关于 klaket-mcp
Klaket 将视频和音频文件或 URL 转为带时间戳的转录文本、场景、章节及可搜索片段,面向需要结构化媒体数据的 Agent 和开发者。其本地处理流程无需 API 密钥。
主要功能
- 01带时间戳的语音转录
- 02说话人区分与字幕
- 03场景检测与关键帧
- 04屏幕文字 OCR
- 05对齐的 JSON 时间线
- 06视频片段搜索
适用场景
- 01定位视频中的某段发言
- 02提取教程画面中的命令
- 03生成字幕和章节标记
MCP 相关
MCP 服务提供媒体导入、任务状态查询和结果获取工具,使 Agent 能处理视频并搜索其中内容。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
4收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| url | string | 是 | 视频 URL(YouTube、直接文件)或 Klaket 工作进程可访问的路径 |
详细介绍
🎬 Klaket
将任意视频转换为适用于大模型的数据。

klaket 是场记板——在片场同步声音和画面的工具。Klaket 将视频与大模型同步。
大模型能读文本。借助爬虫,网络变得可读;但作为人类知识最大宝库的视频,仍然难以访问。Klaket 为你解锁视频:提供视频 URL 或文件,即可获取结构化、带时间戳、适用于大模型的数据。
pip install klaket
klaket ingest "https://youtube.com/watch?v=..." --wait
{
"transcript": [
{ "start": 14.32, "end": 19.80, "speaker": "S1", "text": "So let's deploy this with docker compose..." }
],
"scenes": [
{ "start": 190.0, "end": 342.5, "keyframes": ["scene_004_01.jpg"] }
],
"chapters": [...],
"summary": "..."
}
功能特性
- 📝 转录文本 — 支持 约 100 种语言(自动检测)的语音转文字,带时间戳和逐词时间戳;可按任务选择模型(
"model": "medium") - 🎙️ 播客也支持 — 提供音频文件或 URL(mp3、m4a……),Klaket 会跳过视觉处理阶段,并根据语音停顿生成章节
- 🗣️ 说话人分离 — 区分谁说了什么(S1/S2/…),本地运行且无需密钥(sherpa-onnx)
- 💬 字幕 — 可直接使用的
.srt/.vtt文件,带说话人标签 - 🎞️ 场景检测 — 根据内容识别场景边界,并为每个场景提取关键帧
- 🔎 屏幕文字(OCR) — 逐场景读取幻灯片、终端内容和字幕,本地运行且无需密钥
- 🧩 单一 JSON 时间线 — 在一条时间线上对齐转录文本、场景、画面和屏幕文字
- 🔌 离线运行,无需 API 密钥 — 核心处理流程完全不调用大模型
- 🧠 可插拔模型层 — 可选通过本地 VLM(Ollama)或任何兼容 OpenAI 的端点生成场景描述(默认
KLAKET_VLM=off) - 🤖 MCP 服务 — 让编码 Agent“观看”任意视频并查找其中的片段
- 🔍 视频内搜索 —
GET /v1/jobs/{id}/search?q=…可找到准确时刻 - ▶️ 交互体验场 — 控制面板可播放视频,点击即可跳转,并实时高亮转录文本
SDK
# pip install klaket
from klaket import Klaket
result = Klaket().process("https://youtube.com/watch?v=...", num_speakers=2)
// npm i klaket-sdk
import { Klaket } from "klaket-sdk";
const result = await new Klaket().process("https://youtube.com/watch?v=...");
让你的 Agent 拥有视觉能力
# Claude Code
claude mcp add klaket -- npx klaket-mcp # KLAKET_API_URL defaults to localhost:8484
然后说:“观看 https://youtube.com/watch?v=… 并总结演示者运行的命令。”
Agent 将获得 klaket_ingest、klaket_job_status 和 klaket_get_result 工具。
快速开始
git clone https://github.com/huseyinstif/klaket.git && cd klaket
docker compose up --build
# API on :8484, dashboard on :5180
curl -X POST localhost:8484/v1/ingest \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url": "https://youtube.com/watch?v=..."}'
就这么简单——无需 API 密钥,也不需要 GPU。make help 会列出开发快捷命令(make up、make test、make e2e)。
架构
client ──► Go API ──► Redis queue ──► Python worker (ffmpeg · faster-whisper · scenedetect)
│ │
dashboard ◄────────────────────┘ /data/jobs/<id>/result.json
apps/api— Go,任务编排apps/worker— Python,媒体处理流程apps/dashboard— React 控制面板
自托管与云服务
Klaket 是开源项目(AGPL-3.0),完全支持自托管。托管式云 API(按分钟计费并提供托管 GPU)正在规划中——欢迎加入候补名单(即将开放)。
状态
🚧 v0.7 — 尚未达到 1.0,快速迭代中。为仓库点亮星标,关注项目进展。
许可证
AGPL-3.0。SDK 和客户端将采用 MIT 许可证。
联系方式
由 Hüseyin Tıntaş 构建 — X (@1337stif) · LinkedIn
评论
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。