이미지, transcribes 오디오를 설명하는 MCP 서버는 로컬 파일에서 비디오를 요약합니다. 기본적으로 Google Gemini 또는 OpenRouter와 같은 OpenAI 호환 엔드 포인트에 대해 이야기합니다.

특징

• 공급자를 선택하십시오: Google Gemini (과태) 또는 OpenAI 호환되는 엔드포인트
• 로컬 이미지, 오디오 및 비디오를위한 3 MCP 도구
• 선택 Gemini 모델 fallback, 최종 OpenAI 호환 백업
• PARALLEL_PROMPTS]을 통해 다중 관점의 병렬 상시(config Reference 참조)

모형 지원은 공급자에 의해 변화합니다. OpenAI 호환 공급자를 선택하면 모든 엔드포인트 또는 모델이 모든 미디어 유형을 처리하지 않습니다. 그리고 서버는 다른 모델 또는 공급자에서 자체로 교환하지 않습니다.

필수품

• Node.js18.0.0 이상
• 공급자를 위한 API 열쇠:
• 젬니: GOOGLE_API_KEY
• OpenAI 호환: [T2]

설치

퀵스타트

MCP 클라이언트 설정에 서버를 추가하고 내장 된 dist/index.js에서 포인트:

Windows에서, 앞으로 슬픔 또는 이중 backslashes ([\\]])를 경로를 사용합니다. 파일을 저장하고 MCP 클라이언트를 다시 연결하십시오.

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.