@transloadit/mcp-server Skill 技能

媒体文件处理 MCP 服务器

@transloadit/mcp-server - 媒体文件处理 MCP 服务器

技能简介

@transloadit/mcp-server 是 Transloadit 官方发布的 Model Context Protocol 服务器,基于 @transloadit/node SDK 构建。它把 Transloadit 强大的媒体处理能力(视频转码、图片压缩、文档 OCR、文件编码)以 MCP 工具的形式暴露给 Claude Code、Claude Desktop、ChatGPT、Codex、Cursor 等主流 AI 客户端,支持 Streamable HTTP + stdio 两种连接模式。Transloadit 是 GitHub 25k+ stars 的成熟 SaaS(@transloadit/node-sdk),专门处理上传、转码、缩略图、AI 内容审核等场景。

MCP server 同时托管 Robot Assembly(预设工作流模板)、模板文档查询、文件汇编指令,让代理可在对话中直接"上传视频 → 自动转码 1080p + 生成字幕 + 输出多尺寸缩略图"而无需切换工具。授权走 OAuth 2.0(API2 作为授权服务器),避免 API Key 外泄 Workspace;CI / 无浏览器环境可改用 Bearer Token(HMAC 签名)。

核心能力

  • 多客户端兼容:Claude Code / Claude.ai / Claude Desktop / ChatGPT / Codex / Cursor / MCP Inspector 全支持,一条命令接入
  • OAuth + Bearer 双授权:浏览器环境走 OAuth 2.0 自动刷新;CI 环境走 npx @transloadit/node auth token --aud mcp 签发的 HMAC Bearer Token
  • Robot 文档查询工具:/robot docs 类工具无需 scopes 即可访问,列出可用 Assembly 模板
  • 流式 HTTP + stdio 两种模式:本地用 stdio(npx 直接调用),远程用 HTTP(Self-hosted 或 Hosted https://api2.transloadit.com/mcp)
  • 多传输端点:Hosted 模式无需自建;Self-hosted 通过 npx @transloadit/mcp-server http --port 5723 即可启动
  • 签名算法自适应:自动检测 Console 生成的 Key 所需 HMAC 算法(sha256 默认 / sha384 备选),签名失败时返回明确错误提示
  • Docker 镜像:ghcr.io/transloadit/mcp-server:latest 提供开箱即用容器

安装配置

  1. Claude Code:claude mcp add --transport http transloadit https://api2.transloadit.com/mcp → claude mcp login transloadit
  2. Codex:codex mcp add transloadit --url https://api2.transloadit.com/mcp,写入 ~/.codex/config.toml
  3. Cursor:~/.cursor/mcp.json 添加 { "mcpServers": { "transloadit": { "url": "..." } } }
  4. Self-hosted:npm install @transloadit/mcp-server,设置 TRANSLOADIT_KEY / TRANSLOADIT_SECRET,启动 npx -y @transloadit/mcp-server stdio 或 http 模式
  5. Docker:docker run -i --rm -e TRANSLOADIT_KEY=... -e TRANSLOADIT_SECRET=... ghcr.io/transloadit/mcp-server:latest

使用步骤

  1. 在 MCP 客户端注册 Transloadit server URL,完成 OAuth 授权(浏览器跳转 Transloadit Console)
  2. 在对话中粘贴视频 / 图片 / 文档文件,代理调用 transloadit_create_assembly 工具
  3. Assembly 提交后,代理通过 transloadit_get_assembly_status 轮询进度,实时返回处理结果
  4. 完成时 Assembly 输出渲染到结果组件,ChatGPT 等支持 widget 的客户端会内联展示
  5. CI 环境中先用 npx -y @transloadit/node auth token --aud mcp 签发 Bearer Token,再传给代理 runtime

适用场景

  • 社交媒体视频自动化生产:上传 → 多尺寸转码 → 字幕烧录 → 缩略图生成 → 一气呵成
  • 文档数字化:扫描件 OCR + 自动分段 + 元数据提取,喂给 RAG 流水线
  • 图像批处理:用户头像压缩、商品图背景移除、电商图加水印
  • 音频转码:播客上传 → 多码率 HLS 流 → Apple Podcasts / Spotify 一键分发
  • AI 训练数据准备:批量原始素材 → 统一尺寸 + 标注 + 数据集 manifest 输出
  • Agent 多模态工作流:配合 Computer Use 让代理直接处理桌面级媒体任务

适用人群

  • 数字内容创作者(视频 / 播客 / 图文),需要把上传 + 转码环节交给 AI 自动化
  • 独立开发者 / 创业团队,需要快速接入专业级媒体处理能力而不想自建转码集群
  • AI 工程师 / Agent 开发者,需要在 Claude Code / ChatGPT 等 MCP 客户端中演示多模态工作流
  • 企业 IT 自动化,把 Transloadit 接入内部 Assistant / Copilot 系统

工作原理

Transloadit 把媒体处理任务抽象为 Assembly(一次执行单元),由若干 Robot(原子能力:ffmpeg、imagemagick、AWS Rekognition、OCR 等)按 Assembly Instructions(JSON 指令)编排。MCP server 把 Assembly Instructions 模型、提交接口、状态查询等工具暴露给 LLM,代理收到"上传视频转码"指令后构造 Assembly Instructions JSON,提交到 API2,轮询返回结果。Hosted 模式下走 OAuth;Self-hosted 模式下把 Key/Secret 注入环境变量,server 自动处理 HMAC 签名。

官方链接

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