内容
# ZapCap MCP 服务器
[](https://pypi.org/project/zapcap-mcp-server/)
[](https://modelcontextprotocol.io/)
[](https://bogdan01m.github.io/)
[](https://archestra.ai/mcp-catalog/bogdan01m__zapcap-mcp-server)
**注意**: 这是 ZapCap 的 MCP 服务器的非官方实现。
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/@bogdan01m/zapcap-mcp-server">
<img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/@bogdan01m/zapcap-mcp-server/badge" alt="zapcap-mcp-server MCP 服务器" />
</a>
一个 MCP（模型上下文协议）服务器，提供用于上传视频、创建处理任务和通过 [ZapCap API](https://zapcap.ai/) 监控任务进度的工具。
## 要求
- uv
- ZapCap API 密钥
您可以从此处安装 uv：https://docs.astral.sh/uv/
您可以在 https://zapcap.ai/ 注册后，从其平台 https://platform.zapcap.ai/dashboard/api-key 获取 API 密钥。
## 在 MCP 客户端安装
在您的 MCP 客户端 `mcp.json` 配置中添加（例如，Claude Desktop, Cursor 等）：
```json
{
"mcpServers": {
"zapcap": {
"command": "uvx",
"args": ["zapcap-mcp-server"],
"env": {
"ZAPCAP_API_KEY": "您的 API 密钥"
}
}
}
}
```
## 替代安装
```bash
uv tool install zapcap-mcp-server
```
## Docker 安装
您还可以在 Docker 容器中运行 MCP 服务器，使用 Docker Hub 上的预构建镜像：
### 使用 Docker Hub 上的预构建镜像：
```json
{
"mcpServers": {
"zapcap": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"--rm",
"--init",
"-i",
"--net=host",
"-v", "/home/$USER:/host/home/$USER",
"-e", "ZAPCAP_API_KEY=您的 API 密钥",
"bogdan01m/zapcap-mcp-server:latest"
],
"env": {
"DOCKER_CLI_HINTS": "false"
}
}
}
}
```
## 配置
将您的 ZapCap API 密钥设置为环境变量：
```bash
export ZAPCAP_API_KEY="您的 API 密钥"
```
## 用法
### 演示视频
**如何使用：**
[<img src="https://img.youtube.com/vi/GcoyTgTVd6Q/maxresdefault.jpg" width="100%">](https://youtu.be/GcoyTgTVd6Q)
**结果：**
[<img src="https://img.youtube.com/vi/rxqAQZRiyxA/maxresdefault.jpg" width="100%">](https://youtu.be/rxqAQZRiyxA)
### 可用工具
服务器提供以下工具：
### zapcap_mcp_upload_video
上传视频文件到 ZapCap。
**参数：**
- `file_path`: 视频文件路径
### zapcap_mcp_upload_video_by_url
通过 URL 上传视频到 ZapCap。
**参数：**
- `url`: 视频文件 URL
### zapcap_mcp_get_templates
从 ZapCap 获取可用的处理模板。
### zapcap_mcp_create_task
创建视频处理任务，支持完全自定义选项。
**参数：**
- `video_id`: 上传的视频 ID
- `template_id`: 模板 ID
- `auto_approve`: 自动批准任务（默认：true）
- `language`: 语言代码（默认："en"）
- `enable_broll`: 启用 B-roll（默认：false）
- `broll_percent`: B-roll 百分比 0-100（默认：30）
**字幕选项：**
- `emoji`: 启用字幕中的表情符号（默认：true）
- `emoji_animation`: 启用表情符号动画（默认：true）
- `emphasize_keywords`: 强调关键词（默认：true）
- `animation`: 启用字幕动画（默认：true）
- `punctuation`: 包含标点符号（默认：true）
- `display_words`: 显示字数（默认：1）
**样式选项：**
- `position_top`: 字幕顶部位置（默认：60）
- `font_uppercase`: 使用大写字体（默认：true）
- `font_size`: 字体大小（默认：30）
- `font_weight`: 字体粗细（默认：900）
- `font_color`: 字体颜色（默认："#ffffff"）
- `font_shadow`: 字体阴影 s/m/l（默认："l"）
- `stroke`: 笔画样式（默认："s"）
- `stroke_color`: 笔画颜色（默认："#000000"）
- `highlight_color_1`: 第一个高亮颜色（默认："#2bf82a"）
- `highlight_color_2`: 第二个高亮颜色（默认："#fdfa14"）
- `highlight_color_3`: 第三个高亮颜色（默认："#f01916"）
### zapcap_mcp_monitor_task
监控任务进度。
**参数：**
- `video_id`: 视频 ID
- `task_id`: 任务 ID
## 相比直接使用 API 的优势
### Token 管理
与使用 curl 或直接 API 调用不同，您需要在每个请求中手动包含 API 密钥：
```bash
# 传统的 curl 方法 - 每次都需要 token
curl -X POST "https://api.zapcap.ai/upload" \
-H "Authorization: Bearer 您的 token" \
-F "file=@video.mp4"
```
使用此 MCP 服务器，您只需在环境中配置一次 API 密钥，并自动用于所有操作：
```json
{
"env": {
"ZAPCAP_API_KEY": "您的 API 密钥"
}
}
```
### 自然语言接口
您不需要构造复杂的 API 请求和参数，而是可以描述您想要的：
**传统 API：**
```bash
curl -X POST "https://api.zapcap.ai/tasks" \
-H "Authorization: Bearer token" \
-d '{
"video_id": "abc123",
"template_id": "viral",
"font_size": 30,
"highlight_color_1": "#00ff00",
"enable_broll": true,
"broll_percent": 40
}'
```
**MCP 服务器：**
```
"使用 viral 模板添加绿色高亮字幕，启用 40% 的 B-roll"
```
### 类型安全性和验证
- **Pydantic 集成**：所有参数都自动进行类型检查和验证
## 未来计划
### 测试集成
我们计划添加基本的测试功能：
- **API 集成测试**：验证 ZapCap API 调用是否正确工作
- **MCP 工具测试**：确保所有 MCP 工具对请求做出正确的响应
### 计划功能
- **命名配置**：保存常用的参数组合（"my_brand", "youtube_style"）
- **模板增强**：使用一致的品牌颜色/字体覆盖模板默认值
## 许可证
MIT 许可证
