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Für KI-Assistenten

KI-Assistenten anbinden (MCP)

Mit dem MCP-Server von VideoOptimizer arbeiten KI-Assistenten wie Claude, Cursor oder GitHub Copilot direkt mit Ihren Videos – Sie beschreiben, was passieren soll, der Assistent erledigt es über die API.

Was ist MCP?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den KI-Assistenten Werkzeuge externer Dienste nutzen. VideoOptimizer stellt einen MCP-Server bereit: Der Assistent sieht Ihre Bibliotheken und Videos und kann – im Rahmen der Rechte Ihres API-Tokens – Videos hinzufügen, Metadaten pflegen und Untertitel bearbeiten.

Untertitel übersetzen

Der Assistent liest die vorhandenen Untertitel, übersetzt sie mit unveränderten Zeitstempeln und lädt sie in der Zielsprache hoch.

Videos per Link hinzufügen

Ein öffentlicher https-Link genügt – Titel und Tags gleich mit, danach liefert der Assistent den Einbettungscode.

Status & Auswertungen

Welche Videos sind noch in Bearbeitung oder fehlgeschlagen, und wie viel Bandbreite spart die Optimierung?

Metadaten pflegen

Titel vereinheitlichen und Tags über viele Videos hinweg vergeben oder aufräumen.

API-Token anlegen

Der Assistent meldet sich mit einem API-Token an – demselben wie für die REST-API. Er arbeitet genau mit den Rechten dieses Tokens und nur in dessen Organisation.

  1. 1Organisations-Token: Integrationen → API-Tokens → „Neuer Token“ (nur Admins/Eigentümer). Persönlicher Token: Konto → API-Tokens.
  2. 2Vergeben Sie einen sprechenden Namen, z. B. „Claude – Marketing“. Er erscheint im Audit-Log bei jeder Änderung, die der Assistent vornimmt.
  3. 3Kopieren Sie den Token (beginnt mit vp_) sofort – er wird nur einmal angezeigt – und tragen Sie ihn wie unten beschrieben in Ihren Client ein.
Welcher Token?
Ein persönlicher Token übernimmt Ihre Berechtigungen – ohne Bearbeitungsrechte kann der Assistent nur lesen. Ein Organisations-Token darf Bibliotheken und Videos anlegen und bearbeiten. Für reine Auswertungen genügt ein persönlicher Token eines Mitglieds ohne Bearbeitungsrechte.

Client einrichten

Der Server spricht „Streamable HTTP“. Tragen Sie die folgende Adresse ein und senden Sie den Token als Header „Authorization: Bearer vp_…“. Ersetzen Sie in den Beispielen vp_your_token_here durch Ihren Token.

MCP URL
https://api.videooptimizer.eu/api/v1/mcp

Claude Code

Im Terminal ausführen. Mit --scope project landet die Konfiguration in der .mcp.json Ihres Projekts – checken Sie den Token dann nicht ins Repository ein.

bash
claude mcp add --transport http videooptimizer https://api.videooptimizer.eu/api/v1/mcp \
  --header "Authorization: Bearer vp_your_token_here"

Cursor

In ~/.cursor/mcp.json (global) oder .cursor/mcp.json (Projekt) eintragen und Cursor neu laden.

json
{
  "mcpServers": {
    "videooptimizer": {
      "url": "https://api.videooptimizer.eu/api/v1/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer vp_your_token_here" }
    }
  }
}

VS Code (GitHub Copilot)

In .vscode/mcp.json eintragen und den Server im Agent-Modus starten.

json
{
  "servers": {
    "videooptimizer": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.videooptimizer.eu/api/v1/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer vp_your_token_here" }
    }
  }
}

Claude Desktop

Claude Desktop bindet Server mit Token-Header über die Brücke „mcp-remote“ an (benötigt Node.js). Eintrag in claude_desktop_config.json (Einstellungen → Entwickler → Konfiguration bearbeiten), danach Claude Desktop neu starten.

json
{
  "mcpServers": {
    "videooptimizer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.videooptimizer.eu/api/v1/mcp", "--header", "Authorization:${AUTH_HEADER}"],
      "env": { "AUTH_HEADER": "Bearer vp_your_token_here" }
    }
  }
}

OpenCode

In opencode.json im Projekt oder in ~/.config/opencode/opencode.json eintragen. Der Token kommt aus der Umgebungsvariable VIDEOOPTIMIZER_TOKEN; „oauth“: false verhindert, dass OpenCode eine OAuth-Anmeldung versucht.

json
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "videooptimizer": {
      "type": "remote",
      "url": "https://api.videooptimizer.eu/api/v1/mcp",
      "oauth": false,
      "headers": { "Authorization": "Bearer {env:VIDEOOPTIMIZER_TOKEN}" }
    }
  }
}

Codex CLI

In ~/.codex/config.toml (oder .codex/config.toml in einem vertrauenswürdigen Projekt) eintragen. Codex liest den Token aus der genannten Umgebungsvariable; prüfen mit „codex mcp list“.

toml
# ~/.codex/config.toml — token from the environment:
# export VIDEOOPTIMIZER_TOKEN=vp_your_token_here
[mcp_servers.videooptimizer]
url = "https://api.videooptimizer.eu/api/v1/mcp"
bearer_token_env_var = "VIDEOOPTIMIZER_TOKEN"

Gemini CLI

Im Terminal ausführen; -s user speichert den Server für alle Projekte in ~/.gemini/settings.json (ohne -s gilt er nur im aktuellen Projekt).

