clipmcp 0.2.2

Video processing MCP server

VideoMCP

VideoMCP是一个图像生成服务的MCP（Model Control Protocol）集成，用于在Cursor中直接生成AI图像。

功能

• 支持文本到图像的生成 (使用liblibai API)
• MCP协议集成，支持Cursor直接调用

安装

1. 克隆本仓库：

   git clone https://github.com/your-username/VideoMCP.git
   cd VideoMCP
   

2. 安装依赖：

   pip install -e .
   

3. 配置MCP:

   • 复制mcp.example.json到~/.cursor/mcp.json
   • 或添加videomcp部分到现有的~/.cursor/mcp.json文件

使用方式

启动服务

python -m videomcp.server

通过Cursor使用

1. 确保Cursor已启动并已加载MCP配置
2. 使用Cursor中的VideoMCP API生成图像：

# 示例代码
await videomcp_generate_image(
    prompt="一只可爱的猫",
    negative_prompt="模糊,变形",
    width=768,
    height=768
)

MCP协议支持情况

支持的方法:

• test_connection: 测试API连接
• ping: 心跳检测
• generate_image: 生成图像

服务器日志

• 主日志: ~/videomcp_debug.log
• 错误日志: ~/videomcp_error.log
• 标准错误: ~/videomcp_stderr.log

故障排查

如果遇到问题，请查看日志文件并确保:

1. API密钥正确配置
2. Python路径正确设置
3. 下载目录存在且可写

API凭证

您需要从liblibai获取API密钥。

开发说明

MCP集成完成情况

MCP协议集成已完成并经过测试，主要改进包括:

1. 协议兼容性:

   • 完善了Content-Length机制
   • 确保所有响应都符合JSON-RPC 2.0规范
   • 增强了错误处理

2. 稳定性改进:

   • 标准输出重定向，防止调试信息干扰协议通信
   • 完善的日志记录系统
   • 中文和特殊字符的正确处理

3. 认证机制:

   • 完善了API认证参数生成
   • 错误处理和重试机制

4. 调试工具:

   • 提供了专门的调试日志
   • 支持查看JSON序列化过程
   • 协议测试工具

已解决问题

• JSON-RPC消息序列化和中文编码问题
• API认证参数生成规范化
• MCP协议消息格式符合标准