camera-mcp
MCP server for controlling USB-connected DSLR cameras (e.g., Canon EOS 6D) via natural language, with features like capture, exposure settings, and autonomous timelapse with feedback-based auto exposure.
README
camera-mcp
USB接続の一眼レフ(Canon EOS 6D で開発)を MCP(Model Context Protocol)サーバーとして公開し、 AIアシスタントから自然言語で操作できるようにする試作です。
Wi-Fi API(Canon CCAPI)を持たない世代のカメラでも、Windows用フリーソフト digiCamControl(内部はCanon EDSDK)のCLIをラップすることで 「今夜0時から100秒間隔で、白飛びしないように撮って」が通ります。
これは個人の実験プロジェクトです。 メーカー非公式で、EOS 6D + Windows 環境でしか動作確認していません。
できること(MCPツール9本)
| ツール | 内容 |
|---|---|
camera_status |
接続状態・現在のISO/絞り/シャッター速度・実行中ジョブ |
camera_capture |
1枚撮影してファイルパスを返す |
camera_set |
iso / aperture / shutterspeed / exposurecompensation / whitebalance の変更 |
camera_focus |
ライブビュー中のフォーカスモーター駆動(near/far × ステップ数) |
timelapse_start |
タイムラプス開始(間隔・枚数・開始/終了時刻の予約。バックグラウンド実行) |
timelapse_stop / timelapse_status |
停止 / 進行状況(撮影枚数・エラー数・現在の露出) |
timelapse_list |
過去セッションの一覧 |
video_create |
連番写真から mp4 を生成(ffmpeg) |
目玉:フィードバック式自動露出(ホーリーグレイル対応)
夜から朝にかけてのタイムラプスは、固定露出だと明け方に必ず白飛びします。
timelapse_start(auto_exposure=True) を指定すると、
撮影 → 届いた画像の平均輝度と白飛び率を測定 → 目標輝度とのズレを 1/3 段刻みで補正 → 次のコマ
というループが回ります(USB接続で撮影画像が即PCに届くことを利用)。
- 明るくする方向:シャッターを長く(上限まで)→ 足りなければISOを上げる
- 暗くする方向:ISOを下げる → その後シャッターを短く
- 1コマあたりの変化量を制限してチラつきを抑制
- 既定はオフ。完全固定露出との比較ができます
実測(8秒/ISO6400 で開始した一晩、203コマ)では、夜明けの平均輝度を最大149.4・白飛び率1.4%に抑えて 約100分で16段ぶん露出を下げ切りました。
必要なもの
- Windows(digiCamControl が Windows 専用のため)
- Python 3.10 以上
- digiCamControl(
winget install digiCamControlなど)- 同梱の
ffmpeg.exeを動画生成に使います
- 同梱の
- digiCamControl 対応のカメラ(USB接続。開発機は Canon EOS 6D)
- Python パッケージ:
fastmcp==3.4.4/Pillow
インストール
cd C:\path\to\camera-mcp
py -3 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e .
