给Claude接上眼睛：claude-real-video MCP服务器在Claude Desktop与Cursor中的完整配置-北京尧图网络

给Claude接上眼睛claude-real-video MCP服务器在Claude Desktop与Cursor中的完整配置【免费下载链接】claude-real-videoLet Claude (or any LLM) actually watch a video — scene-aware, deduplicated frames transcript, from a URL or local file. Runs locally, MIT.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/claude-real-videoclaude-real-video是一个开源的本地视频分析工具它用场景感知的方式提取去重后的关键帧配上带时间戳的转写文本让 Claude、Cursor 等 AI 助手真正看懂视频。它的MCP 服务器crv-mcp把这套能力封装成标准 MCP 工具只需几行配置就能在Claude Desktop和Cursor里直接对视频提问——所有处理都在本机完成视频文件不会上传到任何云端。本文给出从安装到排错的完整配置流程5 个核心工具、缓存机制、常见问题一并覆盖。一、MCP 服务器是什么能做什么MCPModel Context Protocol是 AI 客户端与外部工具之间的标准协议。给 Claude 或 Cursor 挂上crv-mcp之后你不再需要手动跑命令、复制图片——直接在对话框里说帮我看看这个视频讲了什么模型会自动调用工具完成下载、抽帧、去重、转写。MCP 服务器共暴露5 个工具源码位于 src/claude_real_video/mcp_server.py工具作用watch_video核心工具输入视频 URL 或本地路径返回带时间戳转写前 12 张关键帧图片get_frames分页获取更多关键帧watch_video之外的部分get_transcript只返回转写文本不消耗图片 token适合长视频引用search_memory跨所有看过的视频搜索说过的话和屏幕上的文字list_watched列出已分析过的视频避免重复分析浪费时间二、一键安装MCP 依赖与 ffmpeg 准备MCP 功能是一个可选依赖组pyproject.toml 中的mcp组转写音频则还需要 Whisper 组一条命令全装齐pip install claude-real-video[mcp,whisper]两个前置条件缺一个crv-mcp就跑不起来Python ≥ 3.10系统安装 ffmpeg抽帧和音频处理靠它pip 装不了macOSbrew install ffmpegLinuxsudo apt install ffmpegWindowswinget install Gyan.FFmpeg装完验证一下ffmpeg -version crv-mcp --help # 能启动说明 MCP 服务入口就绪三、Claude Desktop 配置 MCP 的详细步骤打开配置文件claude_desktop_config.jsonmacOS~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json在mcpServers中加入crv条目{ mcpServers: { crv: { command: crv-mcp } } } 如果 GUI 客户端提示找不到命令把command换成绝对路径例如/usr/local/bin/crv-mcpmacOS/Linux或C:\Python312\Scripts\crv-mcp.exeWindows。可用which crv-mcp或where crv-mcp查询。完全退出并重启 Claude Desktop托盘也要退出不是只关窗口。验证在聊天输入框旁点工具图标扳手/闪电图标展开应能看到crv下的 5 个工具或直接输入用 crv 看看这个视频/你的路径/demo.mp4。Claude Code 用户更省事一条命令即可README.mdclaude mcp add crv -- crv-mcp四、Cursor 中配置 MCP 服务器的方法Cursor 使用同样的 MCP stdio 协议配置文件放在项目根目录.cursor/mcp.json或全局~/.cursor/mcp.json{ mcpServers: { crv: { command: crv-mcp } } }保存后打开 Cursor 的Settings → MCP面板crv应显示为 connected 且列出 5 个工具。之后在 Agent 模式下直接提问例如分析这段屏幕录像告诉我 28 分处界面上出现了什么./recordings/demo.mp4五、watch_video 返回什么关键帧网格与时间戳watch_videomcp_server.py#L88-L158的工作方式抽帧不是固定 1 秒 1 帧而是场景变化检测密度下限快切片段和慢速录屏都能覆盖滑动窗口去重A-B-A 式来回剪辑不会把模型已经看过的镜头再发一遍返回的图片会被缩到768px以内避免撑爆上下文窗口分析结果缓存在~/.cache/crv-mcp追问同一个视频是秒回的不会重新下载或抽帧。下面是--grid模式产出的 3×3 关键帧联系表示例——模型读到的是一段有序序列而不是散落的静止画面六、常见问题排查清单现象原因与解决工具列表为空 / 启动失败多半是 pip 环境不对。确认crv-mcp在 GUI 客户端能继承的PATH中否则配置里写绝对路径The MCP server needs the optional mcp dependency只装了基础包补装pip install claude-real-video[mcp]有图没转写未装[whisper]组或视频本身没有音频属正常会明确提示下载视频报错确认 ffmpeg 在 PATHURL 下载依赖 yt-dlp升级它即可想清空历史记忆删除~/.cache/crv-mcp缓存目录索引在~/.crv/memory.db均不会动你的源视频七、进阶把看过的视频变成可搜索记忆看过的每个视频都会被本地索引纯 SQLite无网络、无 embeddings于是可以问出跨视频的问题哪个视频里提过定价策略→ 模型自动调search_memory返回视频、时间点、原句我之前看过这段讲座吗→list_watched秒查只要引用金句不要画面→get_transcript零图片 token。同一套能力也打包成了 Agent Skill装进 Claude Code / Cursor 等兼容 agentskills 的宿主plugins/claude-real-video/skills/claude-real-video/SKILL.md官方 MCP Registry 元数据见 server.json。小结步骤命令 / 配置1. 安装pip install claude-real-video[mcp,whisper] 系统装 ffmpeg2. Claude Desktopclaude_desktop_config.json加{crv: {command: crv-mcp}}重启3. Cursor.cursor/mcp.json同样加一段面板确认 connected4. 使用直接对 AI 说帮我看看这个视频配置完成后Claude 和 Cursor 就多了一双眼睛看关键帧、读转写、记得住而且全程本地运行。【免费下载链接】claude-real-videoLet Claude (or any LLM) actually watch a video — scene-aware, deduplicated frames transcript, from a URL or local file. Runs locally, MIT.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/claude-real-video创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

给Claude接上眼睛：claude-real-video MCP服务器在Claude Desktop与Cursor中的完整配置

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