视频分析工具

Video Analyzer MCP Server

Analyze any video with AI — YouTube, TikTok & Instagram
Powered by Google Gemini 3.5 Flash · FastMCP · yt-dlp

Features · Architecture · Quick Start · Integration · Security · العربية

特性

v1.5.2暴露 18个MCP工具:

支持的平台

照片/幻灯片帖子

YouTube视频直接通过Gemini的原生视频理解进行分析——零下载、零上传、最高速度。 对于YouTube证据资产， source.mp4 并非总是必需的：保存的上下文保留原始URL，因此框架/剪辑工具稍后可以使用本地流快速路径。

建筑

操作模式

这些是行为模式，而不是工具名称：

快速开始

打包运行时位于 src/video_url_analyzer_mcp/server.py 控制台入口点是 video_url_analyzer_mcp:main.选择其中一个 安装路径与您的工作流匹配。

选项A——单行Windows安装程序（建议新用户使用）

irm https://raw.githubusercontent.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp/main/install.ps1 | iex

安装程序遵循当前的MCP客户端模式：它从以下位置安装/运行 PyPI与 uvx，使用现有 GEMINI_API_KEY 环境变量时 一个已经设置，否则仅通过隐藏提示请求密钥， 并允许用户选择在哪里注册服务器：

• 克劳德代码
• 克劳德桌面版
• Codex CLI
• 光标
• 帆板运动
• VS代码/GitHub副本
• 谷歌反重力
• 克莱恩

不要将API密钥附加到PowerShell命令。如果跳过该键， 安装程序仍然会注册服务器，您可以设置 GEMINI_API_KEY 稍后。如果 GEMINI_API_KEY 已在您的用户环境中设置 安装程序将直接使用它，只打印一个掩码表单，如 AIza...abcd.

选项B-- uvx （不安装）

uvx video-url-analyzer-mcp

只要满足以下条件，即可在Windows/macOS/Linux上运行 紫外线 在PATH上。

选项C——来自签出的Windows向导

git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git
cd video-url-analyzer-mcp
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install_windows.ps1

巫师：

• 验证Python 3.10+和（可选） uv.
• 将软件包安装为可编辑的签出或通过 uv tool install.
• 让您保存 GEMINI_API_KEY 到用户环境变量 或 到一个 被忽视 .env.keys.local.密钥在日志中被屏蔽(AIza...abcd), 从未完整打印。
• 允许您通过以下方式选择默认模型 VIDEO_ANALYZER_MODEL.
• 运行离线导入烟雾测试。
• 手放开 scripts/configure_mcp_clients.ps1 用于客户端设置。

选项D——手动安装（任何操作系统）

git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git
cd video-url-analyzer-mcp
pip install -e .
python -m video_url_analyzer_mcp

获取免费钥匙 谷歌AI工作室, 然后在shell环境中设置一次(setx GEMINI_API_KEY ... 上 Windows或您的 ~/.zshrc / ~/.bashrc 在macOS/Linux上）。对于本地开发人员 只是，你也可以把它放在一个gignored里 .env.keys.local 旁边 回购。

Windows启动器

start.bat 负载 .env.keys.local （如果存在），设置安全默认值 (VIDEO_ANALYZER_MODE=auto)，并运行 python -m video_url_analyzer_mcp. 将其用作 command 任何倾向于单一MCP客户端的价值 可执行。

整合

跑 scripts/configure_mcp_clients.ps1 用于交互式菜单，或复制 下面的片段来自 docs/mcp-config-examples.md。巫师后退了 现有客户端配置，验证JSON/TOML，从不覆盖无关的 MCP服务器。

客户端配置使用 video-analyzer 作为本地MCP服务器条目名称。这 已发布的包仍然存在 video-url-analyzer-mcp，以及注册表名称 残余 io.github.u2n4/video-url-analyzer-mcp.

克劳德桌面(%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "video-analyzer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["video-url-analyzer-mcp"]
    }
  }
}

向导倾向于将API密钥留在操作系统环境中。如果你一定要 嵌入它，添加 "env": { "GEMINI_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE" }.

