mcp
基于Node.js的MCP协议服务器，集成视频与图像处理功能。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcp。 它的用途是：基于Node.js的MCP协议服务器，集成视频与图像处理功能。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-media-processor/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我把刚上传的会议录屏视频转换成MP4格式，并提取出文字字幕。”，它会通过MCP协议调用本服务器，完成视频转码和语音识别，最后将处理好的文件和字幕文本返回给你。或者，你可以说：“为产品宣传图片批量添加水印和统一滤镜。”，服务器会接收指令并处理指定目录下的所有图片。
介绍
mcp（media-processing-server）是一个基于Node.js实现的MCP（Model Context Protocol）协议服务器。它主要解决了开发者在构建AI应用时，需要集成视频与图像处理能力但缺乏统一、标准化接口的问题。通过实现MCP协议，它将复杂的媒体处理功能（如视频转码、图像滤镜、字幕提取等）封装成标准化的工具，使得AI Agent能够通过统一的协议轻松调用这些能力，无需关心底层实现细节。
使用时，开发者需要先部署此Node.js服务器，并将其配置为AI助手（如Claude Desktop）的MCP工具。之后，AI助手便可通过标准的MCP协议与服务器通信，发送处理指令并接收结果。例如，你可以让AI助手帮你“提取这个视频的字幕”或“为这张图片添加滤镜”，服务器会在后台完成处理并返回。
这个Skill非常适合需要为AI应用或自动化工作流添加媒体处理能力的开发者，特别是那些正在开发或使用基于MCP协议的智能体（Agent）的工程师。它降低了集成专业媒体处理功能的门槛。
建议在部署前确保服务器环境已安装必要的媒体处理库（如FFmpeg）。由于涉及媒体文件处理，需要注意服务器性能及存储空间，处理大文件时建议在资源充足的机器上运行。同时，应遵循MCP协议规范进行配置，以确保与客户端的兼容性。
核心特点
核心区别在于它并非一个独立的AI工具，而是专门为MCP协议实现的服务器端，将视频图像处理能力标准化为AI Agent可调用的工具。相较于通用的媒体处理库，它提供了与AI生态（如Claude Desktop）无缝集成的标准化接口。
注意事项
不适合需要直接操作图形界面或进行复杂非线性视频编辑的场景，更侧重于为AI Agent提供可编程的媒体处理API。
常见问题
MCP是什么？
MCP（Model Context Protocol）是一种协议，允许AI模型（如Claude）安全地使用外部工具和数据源。
这个服务器支持哪些具体的媒体处理功能？
基于描述，它集成了视频与图像处理功能，具体如转码、滤镜、字幕提取等，需参考其详细文档。