使用说明

项目简介

VideoCapture MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它赋予了 AI 助手访问和控制计算机摄像头的能力。通过此服务，AI 助手可以调用工具来捕捉图像、调整摄像头设置和管理视频连接，从而扩展 AI 的感知和交互能力。

主要功能点

快速图像捕捉: 无需管理连接，即可快速从摄像头捕获单张图像。
连接管理: 支持打开、管理和关闭摄像头连接，方便进行多次图像采集。
视频属性控制: 允许读取和调整摄像头的各项参数，例如亮度、对比度、分辨率等。
图像处理: 提供基础的图像处理功能，例如水平翻转。

安装步骤

环境准备: 确保已安装 Python 3.10+，并安装了 OpenCV ('opencv-python') 和 MCP Python SDK。推荐使用 'uv' 进行包管理。

pip install opencv-python mcp
pip install uv  # 可选，推荐使用 uv 替代 pip

下载仓库: 克隆 GitHub 仓库到本地。

git clone https://github.com/13rac1/videocapture-mcp.git
cd videocapture-mcp

安装项目: 使用 pip 或 uv 安装项目。

pip install -e .  # 或者使用 uv pip install -e .

服务器配置

要将此 MCP 服务器与 MCP 客户端（例如 Claude Desktop）集成，您需要配置客户端以连接到此服务器。以下是 Claude Desktop 的配置示例，您需要将以下 JSON 配置添加到 Claude Desktop 的配置文件中。

注意: 请将 '/ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcp/videocapture_mcp.py' 替换为 'videocapture_mcp.py' 文件在您电脑上的绝对路径。

macOS/Linux 平台配置示例:

{
  "mcpServers": {
    "VideoCapture": {  //  服务器名称，可以自定义
      "command": "uv",  //  运行命令，如果使用 pip 安装，可以替换为 "python"
      "args": [       //  命令参数
        "run",        //  uv run 子命令，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "--with",     //  uv 的 --with 参数，用于指定运行环境，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "mcp[cli]",   //  uv 的 --with 参数，包含 mcp cli 工具，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "--with",     //  uv 的 --with 参数，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "numpy",      //  uv 的 --with 参数，包含 numpy 库，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "--with",     //  uv 的 --with 参数，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "opencv-python", // uv 的 --with 参数，包含 opencv-python 库，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "mcp",        //  uv 的 mcp 子命令，如果使用 pip 安装，可以替换为 "python"
        "run",        //  mcp run 子命令，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "/ABSOLUTE_PATH/videocapture-mcp/videocapture_mcp.py" //  MCP 服务器 Python 脚本的绝对路径
      ]
    }
  }
}

Windows 平台配置示例:

{
  "mcpServers": {
    "VideoCapture": {  // 服务器名称，可以自定义
      "command": "uv",  // 运行命令，如果使用 pip 安装，可以替换为 "python"
      "args": [       // 命令参数
        "run",        // uv run 子命令，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "--with",     // uv 的 --with 参数，用于指定运行环境，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "mcp[cli]",   // uv 的 --with 参数，包含 mcp cli 工具，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "--with",     // uv 的 --with 参数，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "numpy",      // uv 的 --with 参数，包含 numpy 库，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "--with",     // uv 的 --with 参数，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "opencv-python", // uv 的 --with 参数，包含 opencv-python 库，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "mcp",        // uv 的 mcp 子命令，如果使用 pip 安装，可以替换为 "python"
        "run",        // mcp run 子命令，如果使用 pip 安装，可以删除此行
        "C:\\ABSOLUTE_PATH\\videocapture-mcp\\videocapture_mcp.py" // MCP 服务器 Python 脚本的绝对路径，注意 Windows 路径分隔符
      ]
    }
  }
}

基本使用方法

配置完成后，启动 MCP 服务器。对于开发环境，您可以使用以下命令：

mcp dev videocapture_mcp.py

或者直接运行：

python videocapture_mcp.py

在 Claude 或其他 MCP 客户端中，您可以指示 AI 助手使用摄像头相关的功能。例如，您可以对 Claude 说：

"请用摄像头拍张照片"
"我想调整一下摄像头的亮度"

AI 助手将通过调用 VideoCapture MCP Server 提供的工具来完成相应的操作。

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