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MCP Server · 音视频

Apiyi MCP Server

API易 MCP Server是一个支持多模态处理的服务器,提供视频理解、音频处理、图片分析、文档转换、Google搜索、代码执行和思维链推理等功能,适用于需要高效处理多种媒体格式的开发者和企业。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6
JavaScriptClaude语音音频Claude DesktopCursor

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作者 / 组织
2799662352
提供方
2799662352
运行时
Docker

工具数量

6

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Apiyi MCP Server 属于音视频类 MCP Server,公开资料标注 6 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

音视频

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

docker run -it --rm \

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Docker,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 6 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

API易 MCP Server

Docker Hub: zuozuoliang999/apiyi-mcp-server

✨ 特性

  • 🎬 视频理解:支持 MP4, AVI, MOV, WebM, FLV, MPG, WMV (最大 20MB)
  • 🎙️ 音频处理:支持 MP3, WAV, AIFF, AAC, OGG, FLAC
  • 🖼️ 图片分析:支持 JPG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF
  • 📄 文档转换:PDF 转 Markdown,支持 TXT, MD, JSON, XML, CSV, HTML
  • 🔍 Google 搜索:内置 Google 搜索能力
  • 💻 代码执行:支持 Python 代码执行
  • 🧠 思维链推理:支持 Gemini 2.5 系列的 thinking_budget
  • 💰 分辨率优化:支持媒体分辨率调整,节省 tokens 费用
  • 🐳 Docker 支持:完整的 Docker 容器化部署

🚀 快速开始

1. 获取 API易 密钥

  1. 访问 API易控制台 注册账号
  2. 充值后获取 API Key

2. 配置 MCP 客户端

Cursor / Claude Desktop 配置
{
  "mcpServers": {
    "apiyi": {
      "command": "node",
      "args": ["D:/jianji_FFMPEG/apiyi-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "APIYI_API_KEY": "你的API易密钥",
        "GEMINI_MODEL": "gemini-3.1-pro-preview-thinking",
        "APIYI_BASE_URL": "https://api.apiyi.com"
      }
    }
  }
}
使用 npx 方式(需要先发布到 npm)
{
  "mcpServers": {
    "apiyi": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apiyi-mcp-server"],
      "env": {
        "APIYI_API_KEY": "你的API易密钥"
      }
    }
  }
}

3. 🐳 Docker 部署 (推荐)

无需安装 Node.js,直接从 Docker Hub 拉取镜像!

# 直接使用 Docker Hub 镜像
docker pull zuozuoliang999/apiyi-mcp-server:latest

# 运行容器
docker run -it --rm \
  -e APIYI_API_KEY=你的API易密钥 \
  -v /path/to/your/media:/app/media:ro \
  zuozuoliang999/apiyi-mcp-server:latest
使用 docker-compose
# 克隆项目
git clone https://github.com/2799662352/apiyi-mcp-server.git
cd apiyi-mcp-server

# 创建环境变量文件
echo "APIYI_API_KEY=你的API易密钥" > .env

# 启动服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker logs -f apiyi-mcp-server
Cursor MCP 配置 (Docker 方式)
{
  "mcpServers": {
    "apiyi": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-e", "APIYI_API_KEY=你的API易密钥",
        "-v", "/path/to/your/media:/app/media:ro",
        "zuozuoliang999/apiyi-mcp-server:latest"
      ]
    }
  }
}
Windows + Cursor 完整实战配置(含长输出 / 长超时 / Gemini 3.1 思维链)

下面这份是经过实测可用的 Windows 配置:把整个 D:\ 盘以只读方式挂进容器内的 /app/media,这样 Cursor 里给 files.path 传 D:/video/foo.mp4 也能直接被容器读到;同时通过 -e 单独声明环境变量(key 从 env 字段注入,避免在 args 里出现明文密钥)。

{
  "mcpServers": {
    "apiyi": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-e", "APIYI_API_KEY",
        "-e", "GEMINI_MODEL",
        "-e", "APIYI_BASE_URL",
        "-e", "GEMINI_MAX_OUTPUT_TOKENS",
        "-e", "GEMINI_TIMEOUT",
        "-v", "D:/:/app/media:ro",
        "zuozuoliang999/apiyi-mcp-server:latest"
      ],
      "env": {
        "APIYI_API_KEY": "sk-YOUR_API_KEY_HERE",
        "GEMINI_MODEL": "gemini-3.1-pro-preview-thinking",
        "APIYI_BASE_URL": "https://api.apiyi.com",
        "GEMINI_MAX_OUTPUT_TOKENS": "65536",
        "GEMINI_TIMEOUT": "1800000"
      }
    }
  }
}

要点说明:

