Kubrick AI — Multimodal MCP Agent
Hi Dave...
An AI Agent that can understand images, text, audio and videos.
A free, Open-source course by The Neural Maze and Neural Bits in collaboration with Pixeltable and Opik
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🚀 实时部署
Kubrick部署在 Azure容器应用 (印度中部地区):
| 服务 | URL |
|---|---|
| 🎬 库布里克UI | https://kubrick-ui.ashydune-7443625c.centralindia.azurecontainerapps.io |
| ⚡ 代理API | https://kubrick-api.ashydune-7443625c.centralindia.azurecontainerapps.io |
| 🔌 MCP服务器 | 内部(可在Azure容器应用程序环境中访问) |
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🛠️ 技术栈和功能
语言
| 语言 | 用法 |
|---|---|
| Python 3.12 | 后端-MCP服务器、代理API、视频处理管道 |
| TypeScript | 前端——基于React的聊天UI |
框架和库
| 框架 | 角色 |
|---|---|
| FastMCP | 模型上下文协议服务器——向代理公开工具、提示和资源 |
| 快速API | 将UI连接到代理后端的RESTful API层 |
| React 18+Vite | 具有实时视频交互的单页聊天应用程序UI |
| Tailwind CSS | 实用程序优先的响应式UI样式CSS框架 |
| Groq SDK | Llama 4 Scout和Maverick模型的LLM推理客户端 |
| 导师 | 从LLM响应中提取结构化输出 |
| 像素表 | 多模态数据处理——视频帧提取、嵌入和状态代理内存 |
| 句子转换器 | 语义视频搜索的文本/图像嵌入生成 |
| PyTorch+变压器 | 用于视觉语言模型和嵌入的ML模型运行时 |
| OpenAI SDK | 通过OpenAI API生成图像字幕和嵌入 |
| PyAV(ffmpeg) | 视频解码、帧采样和剪辑提取 |
数据库和存储
| 技术 | 目的 |
|---|---|
| PostgreSQL(通过Pixeltable) | 用于视频元数据、帧嵌入和代理内存的嵌入式数据库 |
| Azure共享卷 | 跨MCP服务器、API和UI容器的共享媒体存储 |
基础设施和DevOps
| 工具 | 角色 |
|---|---|
| Docker&Docker编写 | 通过共享网络将所有3项服务容器化 |
| Azure容器应用 | 云部署——自动扩展、托管容器 |
| Azure容器注册表 | 私有Docker镜像注册表 |
| Nginx | UI的静态文件服务和反向代理 |
| 紫外线 | 快速Python包管理器(取代pip/poetry) |
可观察性和LLMOps
| 工具 | 目的 |
|---|---|
| Opik(彗星) | LLM跟踪、提示版本控制和代理可观察性 |
| MCP检查员 | 在本地调试和测试MCP服务器工具/提示 |
核心功能
- 🎥 视频处理流水线 --上传视频、提取帧、生成字幕和嵌入,并构建可搜索的视频索引
- 🔍 语义视频搜索 --使用自然语言或图像查询视频以查找相关剪辑
- 🤖 MCP工具使用代理 --Groq驱动的代理(Llama 4 Scout/Maverick),负责路由查询、选择工具和生成响应
- 💬 实时聊天界面 --HAL 9000主题聊天界面,支持视频上传、图像附件和视频剪辑播放
- 🧠 代理内存 --通过Pixeltable实现持久的对话记忆,用于上下文多回合交互
- 📡 MCP协议 --通过流式HTTP使用工具、提示和资源实现完整的模型上下文协议
架构概述
┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ Kubrick UI │────▶│ Kubrick API │────▶│ Kubrick MCP │
│ (React) │ │ (FastAPI) │ │ (FastMCP) │
│ Port 3000 │ │ Port 8080 │ │ Port 9090 │
└─────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
│ Groq (LLM) │ OpenAI (Embed)
│ Opik (Trace) │ Pixeltable (DB)
│ Memory (PT) │ PyTorch (ML)______________________________________________________________________
📖 关于本课程
厌倦了那些只教你如何将现有的MCP服务器连接到Claude Desktop的教程吗?
是的,我们也是。
这就是为什么我们建造 库布里克AI,用于视频处理任务的MCP多模代理。对!你没看错。
💡 代理+视频处理。..和MCP!
