使用说明

项目简介

Encoding DevOps MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，旨在作为 AI 驱动的视频编码助手。它通过连接大型语言模型 (LLM)，如 Anthropic 的 Claude，到您的视频编码工作流程，实现智能化的错误处理、实时监控和自动化任务，从而显著简化视频编码问题的诊断和解决过程。

主要功能点

智能错误翻译: 将深奥的编码错误信息（例如 "moov atom not found"）转换为易于理解的自然语言，降低技术门槛。
实时工作流分析: 直接连接到您的编码工作流程和数据库，进行实时数据分析，快速定位问题根源。
人性化问题解决方案: 为您的团队生成清晰、可操作的问题解决方案建议，提高问题解决效率。
自动邮件草稿: 能够根据编码任务的状态和错误信息，自动生成专业的客户沟通邮件草稿，减少手动编写邮件的工作量。
24/7 持续监控: 不间断地监控您的编码任务，及时发现并预警潜在问题，确保工作流程的稳定运行。
用户自主决策: 服务器提供智能建议，但最终的操作决策权始终掌握在用户手中，保证了灵活性和控制力。

安装步骤

安装 UV 包管理器:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

UV 是一个快速的 Python 包安装和运行工具，用于替代 pip 和 virtualenv。

安装项目依赖:

uv pip install encoding-devops

使用 UV 安装 'encoding-devops' 包及其依赖项。

配置环境变量:

复制 '.env.example' 文件并重命名为 '.env':

cp .env.example .env

编辑 '.env' 文件，填入以下必需的 API 密钥和配置信息：

ENCODING_API_URL=您的编码API地址  # 您的编码工作流 API 的 URL
ENCODING_CLIENT_ID=您的编码客户端ID   # 您的编码客户端 ID
ENCODING_CLIENT_SECRET=您的编码客户端密钥 # 您的编码客户端密钥
OMDB_API_KEY=您的OMDB API密钥 (可选)   # 您的 OMDB API 密钥 (用于电影元数据查询，可选)

请务必替换为您的实际 API 地址、客户端 ID 和密钥。'OMDB_API_KEY' 是可选的，如果不需要电影元数据功能可以不配置。

向 Claude Desktop 注册 MCP 服务器:

uv run mcp install ./src/encoding_devops/main.py

此命令将 MCP 服务器注册到 Claude Desktop，使其能够被 Claude 客户端发现和连接。

服务器配置

以下 JSON 配置信息用于 MCP 客户端（如 Claude Desktop）连接到 Encoding DevOps MCP Server。您需要在 MCP 客户端中配置以下信息才能正常使用：

{
  "serverName": "encoding-manager",  // MCP 服务器的名称，用于在客户端中标识
  "command": "uv",                   // 启动服务器的命令，这里使用 uv 运行 Python 脚本
  "args": ["run", "mcp", "dev", "./src/encoding_devops/main.py"] // 传递给 uv 命令的参数，指定运行 MCP 开发服务器和入口脚本路径
}

基本使用方法

启动 MCP 服务器:
```
uv run mcp dev ./src/encoding_devops/main.py
```
运行此命令以启动 Encoding DevOps MCP Server。服务器启动后，将监听来自 MCP 客户端的请求。
在 Claude Desktop 中与 MCP 服务器交互:
- 启动 Claude Desktop 应用程序并连接到已注册的 "encoding-manager" 服务器。
- 您现在可以向 Claude 提出关于视频编码工作流程的问题，例如：
  - 'What's wrong with job XYZ-123?' (XYZ-123 替换为实际的任务名称)
  - 'Draft an email about the failed encoding job' (请求起草关于失败编码任务的邮件)
  - 'Check the encoding cluster status' (查询编码集群状态)
- Claude 将调用 MCP 服务器提供的工具和资源来处理您的请求，并返回结果。

通过以上步骤，您可以搭建并开始使用 Encoding DevOps MCP Server，利用 LLM 的能力提升视频编码工作流程的智能化水平。

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