视频分析：目标检测、场景分类、行为识别、摘要生成
视频智能MCP.综合视频分析:物体检测,场景分类,活动识别,以及叙事归纳.
功能概述
视频智能MCP.综合视频分析:物体检测,场景分类,活动识别,以及叙事归纳.是一项面向实际任务的技能，主要用于Returns timetamped object tracks, scene labels,.。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
Video Intelligence MCP
全面视频分析：支持目标检测、场景分类、行为识别及叙事性摘要生成。返回带时间戳的目标轨迹、场景标签、检测到的行为，以及视频内容的执行摘要。
参数
| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
|---|---|---|---|
video_url |
string | ✅ | 视频文件 URL |
tasks |
array | ❌ | objects、scenes、activities、summary（默认：全部） |
confidence_threshold |
float | ❌ | 最小检测置信度，取值范围 0.0–1.0（默认：0.7） |
frame_sample_rate |
integer | ❌ | 每秒采样帧数（默认：1） |
示例响应
{
"duration_seconds": 98.3,
"objects_detected": [
{"label": "person", "count": 3, "first_seen": "0:02", "confidence": 0.97},
{"label": "laptop", "count": 2, "first_seen": "0:08", "confidence": 0.89}
],
"scenes": [
{"timestamp": "0:00–0:35", "label": "office_meeting", "confidence": 0.93},
{"timestamp": "0:35–1:38", "label": "product_demo", "confidence": 0.88}
],
"activities": ["discussion", "screen_sharing", "whiteboard_drawing"],
"summary": "Three-person product demo meeting. Presenter shows software on laptop. Whiteboard session at 0:52."
}
使用场景
- 安防摄像头自动事件检测
- 大规模视频内容审核
- 体育赛事视频高光片段识别
访问方式
# x402 端点 — 每次调用支付 0.05 USDC（Base 主网） POST https://x402.ntriq.co.kr/video-intel-mcp # 服务目录 curl https://x402.ntriq.co.kr/services
x402 微支付 — 基于 Base 链的 USDC，采用无 Gas 的 EIP-3009 协议
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