動作確認(カメラ不要のオフラインテスト):
.\.venv\Scripts\python.exe test_ae.py
実機での通しテスト(実際にシャッターを4回切ります):
.\.venv\Scripts\python.exe test_e2e.py
MCPサーバーとして登録する
Claude Code の場合:
claude mcp add camera --scope user -- C:\path\to\camera-mcp\.venv\Scripts\python.exe -m camera_mcp
設定ファイルに直接書く場合(claude_desktop_config.json 等):
{
"mcpServers": {
"camera": {
"command": "C:\\path\\to\\camera-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
"args": ["-m", "camera_mcp"],
"env": {
"CAMERA_MCP_DATA_DIR": "D:\\CameraMCP\\sessions"
}
}
}
}
pip install -e . をしていない場合は、スクリプトを直接指すこともできます
(args を ["C:\\path\\to\\camera-mcp\\src\\camera_mcp\\server.py"] にする)。
登録後は「1枚撮って」「ISOを800にして」「30秒間隔で撮影開始」といった日本語で呼び出せます。
設定(環境変数)
すべて任意。既定値のままで標準構成なら動きます(src/camera_mcp/config.py)。
| 環境変数 | 既定値 | 用途 |
|---|---|---|
CAMERA_MCP_DCC_DIR |
C:\Program Files (x86)\digiCamControl |
digiCamControl のインストール先 |
CAMERA_MCP_REMOTE_CMD |
<DCC_DIR>\CameraControlRemoteCmd.exe |
CLI本体 |
CAMERA_MCP_APP |
<DCC_DIR>\CameraControl.exe |
GUI本体(未起動なら自動で起動する) |
CAMERA_MCP_FFMPEG |
<DCC_DIR>\ffmpeg.exe |
動画生成に使う ffmpeg |
CAMERA_MCP_DATA_DIR |
<ホーム>\CameraMCP\sessions |
撮影データの保存先 |
CAMERA_MCP_STABLE_TIMEOUT |
15 |
撮影ファイルの書き込み完了待ちの上限(秒) |
保存先はクラウド同期フォルダの外にすること。 一晩で1,000枚・数GBになるため、 OneDrive等の配下に置くと同期が破綻します(digiCamControl の既定保存先は同期フォルダ配下なので要変更)。
撮影前のチェックリスト(実戦で効いたもの)
- 電源:一晩撮るならACアダプター推奨。バッテリー運用ならGPS・Wi-Fi・撮影後の画像表示を「切」に
- オートパワーオフを「切」に
- ホワイトバランスは固定(太陽光など)。オートだとコマごとに色基準が変わり、後処理の色解析が成立しない
- 置きピン:AFで合わせてからレンズをMFへ。
autofocus=Falseで撮影する - カメラ内蔵時計を合わせる(EXIFの時刻がずれる。本実装の
log.jsonlはPC側の時刻を記録している) ae_max_shutterは撮影間隔より必ず短く(露光がインターバルを超えるとリズムが崩れる)- シャッター耐久は有限(EOS 6D は約10万回)。間隔と枚数は意識して設計する
既知の制約
- Windows専用・digiCamControl依存。EOS 6D 以外は未検証
- digiCamControl と EOS Utility は同時にカメラを掴めない(EOS Utility は終了しておく)
- セッションを閉じるとジョブも止まる:撮影ループはMCPサーバープロセス内のスレッドで動くため、 クライアント(Claude Code等)を終了するとサーバーごと落ちます。常駐デーモン化は未対応
- ジョブは同時に1本だけ
- 測光は全画面平均(200pxサムネイル)。中央重点もROI指定も無いので、 構図内の変化(花が開く等)を明るさの変化と誤認することがあります
- 白飛び率は縮小画像で測定しているため、実際よりやや小さく出ます(相対比較用の指標)
- 露出ステップはEVではなくリストのインデックスを数えています。高感度域は刻みが粗いので、 「1コマ最大1段」の意図に対して実際は1段を超えて動くことがあります
- P制御+デッドバンドのみ(ヒステリシス・積分項なし)。境界付近で明滅(ハンチング)することがあります
- 雲によるチラつきは撮影中には消せません。フィードバックは常に1コマ遅れなので、 外光が100秒単位で激変する状況では原理的に間に合いません。後処理(デフリッカー)で処理してください
- UACダイアログや初回接続の承認など、人間の操作が必要な場面があります
先行事例
自動露出ランピング自体は新しい発想ではありません。Magic Lantern の Auto Exposure Ramping、 qDslrDashboard の Auto Holy Grail が同じ考え方を10年以上前から実装しています。 本プロジェクトの位置づけは、その制御ループをMCPツールとして公開し、自然言語で目標を渡せるようにした インターフェース層にあります。
ライセンス
MIT
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