适合谁
- 希望在本地完成视频预处理、只把选定素材交给云端 LLM 的用户
- 使用 Claude Code、Cursor 等支持 MCP 的编码代理并需要视频证据的开发者
- 需要场景感知抽帧而非固定 1 fps 采样的视频分析场景
C
61FMRS · C
这是一个把「让 LLM 看视频」做成可复现本地流水线的 MCP 服务器：场景感知抽帧 + 滑动窗口去重 + 本机 Whisper 转写，并提供跨视频的本地记忆检索。MIT 许可、非官方项目、由个人开发者维护。适合愿意自己装 ffmpeg、重视本地处理与证据可引用性的用户；不适合期待开箱即用云端服务或官方支持的用户。
claude-real-video（简称 crv）是一个 MIT 许可的 Python 工具，能把一段视频转换成 LLM 可读的素材：基于场景变化检测抽取关键帧并做滑动窗口去重，用 Whisper 在本机生成带时间戳的转写，输出 frames.json、transcript.json 与 MANIFEST.txt。它同时提供 MCP 服务器（crv-mcp），让 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端直接请求「观看」某段视频。视频获取（yt-dlp）、抽帧（ffmpeg）、转写都在本机完成，只有你主动粘贴给云端 LLM 的帧与文本才会离开本机。它由个人开发者 Leo Huang 构建，并非 Anthropic 官方项目。
工具能力
watch_video
观看指定视频（URL 或本地文件），返回带时间戳的转写和第一批关键帧图像。
get_frames
按起始序号与数量分页获取其余关键帧。
search_memory
在本机已索引的视频记忆库中跨视频检索，返回视频、时间点与原文行。
list_watched
列出已经观看过的视频，便于在重复分析前先确认。
get_transcript
只返回转写文本、不含图像，长视频因此不会消耗图像 token。
安装接入
- 安装 ffmpeg 与 ffprobe（macOS：brew install ffmpeg；Linux：sudo apt install ffmpeg；Windows：winget install Gyan.FFmpeg），并用 ffmpeg -version 确认已在 PATH 中。
- 安装带 MCP 支持的包：pip install 'claude-real-video[mcp]'。
- Claude Code：执行 claude mcp add crv -- crv-mcp。
- Claude Desktop：在 claude_desktop_config.json 中加入 {"mcpServers": {"crv": {"command": "crv-mcp"}}}。
- 可选：安装 [whisper] 或 [fast] 以获得语音转写，安装 [speakers] 以获得说话人标注。
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"crv": {
"command": "crv-mcp"
}
}
}
选型与风险
不适合谁
- 期望服务器端托管、无需本机安装 ffmpeg 的用户
- 需要官方 Anthropic 支持或 SLA 的企业采购
- 只想对单个视频获得一次性答案、不在意本地处理与可复现性的用户
所需权限
- 读取本机任意指定路径的视频文件与字幕文件
- 通过 yt-dlp 访问网络以获取视频链接内容
- 写入输出目录（默认 crv-out）以及 MCP 分析缓存 ~/.cache/crv-mcp
- 在本机维护 SQLite 记忆库 ~/.crv/memory.db（可用 CRV_MEMORY_DB 覆盖，或 CRV_NO_MEMORY=1 关闭）
- 可选：读取浏览器 cookie 以访问需要登录的自己的账号内容
风险与副作用
- 处理受版权保护或未授权内容可能违反来源站点的服务条款；--cookies 仅应用于自己的授权访问
- 转写与记忆库索引会把视频中的语音与画面文字落到本机磁盘，共享机器上需注意隐私
- Whisper 在纯音乐或静音音轨上可能产生幻觉字幕（安装 [fast] 使用 faster-whisper + Silero VAD 可缓解）
- 把抽出的帧或转写粘贴进云端 LLM 后，该数据将由对应服务商处理
- crv Pro 为付费附加组件，免费版不含镜头运动、语音情绪等 Pro 能力
常见排障
- 工具完全无响应或抽帧失败：先执行 ffmpeg -version，确认 ffmpeg/ffprobe 已安装并在 PATH 中
- 没有转写结果：确认安装时带了 [whisper] 或 [fast] extra，pip 的 extras 不会自动安装
- 输出目录被拒绝：crv 不允许把两次分析混在同一目录，改用新目录或加 --overwrite
- 无法下载链接视频：检查 yt-dlp 是否可用、链接是否需要登录（--cookies / --cookies-from-browser）
- 帧数过多消耗 token：调低 --max-frames、调高 --dedup-threshold，或改用 get_transcript 只取文字
- 多说话人内容没有区分：安装 [speakers] extra 后使用 --speakers
- 重复分析同一视频耗时：crv 会识别「already watched」并复用 ~/.cache/crv-mcp 中的结果，可用 list_watched 先确认
使用场景
让 Claude 或任何 LLM 分析 YouTube、Reels、TikTok 链接或本地视频文件
把长会议、课程、屏幕录制转成带时间戳的关键帧与转写，供模型引用 frame_012 @ 00:03:41 这类证据
用 search_memory 跨所有看过的视频按关键词（含中文）检索
支持客户端
Claude Desktop完整支持
Claude Code完整支持
Cursor部分支持