本课程是The Neural Maze和Neural Bits(从现在开始称为“The Neural Bros”)之间的合作,专为希望超越基础知识并构建严肃的、可投入生产的人工智能系统的开发人员而设计。特别是,您将:
- 了解如何使用Pixeltable和FastMCP构建用于视频处理的MCP服务器
- 设计一个定制的、由Groq驱动的代理,通过其自己的MCP客户端连接到您的MCP服务器
- 将您的代理系统与Opik集成,以实现完全可观察性和快速版本控制
🖊️ 你将学到
- 了解如何使用Pixeltable进行多模式数据处理和有状态代理
- 使用FastMCP创建复杂的MCP服务器:公开资源、提示和工具
- 对MCP服务器应用提示版本控制(而不是在代理API中定义提示)
- 了解如何为您的代理实施自定义MCP客户端
- 使用Llama 4 Scout和Maverick作为LLM,从头开始实现MCP工具代理
- 使用Opik进行MCP提示版本控制
- 了解如何使用Opik实现自定义跟踪和监控
🚀 没有捷径。没有绒毛。让我们边做边学。
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💻 你会做什么:
完成本课程后,您将学习如何设计和使代理能够在单个系统中理解跨图像、视频、音频和文本输入的多模式数据。
具体来说,您将获得:
- 构建复杂的多模态处理流水线
- 构建一个视频搜索引擎,并通过MCP(模型上下文协议)将其功能暴露给代理
- 构建一个可用于生产的API来为代理提供动力。
- 整合LLMOps原则和最佳软件工程实践。
- 了解视频、嵌入、流式API、视觉语言模型(VLM)等。
完成本课程后,您将通过HAL主题的衍生产品构建自己的库布里克特工,扮演一对新眼睛和耳朵的角色:
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入门指南
库布里克是 不 一个简单的教程。所以,要启动并运行这个系统,你需要先做几件事。
我们已经详细介绍了让你开始做这件事的步骤 GETTING_STARTED.md 文件。
💡 让库布里克跑步只是第一步!现在您已经启动并运行了它,是时候真正了解它的工作原理了(参见 课程大纲).
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观看完整视频课程
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🧑🎓 这门课程是为谁开设的?
通过从头开始自己构建,你将从这门课程中获得最大的收益。 课程组成部分的结构涵盖了关键概念,并演示了如何在此基础上构建,最终实现人工智能系统。
| 目标受众 | 你将获得的技能 |
|---|---|
| ML/AI工程师 | 构建复杂的MCP服务器,学习将AI模型应用于视频、图像和语音。 |
| 软件工程师 | 学习将AI组件与API连接起来,构建端到端的代理应用程序。 |
| 数据工程师/科学家 | 学习设计人工智能系统,管理视频/音频/图像数据处理和结构。 |
无论你的经验或头衔如何,本课程旨在用你可以理解、学习和应用的实用术语和概念来解析复杂的主题,帮助你构建一个完整的人工智能系统。
🎓 先决条件
在本节中,我们概述了在学习本课程时提高学习体验的一些要求和好处。
| 类别 | 标签 | 描述 |
|---|---|---|
| 编程技能(初级) | 要求 | 了解一般编程和Python语言语法。 |
| AI/ML概念(初级) | 很高兴有 | 了解AI、AI模型和AI系统背后的基本概念。 |
| 法学硕士、MCP、代理人 | 很高兴有 | 如果你了解他们,那就太好了,如果你不了解,那就没问题。我们将逐步教授和解释。 |
| 任何操作系统的笔记本电脑/PC | 要求 | AI模型推理都需要计算。为了克服这一点,我们将主要使用基于API的模型。 |
本课程的总体水平为初级/中级,但别担心。我们的目标是逐步解释为更多受众设计的每个组件。
💰 费用是多少?
感谢我们的赞助商Pixeltable和Opik,本课程及其材料是开源的,完全免费!
您将能够以最低的成本运行Kubrick示例。这是因为我们将使用OpenAI和Groq进行LLM和VLM通话,这些通话提供免费增值计划:
| 提供商 | 免费积分 |
|---|---|
| OpenAI | 首次注册5美元 |
| Groq | 500000代币/天 |
\[!注意\]\ 在这个设置中,为了运行Kubrick Agent示例,免费增值计划就足够了。
📚 课程大纲
Kubrick Agent开源课程由五个综合模块组成,涵盖概念、系统设计、工具和实践实施。
为了充分利用这门课程,我们建议:
- 克隆此存储库。
- 按照每个模块的入门部分进行操作。
- 阅读模块文章以了解每个组件。
- 按照视频课程进行实践。
- 设置代码并运行项目。
|模块号|深度课程(链接)|课程总结(3分钟)|描述|代码| | - | -------------- | ------------ | -------- | ----------- | | 0 | | 获取摘要 |课程介绍和概述。概述基本组件|N/A | 1 | | 获取摘要 |深入了解多模式处理管道的核心组件,涵盖视频、图像、文本和音频数据。 | 库布里克·麦克普 | 2 | | 获取摘要|使用FastMCP构建Kubrick MCP服务器。涵盖MCP协议(传输、通信)、功能、工具、资源和提示。添加Opik Integration和MCP Inspector,以实现高效调试和本地测试。 | 库布里克·麦克普 | 3 | | 获取摘要 |从头开始构建Kubrick MCP代理。使用Pixeltable实现内存层,使用FastMCP实现MCP客户端。了解如何将MCP工具转换为特定的提供商工具(Groq)| 库布里克api | 4 | | 获取摘要 |构建Groq代理,涵盖React UI-FastAPI API通信,并通过Opik(Comet)添加LLMOps可观察性和会话跟踪| 库布里克api | 5 | | 获取摘要 |免费开源库布里克课程的完整综述。|无
赞助商
像素表 是唯一一个为多模式数据提供增量存储、转换、索引和编排的Python框架。 | Opik LLM评估平台可帮助您构建、评估和优化运行更好、更快、更便宜的LLM系统
作者
Miguel Otero Pedrido
AI / ML Engineer
Alex Razvant
AI / ML Engineer
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