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LiveReacting

LiveReacting

远程服务
livereacting.com媒体与设计05 天前更新

关于 LiveReacting

LiveReacting 是 MCP 服务,可让 AI Agent 创建和运营直播,包括设置播放列表、安排直播、监控状态和查看分析数据。它面向通过 LiveReacting 管理直播的团队;服务可创建视频和音频播放列表,其他图层仍需在 LiveReacting Studio 中编辑。

主要功能

  1. 01创建和管理项目、场景及视频或音频播放列表
  2. 02启动、停止、安排和监控直播
  3. 03管理媒体导入、上传和编码
  4. 04检查已连接的直播目的地
  5. 05查看 YouTube 及可用的播放列表分析数据

适用场景

  1. 01安排预录视频直播
  2. 02运营并监控正在进行的直播
  3. 03为直播播放列表导入和编码媒体
  4. 04查看已结束直播的分析数据

MCP 相关

该服务通过需认证的 Streamable HTTP MCP 服务提供 LiveReacting 账户、编辑器、直播、媒体和分析工具。MCP 客户端使用 LiveReacting API 密钥连接。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://mcp.livereacting.com/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://mcp.livereacting.com/mcp需要授权

工具

详细介绍

LiveReacting MCP 服务

通过 AI Agent 运行实时视频流。从视频播放列表创建频道、启动频道、安排直播时间、观看直播过程,并在结束后查看数据——可使用 Claude Code、Codex、Cursor 或任何支持 MCP 的工具。

https://mcp.livereacting.com/mcp

Streamable HTTP。无状态。使用 LiveReacting API 密钥进行身份验证。

完整参考文档包含每个工具、输入、响应字段、限制和错误代码: developers.livereacting.com/mcp (此仓库中的 REFERENCE.md)。


获取密钥

所有付费计划均包含 API 访问权限。在 LiveReacting Studio 的开发者页面中创建密钥。 密钥以 lr_ 开头。

使用 API 密钥时,Free 计划账户的每次调用都会返回 403 API_ACCESS_REQUIRES_PAID_PLAN。使用 OAuth(ChatGPT、Claude)时,账户可以连接,但每次工具调用都会返回说明计划限制的错误。只要计划包含 API 访问权限,工具就会立即开始工作,无需重新连接。


设置

请先创建密钥,将其添加到 shell 配置文件中,设为 LIVEREACTING_API_KEY,然后粘贴下面的配置。

无法读取该变量的示例均使用 lr_… 作为占位符。**不要将真实密钥粘贴到要提交的文件中。**如果运行环境支持环境变量或提示词,代码块就会使用它。

Claude Code

在 .mcp.json 中配置。Claude Code 会展开远程服务 headers 中的 ${VAR} (文档),因此密钥不会写入文件:

{
  "mcpServers": {
    "livereacting": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.livereacting.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${LIVEREACTING_API_KEY}" }
    }
  }
}

也可以使用 claude mcp add --transport http livereacting https://mcp.livereacting.com/mcp --header "Authorization: Bearer lr_…",但这会将密钥本身写入已保存的配置。

Codex CLI

在 ~/.codex/config.toml 中:

[mcp_servers.livereacting]
url = "https://mcp.livereacting.com/mcp"
bearer_token_env_var = "LIVEREACTING_API_KEY"

然后在 shell 配置文件中添加 export LIVEREACTING_API_KEY=lr_…。建议使用这种方式,而不要使用会将密钥写入配置文件的 http_headers。

Cursor

在 ~/.cursor/mcp.json 中配置。Cursor 会解析 headers 中的 ${env:NAME} (文档):

{
  "mcpServers": {
    "livereacting": {
      "url": "https://mcp.livereacting.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:LIVEREACTING_API_KEY}" }
    }
  }
}

也可以从 Cursor Marketplace 安装 LiveReacting 插件,并在 Plugins → Configure 下设置 LIVEREACTING_API_KEY。此仓库中的插件文件为 .cursor-plugin/plugin.json 和 mcp.json。

VS Code(GitHub Copilot)

在 .vscode/mcp.json 中配置。inputs 块会提示你输入密钥,而不是将其存储在仓库中:

{
  "inputs": [
    {
      "id": "livereacting-key",
      "type": "promptString",
      "description": "LiveReacting API key",
      "password": true
    }
  ],
  "servers": {
    "livereacting": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.livereacting.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:livereacting-key}" }
    }
  }
}
Gemini CLI

安装扩展。Gemini CLI 会提示你输入一次密钥,并将其保存在系统密钥链中:

gemini extensions install https://github.com/LiveReacting/livereacting-mcp

也可以不安装扩展,直接在 ~/.gemini/settings.json 中配置。Gemini CLI 会在验证文件之前展开其中每个字符串里的 $VAR 和 ${VAR},包括标头 (文档),因此密钥不会写入文件:

{
  "mcpServers": {
    "livereacting": {
      "httpUrl": "https://mcp.livereacting.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${LIVEREACTING_API_KEY}" }
    }
  }
}
Kiro

将此仓库安装为 power:打开 Powers 面板 → Add Custom Power → Import power from GitHub,然后粘贴 https://github.com/LiveReacting/livereacting-mcp。此 power 会从环境变量中读取 LIVEREACTING_API_KEY(mcp.json)。

Zed

在 Zed 的 settings.json 中,于 context_servers 下添加一个 HTTP 服务,并设置指向该 URL 的 Authorization 标头。

Goose

在 Goose 设置中添加一个 Remote Extension(Streamable HTTP),URL 为 https://mcp.livereacting.com/mcp,并添加自定义标头 Authorization: Bearer lr_…。

