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V
Videoindexer Mcp

Videoindexer Mcp

本地服务
github.com/benbakhar媒体与设计479 周前更新
代码仓库

关于 Videoindexer Mcp

此 MCP 服务通过工具和资源与 Video Indexer API 交互，可根据视频洞察生成提示词内容，并获取视频对应的生成内容。

主要功能

  1. 01根据视频洞察生成提示词内容
  2. 02获取生成的提示词内容
  3. 03与 Video Indexer API 交互

适用场景

  1. 01向 LLM 提供视频洞察
  2. 02自动执行 Video Indexer API 交互

MCP 相关

此服务向 MCP 客户端提供与 Video Indexer API 交互的工具和资源。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Video Indexer MCP 服务

一个模型上下文协议（MCP）服务，提供用于与 Video Indexer API 交互的工具和资源。

功能
  • vi_prompt_content：根据视频洞察生成提示词内容
  • vi_get_prompt_content：获取视频的已生成提示词内容
使用场景
  • 为大模型提供视频洞察
  • 自动化 API 交互
示例配置
{
  "mcpServers": {
    "videoindexer-mcp": {
      "command": "/path/to/videoindexer-mcp/bin/python",
      "args": [
        "/path/to/your/videoindexer-mcp/src/main.py",
      ],
      "env": {
        "VI_ACCOUNT_TOKEN": "<your_video_indexer_account_token>",
      },
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}

将 /path/to/videoindexer-mcp 替换为 videoindexer-mcp 目录的实际路径。

安装

  1. 克隆仓库
  2. 创建并激活 Python 虚拟环境：
# Create virtual environment
python -m venv mcp-env

# Activate virtual environment
# On Windows:
mcp-env\Scripts\activate
# On Unix or MacOS:
source mcp-env/bin/activate
  1. 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
  1. 安装软件包：
pip install -e .
  1. 完成后，停用虚拟环境：
deactivate

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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。