guimatheus92/mcp-video-analyzer

Углубленный анализ конкретного временного отрезка в видео. Объединяет пакетное извлечение кадров, фильтрацию расшифровки, OCR и аннотированную временную шкалу для выбранного фрагмента видео. Используй, когда нужно точно понять, что происходит между двумя отметками времени: - Что на экране (кадры + извлечённый текст через OCR) - Что говорится (расшифровка, отфильтрованная по диапазону) - Единая временная шкала, объединяющая визуальный и аудиоконтент Пример: analyze_moment(url, "1:30", "2:00", 10) — 10 кадров + расшифровка + OCR для этого 30-секундного окна Поддерживает: Loom (loom.com/share/...), YouTube/Vimeo/TikTok/Instagram/X/Twitch/Dailymotion/Facebook (требуется yt-dlp), прямые ссылки на видео (.mp4, .webm, .mov), а также локальные видеофайлы (абсолютный путь или file:// URI).

Анализирует URL видео, чтобы извлечь транскрипцию, ключевые кадры, метаданные, комментарии, OCR-текст и аннотированную временную шкалу. Возвращает структурированные данные о содержимом видео: - Транскрипция с временными метками и спикерами - Ключевые кадры, извлечённые через детекцию смены сцен (дедуплицированные, в виде изображений). Для статичных клипов без смены сцен (например, Reels/Stories с говорящей головой, где меняется только текст на экране) автоматически переключается на равномерную временную дискретизацию. - OCR-текст, извлечённый из кадров (код, сообщения об ошибках, текст интерфейса, цены/даты/CTA, видимые на экране) - Аннотированная временная шкала, объединяющая транскрипцию + кадры + OCR в единое хронологическое представление - Метаданные (название, длительность, платформа) - Комментарии зрителей (если доступны) Поддерживает: Loom (loom.com/share/...), YouTube/Vimeo/TikTok/Instagram/X/Twitch/Dailymotion/Facebook (требуется yt-dlp), прямые ссылки на видео (.mp4, .webm, .mov) и локальные видеофайлы (абсолютный путь или file:// URI). Уровни детализации: - "brief": только метаданные + сокращённая транскрипция (быстро, без загрузки видео) - "standard": полный анализ с кадрами смены сцен (по умолчанию) - "detailed": плотная дискретизация (1 кадр/сек), больше кадров, полный OCR Используйте options.fields, чтобы запросить только определённые данные (например, ["metadata", "transcript"]). Используйте options.forceRefresh, чтобы обойти кеш. Используйте options.model / options.language / options.initialPrompt, чтобы переопределить настройки транскрипции Whisper для каждого вызова (например, более тяжёлую модель + предметный глоссарий для сложного аудио) без перезапуска сервера.

Анализирует сразу много видео за один вызов, с ограничением параллелизма и результатами по каждому файлу. Для каждого источника выполняет тот же пайплайн, что и analyze_video (кадры + OCR + расшифровка + таймлайн), используя общий кеш и файловые сайдкары. Предназначен для обработки набора локальных файлов: используйте вместе с MCP_WRITE_SIDECARS=1, чтобы результаты сохранялись рядом с каждым видео, а при повторном запуске работа продолжалась, а не пересчитывалась заново. Возвращает JSON-сводку и по одной структурированной записи на источник: - ok=true → title, duration, frameCount, ocrCount, transcriptEntries, warnings - ok=false → сообщение об ошибке для этого конкретного видео (остальные видео всё равно завершаются) Чтобы ответ оставался в разумных рамках, изображения кадров НЕ встраиваются, а полные массивы расшифровки/OCR/таймлайна возвращаются только когда options.fields задан; иначе вы получаете только счётчики. Если нужны изображения или полные данные внутри результата, используйте analyze_video для отдельного источника.

