AI导哈

SproutVideo MCP Server

SproutVideo MCP Server 是一个遵循 Model Context Protocol (MCP) 规范的服务器，旨在为 AI 模型提供与 SproutVideo 平台交互的能力。通过标准化的工具接口，AI 系统可以访问和操作 SproutVideo 上的视频内容。该服务器实现了 MCP 规范，将 SproutVideo 的功能封装为可调用的工具，便于 AI 系统集成和使用。

  • by twentynineteen
  • 更新于
在 GitHub 查看 twentynineteen/sproutvideo-mcp-server

使用说明

基本能力

产品定位

SproutVideo MCP Server 是一个桥梁服务，连接 AI 模型与 SproutVideo 平台，使得 AI 系统能够通过标准化的 MCP 协议访问和操作视频内容。

核心功能

  • MCP 兼容性：完全遵循 Model Context Protocol，确保与 AI 系统的无缝集成。
  • SproutVideo 集成：提供对 SproutVideo API 的访问能力。
  • 工具化架构：将 SproutVideo 功能封装为可调用的工具。
  • 环境变量配置：通过环境变量简化配置过程。

适用场景

  • AI 系统需要访问或管理 SproutVideo 上的视频内容。
  • 开发需要与 SproutVideo 集成的 AI 应用。
  • 自动化视频内容管理和检索。

工具列表

  • get_a_video：根据视频 ID 从 SproutVideo 获取视频信息。
  • list_videos：列出 SproutVideo 上的所有视频，支持分页、排序和过滤。

常见问题解答

  • 如何获取 API Key：需要从 SproutVideo 平台获取 API Key 并配置在 .env 文件中。
  • 如何添加新工具：需要在 server.ts 和 types.ts 中添加相应的工具定义和实现。

使用教程

使用依赖

  • Node.js (v16 或更高版本)
  • npm 或 yarn
  • SproutVideo API Key

安装教程

  1. 克隆仓库：
    git clone https://github.com/twentynineteen/sproutvideo-mcp-server.git
cd sproutvideo-mcp-server
  2. 安装依赖：
    npm install
  3. 创建 .env 文件并配置 API Key：
    SPROUTVIDEO_API_KEY=your_api_key_here

调试方式

  1. 构建项目：
    npm run build
  2. 启动服务器：
    npm start
    服务器将在标准输入/输出通道上监听 MCP 请求。

相关 MCP