兼容性
Harness密钥传递方式
Claude Code在 .mcp.json 请求头中使用 ${VAR}
Codex CLIbearer_token_env_var
Cursor在 mcp.json 请求头中使用 ${env:VAR}
VS Code Copilot使用带提示输入的 headers
GitHub Copilot coding agent仅支持静态请求头密钥。此产品不支持 OAuth 远程服务,因此现在和以后都只能通过密钥传递
Gemini CLI在 settings.json 请求头中使用 $VAR
Kiro在 power 的 mcp.json 请求头中使用 ${VAR}
Zedsettings.json 中的 headers
Goose远程扩展请求头
ChatGPT连接器只能使用 OAuth,不能粘贴密钥

协议修订版本:2024-10-07 至 2025-11-25。如果客户端报告版本错误,首先应检查这一点。目前尚不支持 2026-07-28——没有已发布的 TypeScript SDK 支持它。


工具

30 个工具,分为五个工具集。所有名称都以 livereacting_ 为前缀,因此,在会延迟加载工具的客户端中搜索一次即可找到整个服务。

account
工具功能
list_destinations列出你已连接的 YouTube、Facebook、Twitch、LinkedIn、X 和自定义 RTMP 目标平台
validate_destinations在依赖某个目标平台之前,检查其连接是否仍然有效
editor
工具功能
list_projects列出你的项目
get_project获取一个项目的配置
create_project创建一个新项目
update_project更改项目设置
get_scenes获取项目中的场景,或某个场景
manage_scene创建、重命名或删除场景
activate_scene切换当前场景,包括直播期间
create_scene_with_playlist一次调用创建场景及其视频播放列表
add_layer向现有场景添加一个视频播放列表、音频播放列表或单个视频图层
get_layer获取一个图层,其播放列表会截断以适应上下文
set_playlist替换播放列表内容
streams
工具功能
start_stream开始直播
stop_stream结束直播
get_stream_status获取各目标平台的直播状态,包括已过期的连接
schedule_stream按设定时间开始直播
cancel_schedules取消已安排的直播
sync_stream将编辑器更改推送到正在运行的直播
list_broadcasts列出某个项目的过往直播
media
工具功能
list_media列出媒体库中的文件和文件夹
get_media_file获取某个文件的详细信息
upload_file开始上传本地文件:返回分段 URL 和 curl 命令
complete_upload所有分段发送完毕后完成上传
import_media从 Google Drive、Dropbox 或 YouTube 导入
import_from_url从任何公共主机上的媒体文件直链导入
get_import_status轮询导入状态,包括播放列表导入中的每个视频
encode_media重新编码文件以用于直播
get_encode_status轮询编码状态
analytics
工具功能
get_stream_analytics获取 YouTube 分析数据,或按视频获取播放列表分析数据(按需提供该类型)
选择较少的工具

这两个都是 URL 查询参数,无需客户端提供支持。

https://mcp.livereacting.com/mcp?toolsets=streams,media
https://mcp.livereacting.com/mcp?read_only=1

read_only=1 会移除所有可能产生更改的工具。适用于不希望触碰正在进行的直播的监控 Agent。

明确说明限制

承诺做到以下任何一项的 Agent,都是在欺骗客户。

  • 你只能创建视频和音频播放列表,不能做其他事。 通过 API 可以读取文本、图像和交互层,但只能在 LiveReacting Studio 中创建或编辑。
  • 运营不受此限制。 即使直播流的叠加层是在 Studio 中创建的,仍可在此处启动、停止、安排时间、同步和监控。区别在于创作与运营。
  • 上传本地文件需要 Shell 或 HTTP 客户端。 upload_file 会返回已签名的分块 URL 和可直接使用的 curl 命令;Agent 自行发送文件字节,然后调用 complete_upload。
  • 每种套餐都有最长直播时长。 达到时长上限后,直播流就会停止,即使设置了手动时长也一样。24/7 频道需要使用没有时长限制的套餐,例如 24/7 套餐。
  • 无法创建仅限 Facebook 的 24/7 频道。 仅限 Facebook 的直播流最长固定为 8 小时。
  • 不支持缩略图和直播公告。
  • 可按需提供播放列表分析。 所有付费套餐均包含 YouTube 分析,但频道必须已授予分析访问权限。播放列表分析请联系 [email protected]。

速率限制

每个账户每分钟 150 次请求,由该账户的所有 API 密钥共享。

REST 和 MCP 分开计数,因此两种接口各自有 150 次请求额度,而非共用一个额度。不要据此安排计划:这是两种接口计量方式的实现细节,并非承诺。

遇到 429 时会返回一条工具错误,其中会说明请求次数和需要等待的时长,因为读取错误信息的是模型。轮询工具——get_stream_status、get_import_status、get_encode_status——均注明了最短间隔。轮询间隔短于该间隔,只会白白消耗自己的额度。


在 Agent 让你措手不及前,值得了解的事项

set_playlist 会替换整个播放列表。 它不会追加内容。要添加一段视频,请先读取图层,再发送完整列表。若写入会缩短播放列表,该工具会提示你,但仍会照你的要求执行。

启动和停止直播流不是幂等操作。 如果调用超时,请用 get_stream_status 查询结果。不要重试——重试可能会启动第二次尝试。


文档

MCP 完整参考:developers.livereacting.com/mcp
REST API 完整参考:developers.livereacting.com
支持:[email protected]
隐私政策:livereacting.com/privacy-policy

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。