Извлекает один кадр видео по заданной временной метке. Полезен для проверки того, что отображается на экране в определённый момент. ИИ читает расшифровку, находит ключевой момент и запрашивает точный кадр на этой метке. Поддерживает: Loom (loom.com/share/...), YouTube/Vimeo/TikTok/Instagram/X/Twitch/Dailymotion/Facebook (требуется yt-dlp), прямые ссылки на видео (.mp4, .webm, .mov) и локальные видеофайлы (абсолютный путь или URI file://). Аргументы: - url: источник видео (URL или локальный путь) - timestamp: позиция по времени (например, "1:23", "0:05", "01:23:45") Возвращает: одно изображение кадра видео на указанной временной метке.

Извлекает до запрошенного количества исходных кадров в пределах временного диапазона. Рассчитан на анализ движения и вибраций, где детекция смены сцен не срабатывает, потому что сама «сцена» не меняется, меняется только положение или состояние объектов. Пример: get_frame_burst(url, "0:15", "0:17", 10) → 10 кадров за 2 секунды - ИИ видит объект в разных положениях на разных кадрах → понимает вибрацию - Подходит для: тряски, мерцания, анимаций, быстрой прокрутки, индикаторов загрузки Поддерживает: Loom (loom.com/share/...), YouTube/Vimeo/TikTok/Instagram/X/Twitch/Dailymotion/Facebook (требуется yt-dlp), прямые ссылки на видео (.mp4, .webm, .mov) и локальные видеофайлы (абсолютный путь или file:// URI). Аргументы: - url: источник видео (URL или локальный путь) - from: начальная метка времени (например, "0:15") - to: конечная метка времени (например, "0:17") - count: количество кадров (по умолчанию: 5, максимум: 30) Возвращает: текстовый блок JSON вида { frameCount, from, to, warnings, frames: [{ time, timingOrigin }] }, а следом изображения в том же порядке, что и кадры. timingOrigin принимает значение "source-pts" для измеренных меток времени FFmpeg относительно видео и "seek-target" для запрошенных перемоток в браузере. Пустой результат содержит frames: []. До N изображений исходных кадров, выбранных ffmpeg в интервале [from, to), без дублирования кадров ради достижения запрошенного количества. Дробные границы вроде "0:01.1" поддерживаются. Резервный вариант с браузером перематывает по всему диапазону, включая его границы; эти цели перемотки - не измеренные PTS исходных кадров.

Извлекает ключевые кадры из видео по ссылке без расшифровки или метаданных. Два режима извлечения: - Обнаружение смены сцен (по умолчанию) — ловит визуальные переходы. - Плотная выборка (dense=true) — захватывает 1 кадр/с для полного покрытия видео. Возвращает оптимизированные, дедуплицированные JPEG-кадры. Поддерживает: Loom (loom.com/share/...), YouTube/Vimeo/TikTok/Instagram/X/Twitch/Dailymotion/Facebook (требуется yt-dlp), прямые ссылки на видео (.mp4, .webm, .mov) и локальные видеофайлы (абсолютный путь или file:// URI).

Получает метаданные видео, комментарии, главы и AI-саммари по ссылке на видео. Возвращает структурированные метаданные без загрузки видео или извлечения кадров. Быстрее, чем analyze_video, если нужны только метаданные. Поддерживает: Loom (loom.com/share/...), YouTube/Vimeo/TikTok/Instagram/X/Twitch/Dailymotion/Facebook (требуется yt-dlp), прямые URL видео (.mp4, .webm, .mov) и локальные видеофайлы (абсолютный путь или file:// URI).

Извлекает только расшифровку из URL видео. Возвращает расшифровку с временными метками и идентификацией говорящего (если доступно). Быстрее, чем analyze_video, если нужна только расшифровка. Если у платформы нет встроенной расшифровки, пытается выполнить транскрипцию через Whisper (требуется @huggingface/transformers, whisper CLI или OPENAI_API_KEY). Поддерживает: Loom (loom.com/share/...), YouTube/Vimeo/TikTok/Instagram/X/Twitch/Dailymotion/Facebook (требуется yt-dlp; предпочтительны встроенные субтитры), прямые URL видео (.mp4, .webm, .mov) и локальные видеофайлы (абсолютный путь или file:// URI). Для локальных файлов сначала используются боковые файлы .vtt/.srt рядом с видео, затем встроенная дорожка субтитров, и только потом резервная транскрипция Whisper, если ничего из этого нет.