AI导哈

媒体处理服务器

一个基于Python的自定义MCP服务器，用于媒体处理，支持视频下载、处理、元数据存储和向量搜索，适用于AI助手集成和开发环境。

  • by Bzcasper
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 bzcasper/mcp-media-server

使用说明

MCP媒体服务器

用Python构建的用于媒体处理的自定义MCP（模型上下文协议）服务器。该服务器使Claude等AI助手能够与媒体文件交互，执行视频处理，并与Supabase和Pinecone集成以进行数据存储和矢量搜索。

特性

核心功能

  • 使用yt-dlp下载YouTube视频
  • 使用FFmpeg进行视频处理
  • 元数据存储的Supabase集成
  • 矢量搜索的松果积分
  • 用于AI助手集成的MCP服务器

高级功能

  • 长期运行操作的进度跟踪
  • 通知的Webhook支持
  • 多个文件的批处理
  • 缓存以提高性能
  • API保护的速率限制
  • 用户身份验证和API密钥管理
  • 预定的维护任务
  • RESTful API网关
  • 使用Docker持续运行
  • 与开发IDE集成（Roo Code和Windsurf）

先决条件

  • Python 3.10或更高版本
  • 转码
  • Supabase账户
  • 松果账户
  • OpenAI API密钥（用于嵌入）
  • Docker和Docker Compose（用于容器化部署）

安装

选项1：手动设置

  1. 克隆存储库：

    git clone https://github.com/yourusername/mcp-media-server.git
cd mcp-media-server

  2. 创建虚拟环境：

    python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

  3. 安装依赖项：

    pip install -r requirements.txt

  4. 通过复制和编辑示例环境文件来配置服务器：

    cp .env.example .env

  5. 编辑 .env 文件添加API密钥和配置。

选项2：Docker设置

  1. 克隆存储库：

    git clone https://github.com/yourusername/mcp-media-server.git
cd mcp-media-server

  2. 通过复制和编辑示例环境文件来配置服务器：

    cp .env.example .env

  3. 编辑 .env 文件添加API密钥和配置。

  4. 构建并启动Docker容器：

    docker-compose up -d

用法

运行MCP服务器

要运行MCP服务器，请执行以下操作：

python main.py

默认情况下，服务器使用stdio传输与Claude Desktop或其他MCP客户端直接集成。

从SSE运输开始

要使用服务器发送事件（SSE）传输运行服务器，请执行以下操作：

python main.py --transport sse

运行API服务器

要在MCP服务器旁边运行API服务器，请执行以下操作：

python main.py --api

启动SSE和API服务器

要同时运行SSE传输和API服务器，请执行以下操作：

python main.py --transport sse --api

Docker的持续运行

对于生产环境中的24/7操作：

  1. 使用Docker Compose进行部署：

    docker-compose up -d

  2. 设置自动重启和监控：

    # Make scripts executable
chmod +x deploy.sh monitor.sh generate_api_key.sh

# Deploy with health checks
./deploy.sh

# Add monitoring to crontab (runs every 5 minutes)
(crontab -l 2>/dev/null; echo "*/5 * * * * /path/to/mcp-media-server/monitor.sh") | crontab -

  3. 设置为系统服务（Linux）：

    # Copy service file
sudo cp mcp-media-server.service /etc/systemd/system/

# Edit the service file to update the path
sudo nano /etc/systemd/system/mcp-media-server.service

# Enable and start the service
sudo systemctl enable mcp-media-server.service
sudo systemctl start mcp-media-server.service

IDE集成（Roo代码和Windsurf）

对于Windows用户：

  1. 运行IDE集成设置脚本：
    setup_ide_integration.bat

对于Linux/macOS用户：

  1. 生成API密钥：

    ./generate_api_key.sh

  2. 使用从生成的密钥和设置配置IDE ide-config.json

与Claude Desktop集成

  1. 打开克劳德桌面应用程序
  2. 导航到“设置”
  3. 添加具有以下配置的新MCP服务器：
    • 名称：MCP媒体服务器
    • 命令：Python可执行文件的路径
    • 参数：main.py文件的路径

配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-media-server": {
      "command": "C:\\path\\to\\venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\path\\to\\mcp-media-server\\main.py"]
    }
  }
}

API文档

API服务器运行后，您可以访问API文档：

http://localhost:9000/docs

API关键终结点

  • /videos/download -从YouTube下载视频
  • /videos/process -使用FFmpeg处理视频
  • /videos/search -在YouTube上搜索视频
  • /videos/vector-search -视频语义搜索
  • /videos/similar -查找类似视频

发展

项目结构

mcp-media-server/
├── src/
│   ├── api/              # RESTful API implementation
│   ├── auth/             # Authentication and security
│   ├── core/             # Core MCP server implementation
│   ├── config/           # Configuration settings
│   ├── db/               # Database integrations
│   ├── services/         # Background services
│   ├── tasks/            # Scheduled tasks
│   ├── tools/            # MCP tools implementation
│   ├── utils/            # Utilities and helpers
│   └── webhooks/         # Webhook handlers
├── downloads/            # Downloaded files
├── processed/            # Processed files
├── thumbnails/           # Generated thumbnails
├── cache/                # Cache files
├── logs/                 # Log files
├── .env                  # Environment variables
├── docker-compose.yml    # Docker configuration
├── Dockerfile            # Docker build instructions
├── deploy.sh             # Deployment script
├── monitor.sh            # Health monitoring script
├── generate_api_key.sh   # API key generation script
├── mcp-media-server.service # Systemd service file
├── setup_ide_integration.bat # IDE integration for Windows
├── ide-config.json       # Configuration for IDE integration
├── main.py               # Application entry point
└── requirements.txt      # Python dependencies

添加新工具

要向MCP服务器添加新工具，请在 src/tools 目录和装饰它 @mcp_server.register_tool.

例子：

from src.core.server import mcp_server

@mcp_server.register_tool
async def my_new_tool(param1: str, param2: int) -> dict:
    """
    Description of the new tool.
    
    Args:
        param1: Description of param1
        param2: Description of param2
        
    Returns:
        Dict containing the result
    """
    # Implement the tool functionality
    result = {"status": "success", "message": "Tool executed successfully"}
    return result

容器管理

查看日志：

docker-compose logs -f mcp-server

检查集装箱状态：

docker ps | grep mcp-server

监控资源使用情况：

docker stats mcp-server

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

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