关于 avc-test-py-mcp
avc-test-py-mcp 是用于视频增强的 MCP 服务,通过 FastAPI HTTP 服务处理视频任务。它支持提交异步任务并查询状态,也可等待同步增强完成。
主要功能
- 01创建视频增强任务
- 02查询任务状态与进度
- 03同步等待增强完成
- 04支持 URL 和本地文件
- 05选择目标分辨率
适用场景
- 01提交 URL 视频进行增强
- 02上传本地视频文件进行处理
- 03跟踪异步任务进度
- 04等待增强结果并获取视频链接
MCP 相关
该 MCP 服务向 MCP 客户端提供 create_task、get_task_status 和 enhance_video_sync 工具,并通过 FastAPI HTTP 服务执行增强任务。
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
3收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| type | enum | 否 | 上传类型:url=网络视频,local=本地文件url | local |
| resolution | enum | 否 | 目标分辨率,默认 720p480p | 540p | 720p | 1080p | 2k |
| video_source | string | 是 | 视频URL地址或本地文件路径 |
详细介绍
来自项目 READMEavc-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
- 可选值:
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
- 可选值:
resolution(string, optional): 目标分辨率,默认 720ppoll_interval(number, optional): 轮询间隔(秒),默认 5timeout(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
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支持 Markdown
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。