Video Enhancement MCP Server

Video Enhancement MCP Server

Provides video enhancement capabilities through MCP tools for creating, monitoring, and synchronously processing video enhancement tasks with configurable resolution options.

Category
访问服务器

README

avc-test-js-mcp (Node.js)

npm version Node.js >=18 License: MIT

基于 MCP 协议的视频增强服务,作为 MCP Client-Server 与 FastAPI HTTP Server 交互。

功能

提供以下 MCP Tools:

  • create_task - 创建视频增强任务(支持 URL 或本地文件上传)
  • get_task_status - 查询任务状态
  • enhance_video_sync - 同步增强视频(阻塞等待)

安装

从 npm 安装(推荐)

npm install -g avc-test-js-mcp

或使用 yarn/pnpm:

yarn global add avc-test-js-mcp
pnpm add -g avc-test-js-mcp

从源码安装

git clone https://github.com/yourusername/avc-test-js-mcp.git
cd js_client
npm install
npm run build

使用方法

1. 命令行启动

全局安装后直接使用:

avc-test-js-mcp --base-url https://mcp.luluhero.com --api-key your-api-key

或使用环境变量:

# Windows PowerShell
$env:HTTP_API_BASE_URL="https://mcp.luluhero.com"
$env:HTTP_API_KEY="your-api-key"
avc-test-js-mcp

# Windows CMD
set HTTP_API_BASE_URL=https://mcp.luluhero.com
set HTTP_API_KEY=your-api-key
avc-test-js-mcp

# macOS/Linux
export HTTP_API_BASE_URL=https://mcp.luluhero.com
export HTTP_API_KEY=your-api-key
avc-test-js-mcp

2. 在 Claude Desktop 中配置

编辑 Claude Desktop 配置文件:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "video-enhancement": {
      "command": "avc-test-js-mcp",
      "args": [
        "--base-url",
        "https://mcp.luluhero.com",
        "--api-key",
        "your-api-key"
      ]
    }
  }
}

3. 使用 npx(无需全局安装)

npx avc-test-js-mcp --base-url https://mcp.luluhero.com --api-key your-api-key

Claude Desktop 配置:

{
  "mcpServers": {
    "video-enhancement": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "avc-test-js-mcp",
        "--base-url",
        "https://mcp.luluhero.com",
        "--api-key",
        "your-api-key"
      ]
    }
  }
}

提供的 Tools

create_task

创建视频增强任务(异步)。

参数:

  • video_source (string, required): 视频 URL 或本地文件路径
  • type (string, optional): 上传类型,默认 "url"
    • 可选值: "url" - 网络视频URL, "local" - 本地文件路径
  • resolution (string, optional): 目标分辨率,默认 720p
    • 可选值: 480p, 540p, 720p, 1080p, 2k

使用示例:

// URL 方式
{
  "video_source": "https://example.com/video.mp4",
  "type": "url",
  "resolution": "1080p"
}

// 本地文件方式
{
  "video_source": "/path/to/local/video.mp4",
  "type": "local",
  "resolution": "1080p"
}

返回值:

{
  "success": true,
  "task_id": "xxx",
  "status": "wait"
}

get_task_status

查询任务状态。

参数:

  • task_id (string, required): 任务ID

使用示例:

{
  "task_id": "task-123-abc"
}

返回值:

{
  "success": true,
  "task_id": "xxx",
  "status": "completed",
  "progress": 100,
  "video_url": "https://...",
  "error_message": null,
  "created_at": "2024-01-01T00:00:00Z",
  "updated_at": "2024-01-01T00:01:00Z"
}

enhance_video_sync

同步增强视频(阻塞等待完成)。

参数:

  • video_source (string, required): 视频 URL 或本地文件路径
  • type (string, optional): 上传类型,默认 "url"
    • 可选值: "url" - 网络视频URL, "local" - 本地文件路径
  • resolution (string, optional): 目标分辨率,默认 720p
  • poll_interval (number, optional): 轮询间隔(秒),默认 5
  • timeout (number, optional): 超时时间(秒),默认 600

使用示例:

{
  "video_source": "https://example.com/video.mp4",
  "type": "url",
  "resolution": "1080p",
  "poll_interval": 5,
  "timeout": 600
}

返回值:

{
  "success": true,
  "task_id": "xxx",
  "status": "completed",
  "progress": 100,
  "video_url": "https://..."
}

文件上传说明

type 设置为 "local" 时,MCP Server 会:

  1. 读取本地文件
  2. 将文件转为 base64 编码
  3. 上传到视频增强服务

限制:

  • 最大文件大小:100MB

环境变量

变量名 说明 默认值
HTTP_API_BASE_URL FastAPI HTTP Server 地址 https://mcp.luluhero.com
HTTP_API_KEY API 认证密钥

开发

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/avc-test-js-mcp.git
cd js_client

# 安装依赖
npm install

# 开发模式(自动编译)
npm run dev

# 构建
npm run build

License

MIT License - 详见 LICENSE 文件

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选