视频静态捕获 MCP

一个通过 OpenCV 访问和控制网络摄像头的 Model Context Protocol 服务器

概述

视频静态捕获 MCP 是 Model Context Protocol (MCP) 的 Python 实现，它为 AI 助手提供了通过 OpenCV 访问和控制网络摄像头及视频源的能力。该服务器提供了一组工具，允许语言模型捕捉图像、操作摄像头设置以及管理视频连接。请注意，这里没有视频录制功能。

示例

以下是一些视频静态捕获 MCP 服务器的实际应用示例：

橙子示例

左：Claude 对图像的视图	右：实际网络摄像头捕获

磁铁示例

左：Claude 对图像的视图	右：实际网络摄像头捕获

安装

前提条件

• Python 3.10+
• OpenCV (opencv-python)
• MCP Python SDK
• UV（可选）

从源代码安装

bash
git clone https://github.com/13rac1/videocapture-mcp.git
cd videocapture-mcp
pip install -e .

运行 MCP 服务器：

bash
mcp dev videocapture_mcp.py

与 Claude for Desktop 集成

macOS/Linux

编辑你的 Claude Desktop 配置文件：

bash

Mac

nano ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Linux

nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

添加此 MCP 服务器配置：

json
{
"mcpServers": {
"VideoCapture ": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp[cli]",
"--with",
"numpy",
"--with",
"opencv-python",
"mcp",
"run",
"/ABSOLUTE_PATH/videocapture_mcp.py"
]
}
}
}

请确保将 /ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcp 替换为项目的绝对路径。

Windows

编辑你的 Claude Desktop 配置文件：

powershell
nano $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json

添加此 MCP 服务器配置：

json
{
"mcpServers": {
"VideoCapture": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp[cli]",
"--with",
"numpy",
"--with",
"opencv-python",
"mcp",
"run",
"C:\ABSOLUTE_PATH\videocapture-mcp\videocapture_mcp.py"
]
}
}
}

请确保将 C:\\ABSOLUTE_PATH\\videocapture-mcp 替换为项目的绝对路径。

使用安装命令

或者，你可以使用 mcp CLI 来安装服务器：

bash
mcp install videocapture_mcp.py

这将自动配置 Claude Desktop 以使用你的视频捕获 MCP 服务器。

集成后，当请求时 Claude 将能够访问你的网络摄像头或视频源。只需让 Claude 拍照或执行任何与网络摄像头相关的任务即可。

功能

• 快速图像捕获：无需管理连接即可从网络摄像头捕获单张图像
• 连接管理：打开、管理和关闭摄像头连接
• 视频属性：读取和调整摄像头设置，如亮度、对比度和分辨率
• 图像处理：基本的图像变换，如水平翻转

工具参考

quick_capture

快速打开摄像头，捕获单帧图像并关闭它。

python
quick_capture(device_index: int = 0, flip: bool = False) -> Image

• device_index：摄像头索引（0 通常是默认的网络摄像头）
• flip：是否水平翻转图像
• 返回：捕获的帧作为 Image 对象

open_camera

打开到摄像头设备的连接。

python
open_camera(device_index: int = 0, name: Optional[str] = None) -> str- device_index: 摄像头索引（0 通常是默认的网络摄像头）

• name: 可选名称，用于标识此摄像头连接
• Returns: 打开的摄像头连接 ID

capture_frame

从指定的视频源捕获单帧。

python
capture_frame(connection_id: str, flip: bool = False) -> Image

• connection_id: 之前打开的视频连接的 ID
• flip: 是否水平翻转图像
• Returns: 作为 Image 对象捕获的帧

get_video_properties

获取视频源的属性。

python
get_video_properties(connection_id: str) -> dict

• connection_id: 之前打开的视频连接的 ID
• Returns: 视频属性字典（宽度、高度、帧率等）

set_video_property

设置视频源的属性。

python
set_video_property(connection_id: str, property_name: str, value: float) -> bool

• connection_id: 之前打开的视频连接的 ID
• property_name: 要设置的属性名称（宽度、高度、亮度等）
• value: 设置的值
• Returns: 如果成功则返回 True，否则返回 False

close_connection

关闭视频连接并释放资源。

python
close_connection(connection_id: str) -> bool

• connection_id: 要关闭的连接的 ID
• Returns: 如果成功则返回 True

list_active_connections

列出所有活动的视频连接。

python
list_active_connections() -> list

• Returns: 活动连接 ID 列表

示例用法

以下是一个 AI 助手如何使用 Webcam MCP 服务器的示例：

1. 快速拍照：

   我将使用您的网络摄像头拍摄一张照片。

   （AI 会在幕后调用 quick_capture()）

2. 打开持久连接：

   我将打开一个到您网络摄像头的连接，以便我们可以拍摄多张照片。

   （AI 会调用 open_camera() 并存储连接 ID）

3. 调整摄像头设置：

   让我增加网络摄像头画面的亮度。

   （AI 会使用适当的参数调用 set_video_property()）

高级用法

资源管理

服务器自动管理摄像头资源，确保在服务器关闭时正确释放所有连接。对于长时间运行的应用程序，最好在不再需要连接时显式关闭它们。

多个摄像头

如果您的系统有多个摄像头，可以在打开连接时指定设备索引：

python

打开第二个网络摄像头（索引 1）

connection_id = open_camera(device_index=1)

故障排除

• 找不到摄像头：请确保您的网络摄像头已正确连接，并且没有被其他应用程序占用
• 权限问题：某些系统需要明确的权限才能访问摄像头
• OpenCV 安装：如果您遇到 OpenCV 相关的问题，请参考 官方安装指南

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

贡献

欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。