本地视频的 TwelveLabs 索引设置

导航到文件后——

1.使用 TypeScript 构建

2.验证构建

可用工具

该MCP服务器为TwelveLabs的视频索引提供两种工具：

1.start_video_indexing

上传并索引本地视频文件以便搜索和分析。

参数：

• index_id（必需）：用于添加视频的 TwelveLabs 索引的 ID
• video_file_path（必需）：本地视频文件的绝对路径（例如，/path/to/video.mp4）

返回： 任务ID和索引状态

2.get_indexing_task_status

检查视频索引任务的当前状态。

参数：

• task_id（必填）：来自[[T6]的索引任务ID]

退货：

• 状态（待处理、处理中、准备或失败）
• 视频识别（准备好时）
• 元数据和错误详情（如适用）

配置

编辑客户端配置——

Setup for the TwelveLabs Indexing for the Local Video

After navigative to the file -

1. Build with TypeScript

npx tsc --outDir build --module NodeNext --target ES2022

2. Verify build

ls -la build/index.js

Available Tools

This MCP server provides two tools for video indexing with TwelveLabs:

1. start_video_indexing

Upload and index a local video file for search and analysis.

Parameters:

• index_id (required): The ID of the TwelveLabs index to add the video to
• video_file_path (required): Absolute path to the local video file (e.g., /path/to/video.mp4)

Returns: Task ID and indexing status

2. get_indexing_task_status

Check the current status of a video indexing task.

Parameters:

• task_id (required): The ID of the indexing task from start_video_indexing

Returns:

• Status (pending, processing, ready, or failed)
• Video ID when ready
• Metadata and error details if applicable

Configuration

Edit the config on the client side -

{
  "mcpServers": {
    "twelvelabs-indexing": {
      "command": "node",
      "args": ["/Users/hrishikesh/Desktop/tl-index-mcp/twelvelabs-indexing/build/index.js"],
      "env": {
        "TWELVELABS_API_KEY": "Your TL API KEY"
      }
    }
  }
}