克劳德代码（CLI）

claude mcp add video-analyzer --transport stdio -- uvx video-url-analyzer-mcp

或者，在 pip install -e . 在回购中：

claude mcp add video-analyzer --transport stdio -- python -m video_url_analyzer_mcp

Codex CLI(~/.codex/config.toml)

[mcp_servers.video-analyzer]
command = "uvx"
args = ["video-url-analyzer-mcp"]

VS代码/GitHub副本MCP

工作区注册写入 .vscode/mcp.json:

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "video-url-analyzer-gemini-api-key",
      "description": "Gemini API key for video-url-analyzer-mcp",
      "password": true
    }
  ],
  "servers": {
    "video-analyzer": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["video-url-analyzer-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "${input:video-url-analyzer-gemini-api-key}"
      }
    }
  }
}

对于所有客户端，在编辑配置后重新启动应用程序，以便新的 MCP服务器已启动。完整片段——包括Cursor、Windsurf、， 反重力(%USERPROFILE%\.gemini\antigravity\mcp_config.json)，以及 克莱恩-住在 docs/mcp-config-examples.md.

使用示例

# Full video analysis with Gemini 3.5 Flash
analyze_video("https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")

# Custom analysis prompt
analyze_video("https://www.tiktok.com/@user/video/123",
              prompt="List every product shown and estimate prices")

# Multilingual transcript extraction
get_transcript("https://www.instagram.com/reel/ABC123/", lang="ar")

# Ask specific questions about video content
ask_about_video("https://youtu.be/abc",
                question="What programming language is used in the tutorial?")

# Analyze once, then ask locally from the saved context
prepare_video_context("https://youtu.be/abc", detail="standard")
ask_video_context("https://youtu.be/abc",
                  question="What happens near the end?")

# Extract visual evidence without embedding binary data in the tool output
get_video_frame("https://youtu.be/abc", timestamp="00:30")
get_video_clip("https://youtu.be/abc", start="00:20", end="00:28")

# Watch & build — extract tutorial steps
watch_and_analyze("https://www.youtube.com/watch?v=tutorial123")

安全

此服务器已针对全面的威胁模型审计进行了加固：

环境变量

默认快速模型： gemini-3.5-flash默认深度模型 （在以下情况下使用 detail="full"): gemini-3.1-pro-preview.Set VIDEO_ANALYZER_MODEL 同时覆盖两者。型号可用性可以 因Google帐户、地区和API级别而异-请返回 gemini-flash-latest 如果您的最新id尚未启用 钥匙。 | VIDEO_ANALYZER_MODE |行为预设(auto / api / client / local)；阅读者 start.bat | auto |

故障排除

技术栈

许可证

麻省理工学院

阿拉伯语

人工智能视频分析服务器

MCP服务器用于视频分析 谷歌双子座3.5 Flash –谷歌最新的多媒体Gemini Flash模型。

特点

工具描述 |--------|-------| | analyze_video |支持自定义命令的全面音频和图像分析| | get_transcript |提取带有时间戳的执行文本-支持+100种语言 | ask_about_video 询问有关视频内容的任何问题 | prepare_video_context |分析一次视频并保存可重复使用的本地上下文| | ask_video_context |从默认情况下没有Gemini的保存上下文中回答| | get_video_frame / get_video_clip |提取照片或剪辑作为本地指南，通过yt-dlp+ffmpeg快速跟踪YouTube | watch_and_analyze |提取技术解释、命令和代码的步骤| | execute_tutorial_steps 安全审查和实施提取的步骤

受支持的平台

平台速度 |--------|--------| | YouTube 即时-无需下载的实时分析 | TikTok | ~ 8秒-Tikwm.com快速界面 | Instagram | ~ 10秒-从页面直接提取

快速安装（Windows）

克隆ribo，然后打开交互式处理器：

git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git
cd video-url-analyzer-mcp
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install_windows.ps1

无需安装的替代方案： uvx video-url-analyzer-mcp.

安全

服务器受到以下保护：

• 上海光源 -仅允许域的白名单
• 注入命令 –禁止危险命令+无外壳执行
• 突破轨道 –阻止25+条敏感路径
• 防止过度妊娠 -最多同时执行10项任务

获取API密钥

1. 前往 谷歌AI工作室
2. 创建免费API密钥
3. 将其存档 .env:

GEMINI_API_KEY=مفتاحك_هنا