Video Pipeline MCP Server
MCP server for managing video pipelines, integrating media processing (TTS, STT, image generation) and video editing, with a structured plugin system and tunnel to Claude AI Web.
README
Video Pipeline MCP Server
MCP-сервер для управления видеопайплайном. Работает с Claude AI Web через туннель.
Структура проекта
video_pipeline_mcp/
├── server.py — точка входа: MCP-эндпоинт + туннель к Claude
├── install.sh — установка (.venv + зависимости)
├── run.sh — запуск сервера
├── requirements.txt — зависимости Python
├── .gitignore — что не коммитить
│
├── config/ — декларации (поведение, НЕ код)
│ ├── paths.yaml — путь к workspace, лимиты
│ ├── model_routing.yaml — провайдеры, fallback-цепочки
│ ├── server_reactions.yaml — реестр реакций (5 классов, 13 кодов)
│ ├── ops/ — реестры операций по категории
│ │ ├── filesystem.ops.yaml
│ │ ├── tables.ops.yaml
│ │ ├── excel.ops.yaml
│ │ └── media.ops.yaml
│ └── templates/ — шаблоны структуры и таблиц
│
├── core/ — ядро (бизнес-логика)
│ ├── contracts/ — Pydantic: ToolResult, ErrorDetail, Fact, TaskStatus
│ ├── engine/ — generic-движок деклараций
│ ├── state/ — read.json / write.json / session log
│ ├── reactions/ — читалка server_reactions
│ ├── ids/ — генерация ID, реестр связей
│ ├── transport/ — туннель к Claude
│ └── providers/ — адаптеры провайдеров
│ ├── stt/ — stable-ts (локально)
│ ├── tts/ — LiteLLM (облако)
│ ├── img/ — LiteLLM (облако)
│ └── ffmpeg/ — внешний MCP-сервер (GitHub)
│
├── tools/ — тонкие обёртки (Bounded Context)
│ ├── filesystem/ — fs_* инструменты
│ ├── tables/ — table_* примитивы + json_* очередь
│ ├── excel_engine/ — excel_* (структура книг)
│ ├── media/ — tts_*, stt_*, img_*
│ └── video/ — монтаж сцен
│
├── pipeline/ — бизнес-логика процессов
│ ├── entry_points/ — 4 точки входа
│ └── steps/ — единая библиотека шагов
│
├── scripts/ — утилиты обслуживания
├── tests/ — тесты
└── docs/ — документация
├── dev/ — для разработки
└── github/ — публичная
Установка
./install.sh
Установит:
- Виртуальное окружение
.venv - Python-зависимости из
requirements.txt - Проверит наличие FFmpeg в системе
Запуск
./run.sh
Зависимости
| Пакет | Зачем |
|---|---|
| pydantic | Контракты (ToolResult, ErrorDetail) |
| openpyxl | Работа с Excel |
| litellm | TTS/IMG провайдеры |
| stable-ts | STT (локально) |
| torch | Для stable-ts |
| ffmpeg-python | Обёртка для FFmpeg |
| httpx | HTTP-клиент для внешних MCP |
| aiohttp | Async HTTP (поллинг) |
| pyyaml | Чтение конфигов |
video-pipeline-mcp
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.