ローカルファイルから映像を記述し、音声をトランジストし、動画を要約するMCPサーバー。 これは、デフォルトでGoogle Gemini、またはOpenRouterなどのOpenAI互換エンドポイントに話します。

##特徴

• プロバイダを選ぶ: Google Gemini (デフォルト) または OpenAI 互換エンドポイント
• ローカル画像、オーディオ、ビデオ用の3つのMCPツール
• 任意Geminiモデルフォールバック、および最終的なOpenAI互換バックアップ
• [PARALLEL_PROMPTSを介してマルチパースペクティブ並列推論のオプトイン (設定参照を参照)

提供者によりモデルサポートが異なります。 OpenAI 互換プロバイダーを選ぶと、すべてのエンドポイントやモデルがすべてのメディアタイプを処理するわけではありません。 サーバは、それぞれ異なるモデルやプロバイダで交換することはありません。

前提条件

• Node.js 18.0.0以降
• プロバイダのAPIキー:
• ジェミニ: GOOGLE_API_KEY
• OpenAI対応: [OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY]

インストール

クイックスタート

MCP クライアント config にサーバーを追加し、ビルド [[dist/index.js] で設定します。

Windowsでは、パスのフォワードスラッシュまたはダブルドバックスラッシュ([\\)を使用します。 ファイルを保存し、MCP クライアントを再接続します.

MCP Video Recognition Server

An MCP server that describes images, transcribes audio, and summarizes video from local files. It talks to Google Gemini by default, or to any OpenAI-compatible endpoint such as OpenRouter.

Features

• Pick your provider: Google Gemini (default) or an OpenAI-compatible endpoint
• Three MCP tools for local images, audio, and video
• Optional Gemini model fallback, plus a final OpenAI-compatible backup
• Opt-in multi-perspective parallel inference via PARALLEL_PROMPTS (see the Configuration Reference)

Model support varies by provider. Picking the OpenAI-compatible provider does not mean every endpoint or model handles every media type. And the server never swaps in a different model or provider on its own.

Prerequisites

• Node.js 18.0.0 or later
• An API key for your provider:
  • Gemini: GOOGLE_API_KEY
  • OpenAI-compatible: OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY

Install

git clone https://github.com/yourusername/mcp-video-recognition.git
cd mcp-video-recognition
npm install
npm run build

Quickstart

Add the server to your MCP client config and point it at the built dist/index.js:

{
  "mcpServers": {
    "video-recognition": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-video-recognition/dist/index.js"],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "your_google_api_key"
      }
    }
  }
}

On Windows, use forward slashes or doubled backslashes (\\) in the path. Save the file and reconnect your MCP client. Environment variables must be present in the MCP client’s env configuration; the server process does not automatically inherit values merely because a .env file exists beside it.

For OpenRouter or another OpenAI-compatible endpoint, set RECOGNITION_PROVIDER=openai-compatible and fill in its variables. Configuration has a ready-made example.

Standalone Client

The repository includes a client that builds the project, spawns the server over stdio, performs MCP initialization, and lists the tools. It loads .env from the repository root when that file exists; already-set process environment variables take precedence.