
  "success": true,
  "task_id": "xxx",
  "status": "completed",
  "progress": 100,
  "video_url": "https://..."
}

文件上传说明

当 type 设置为 "local" 时，MCP Server 会：

读取本地文件
将文件转为 base64 编码
上传到视频增强服务

限制：

最大文件大小：100MB

环境变量

变量名	说明	默认值
`HTTP_API_BASE_URL`	FastAPI HTTP Server 地址	`https://mcp.luluhero.com`
`HTTP_API_KEY`	API 认证密钥	无

开发

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/avc-test-py-mcp.git
cd python_client

# 安装开发依赖
uv pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

# 代码格式化
ruff format .
ruff check --fix .

发布到 PyPI

# 安装构建工具
uv pip install build twine

# 构建分发包
python -m build

# 上传到 PyPI（测试）
python -m twine upload --repository testpypi dist/*

# 上传到 PyPI（正式）
python -m twine upload dist/*

License

MIT License - 详见 LICENSE 文件

Markdown 対応

ログインしてコメント

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。

入門ガイドを読む

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。

avc-test-py-mcp

avc-test-py-mcp について

主な機能

活用シーン

MCP 対応

設定

ツール

詳細

avc-test-py-mcp (Python)

功能

安装

从 PyPI 安装（推荐）

从源码安装

使用方法

1. 命令行启动

2. 在 Claude Desktop 中配置

3. 使用 uv run 运行（开发模式）

提供的 Tools

create_task

get_task_status

enhance_video_sync

文件上传说明

环境变量

开发

发布到 PyPI

License

コメント

MCP は初めてですか？

MCP（Model Context Protocol）とは？

MCP サーバーとクライアントの違いは？

ローカルとリモート、どちらを選ぶべき？

Claude や Cursor にサーバーを導入するには？

掲載プロジェクトは審査されていますか？「認証済み」とは？

自分のプロジェクトが掲載されています。どう申請できますか？