MCP Media Server
Overview
基本能力
产品定位
MCP Media Server 是一个媒体处理服务器，旨在为 AI 助手提供媒体文件处理能力，包括视频下载、处理和搜索。
核心功能
- YouTube 视频下载：使用 yt-dlp 下载视频
- 视频处理：使用 FFmpeg 进行视频处理
- 数据存储：与 Supabase 集成存储元数据
- 向量搜索：与 Pinecone 集成进行向量搜索
- MCP 服务器：与 AI 助手集成
高级功能
- 进度跟踪、Webhook 支持、批量处理、缓存、速率限制、用户认证、API 密钥管理、定时任务、RESTful API、Docker 持续运行、IDE 集成
适用场景
- AI 助手需要处理媒体文件
- 需要从 YouTube 下载视频并进行处理
- 需要存储和搜索媒体文件的元数据
- 需要与 AI 助手集成进行媒体处理
工具列表
- yt-dlp：用于 YouTube 视频下载
- FFmpeg：用于视频处理
- Supabase：用于元数据存储
- Pinecone：用于向量搜索
常见问题解答
- 如何配置 API 密钥？通过编辑
.env文件 - 如何运行服务器？使用
python main.py - 如何部署到生产环境？使用 Docker Compose
使用教程
使用依赖
- 安装 Python 3.10 或更高版本
- 安装 FFmpeg
- 创建 Supabase 和 Pinecone 账户
- 获取 OpenAI API 密钥
- 安装 Docker 和 Docker Compose
安装教程
手动安装
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克隆仓库：
bash git clone https://github.com/yourusername/mcp-media-server.git cd mcp-media-server -
创建虚拟环境：
bash python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate -
安装依赖：
bash pip install -r requirements.txt -
配置服务器：
bash cp .env.example .env -
编辑
.env文件添加 API 密钥和配置
Docker 安装
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克隆仓库：
bash git clone https://github.com/yourusername/mcp-media-server.git cd mcp-media-server -
配置服务器：
bash cp .env.example .env -
编辑
.env文件添加 API 密钥和配置 -
构建并启动 Docker 容器：
bash docker-compose up -d
调试方式
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运行 MCP 服务器：
bash python main.py -
使用 SSE 传输运行服务器：
bash python main.py --transport sse -
运行 API 服务器：
bash python main.py --api -
查看日志：
bash docker-compose logs -f mcp-server -
检查容器状态：
bash docker ps | grep mcp-server -
监控资源使用：
bash docker stats mcp-server