mcpField
K
klaket-mcp

klaket-mcp

本地服务
github.com/huseyinstif媒体与设计315 周前更新

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

  1. 01带时间戳的语音转录
  2. 02说话人区分与字幕
  3. 03场景检测与关键帧
  4. 04屏幕文字 OCR
  5. 05对齐的 JSON 时间线
  6. 06视频片段搜索

适用场景

  1. 01定位视频中的某段发言
  2. 02提取教程画面中的命令
  3. 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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"huseyinstif-klaket": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"klaket-mcp"
],
"env": {
"KLAKET_API_URL": "<KLAKET_API_URL>",
"KLAKET_API_KEY": "<KLAKET_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y klaket-mcp
需要配置的环境变量
KLAKET_API_URLBase URL of your Klaket API (default: http://localhost:8484)
KLAKET_API_KEY密钥API key for cloud/authenticated deployments (not needed for local self-hosting)

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmklaket-mcp0.7.1

工具

4

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
urlstring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。

许可证:AGPL-3.0 欢迎提交 PR 自行托管

Klaket 演示

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

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第一次接触 MCP?

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。