  • -v D:/:/app/media:ro:把整个 D: 盘只读挂载到容器,Cursor 中无论传 D:/... 还是 D:\... 路径都能命中容器内 /app/media/...。
  • 用 -e KEY + env.KEY 的分离写法,可避免把密钥明文写在 args 中(args 在某些日志里会被打印)。
  • GEMINI_MAX_OUTPUT_TOKENS=65536:跑长视频/长文档分析时建议放开,默认 8192 容易被截断。
  • GEMINI_TIMEOUT=1800000(30 分钟):搭配 thinking 模型/大文件多模态分析时避免提前超时。
  • GEMINI_MODEL=gemini-3.1-pro-preview-thinking:开启 Gemini 3.1 思维链模型;如想节省成本可改回 gemini-2.5-flash。

4. 本地开发 (需要 Node.js)

# 进入项目目录
cd D:\jianji_FFMPEG\apiyi-mcp-server

# 安装依赖
npm install

# 编译
npm run build

# 启动
npm start

⚙️ 环境变量配置

变量名描述默认值
APIYI_API_KEYAPI易 密钥 (必需)-
GEMINI_API_KEY备用:Google AI Studio 密钥-
APIYI_BASE_URLAPI易 端点https://api.apiyi.com
GEMINI_BASE_URL备用:自定义端点-
GEMINI_MODEL默认模型gemini-3.1-pro-preview-thinking
GEMINI_TIMEOUT超时时间 (ms)300000 (5分钟)
GEMINI_MAX_OUTPUT_TOKENS最大输出 tokens8192
GEMINI_MAX_FILES最大文件数10
GEMINI_MAX_TOTAL_FILE_SIZE最大总文件大小 (MB)50
GEMINI_TEMPERATURE温度参数0.2
GEMINI_MEDIA_RESOLUTION媒体分辨率 (LOW/MEDIUM/HIGH)MEDIUM

📖 使用示例

视频理解

{
  "user_prompt": "分析这个视频的内容,描述主要场景和人物动作",
  "files": [
    {
      "path": "D:/jianji_FFMPEG/误解向剪辑.mp4"
    }
  ]
}

图片分析

{
  "user_prompt": "描述这张图片中的内容",
  "files": [
    {
      "path": "/path/to/image.jpg"
    }
  ]
}

PDF 转 Markdown

{
  "user_prompt": "将这个 PDF 转换为格式良好的 Markdown,保留结构和格式",
  "files": [
    {"path": "/document.pdf"}
  ]
}

Google 搜索

{
  "user_prompt": "2024年最新的AI技术突破有哪些?",
  "enable_google_search": true
}

代码执行

{
  "user_prompt": "编写并运行一个计算100以内质数的Python脚本",
  "enable_code_execution": true
}

思维链推理 (Gemini 3.1 Thinking)

{
  "user_prompt": "详细分析量子计算的技术方案",
  "model": "gemini-3.1-pro-preview-thinking"
}
Gemini 3.1 思维链版本默认开启 thinking,无需手动指定 thinking_budget。若你仍想精细控制,可继续传 thinking_budget 参数。

💰 媒体分辨率优化 (节省费用)

使用较低分辨率处理图片/视频,节省 tokens 费用:

{
  "user_prompt": "这张图片的主题是什么?",
  "files": [{"path": "/path/to/large_image.jpg"}],
  "media_resolution": "LOW"
}
分辨率说明适用场景
LOW最低分辨率简单识别、节省费用
MEDIUM中等分辨率 (默认)一般场景
HIGH最高分辨率需要细节分析

📚 API易 文档参考

🔧 支持的模型

模型描述
gemini-3.1-pro-preview-thinking默认:Gemini 3.1 思维链版本,最强复杂任务/长上下文
gemini-3.1-pro-previewGemini 3.1 标准版(不开 thinking,速度更快)
gemini-3-pro-previewGemini 3 预览版(上一代)
gemini-2.5-flash混合推理,响应最快,适合简单识别

⚠️ 注意事项

  1. 文件大小限制:单个媒体文件不超过 20MB
  2. 推理成本:thinking tokens 会计入输出成本
  3. 代码执行:仅支持 Python,在沙箱环境中运行
  4. API 密钥:使用 API易 密钥,非 Google AI Studio 密钥

🔗 链接

📄 许可证

MIT License

基于 eternnoir/aistudio-mcp-server 修改

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

多模态处理JavaScript本地部署视频理解音频处理图片分析文档转换Google搜索

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursor

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

语音转文字

把会议录音转成文字,再整理要点。

文字转语音

把文案转成配音,调整语速和音色。

视频素材处理

提取字幕、剪出片段、生成封面。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 6 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Docker,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在音视频场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Apiyi MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run -it --rm \,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Apiyi MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Docker;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Apiyi MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Apiyi MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Apiyi MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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