bash
gemini mcp add --transport http -s user \
  --header "Authorization: Bearer vp_your_token_here" \
  videooptimizer https://api.videooptimizer.eu/api/v1/mcp

Hermes Agent

In ~/.hermes/config.yaml unter mcp_servers eintragen, dann in Hermes „/reload-mcp“ ausführen oder neu starten. Mit „hermes mcp test videooptimizer“ prüfen Sie die Verbindung.

yaml
# ~/.hermes/config.yaml
mcp_servers:
  videooptimizer:
    url: "https://api.videooptimizer.eu/api/v1/mcp"
    headers:
      Authorization: "Bearer vp_your_token_here"

Unsloth Studio

Im MCP-Bereich „Add custom MCP“ wählen: Display name „VideoOptimizer“, URL wie oben, „Use OAuth sign-in“ ausgeschaltet lassen, unter „Custom headers“ mit „Add header“ den Header Authorization mit dem Wert „Bearer vp_…“ anlegen. „Test connection“, dann „Add server“ – und den Schalter „Use MCP Servers“ aktivieren. Lokale Modelle müssen Werkzeug-Aufrufe (Tool Calling) gut beherrschen; kleine Modelle wählen Werkzeuge oft unzuverlässig.

claude.ai und ChatGPT im Browser
Die Web-Oberflächen binden MCP-Server nur mit Anmeldung über OAuth an, nicht mit einem Token. Das unterstützen wir noch nicht – nutzen Sie bis dahin einen der Clients oben.

Zum Testen fragen Sie den Assistenten z. B. „Welche Bibliotheken habe ich in VideoOptimizer?“. Erscheint ein Fehler 401, ist der Token falsch, abgelaufen oder widerrufen.

Werkzeuge

Der Assistent wählt die Werkzeuge selbst. Alle Antworten entsprechen denen der REST-API.

  • list_libraries
    Bibliotheken der Organisation mit Einstellungen, Anzahl Videos und Speicher.
  • list_videos
    Videos, neueste zuerst – optional nur einer Bibliothek oder mit bestimmten Tags.
  • get_video
    Details eines Videos: Status, Fehlergrund, Versionen, Tags, Untertitel und der Einbettungscode (iFrame).
  • get_subtitle
    Den WebVTT-Text eines Untertitels lesen.
  • list_subtitle_languages
    Die Untertitel-Sprachen Ihrer Organisation (nur diese werden beim Hochladen akzeptiert).
  • list_tags
    Alle Tags mit Anzahl der Videos.
  • get_savings
    Kompression und geschätzte eingesparte Bandbreite – Organisation, Bibliothek oder Video, wahlweise für einen Zeitraum.
  • ingest_video_from_url
    video:create
    Ein Video von einem öffentlichen https-Link hinzufügen (mit Titel und Tags).
  • update_video
    video:edit
    Titel und Tags ändern – die Tags ersetzen die bisherigen vollständig.
  • upload_subtitle
    video:edit
    Untertitel als WebVTT- oder SRT-Text speichern; ersetzt eine vorhandene Datei derselben Sprache.
  • delete_subtitle
    video:edit
    Den Untertitel einer Sprache entfernen. Die Antwort enthält den gelöschten Text, damit er sich wiederherstellen lässt.
  • create_library
    library:create
    Eine neue Bibliothek anlegen, auf Wunsch im Qualitätsmodus „Qualität“.

Die markierten Werkzeuge ändern Daten und benötigen die angegebene Berechtigung. Videos und Bibliotheken lassen sich über MCP bewusst nicht löschen – nur einzelne Untertitel.

Beispiel-Prompts

  • „Übersetze die deutschen Untertitel von „Produktvideo Sommer“ ins Englische und lade sie hoch.“
  • „Füge https://example.com/videos/teaser.mp4 in die Bibliothek „Kampagnen“ ein, Titel „Teaser 2026“, Tag „Kampagne“, und gib mir den Einbettungscode, sobald es fertig ist.“
  • „Welche Videos sind fehlgeschlagen und warum?“
  • „Gib allen Videos der Bibliothek „Schulungen“, deren Titel mit „Onboarding“ beginnt, zusätzlich das Tag „Onboarding“.“
  • „Wie viel Bandbreite hat VideoOptimizer uns im letzten Monat gespart?“

Sicherheit & Limits

  • Der Assistent sieht und ändert nur, was der Token darf – nur in dessen Organisation. Widerrufen Sie den Token, ist der Zugriff sofort beendet.
  • Jede Änderung über MCP erscheint im Audit-Log Ihrer Organisation, mit dem Namen des Tokens und dem verwendeten Werkzeug.
  • Videos und Bibliotheken lassen sich über MCP nicht löschen. Prüfen Sie Änderungen, die der Assistent vorschlägt, bevor Sie sie bestätigen – besonders, wenn er Inhalte aus fremden Quellen verarbeitet.
  • Jeder Werkzeug-Aufruf zählt zum API-Rate-Limit von 120 Anfragen pro Minute. Dateien vom eigenen Rechner hochladen geht über MCP nicht – nur per öffentlichem Link.

Häufige Fragen

Kostet die MCP-Nutzung extra?

Nein. MCP nutzt die normale API; es gelten Ihr Paket und dessen Limits. Kosten für den KI-Assistenten selbst rechnet dessen Anbieter ab.

Kann ich ein Video von meinem Rechner hochladen?

Nicht über MCP – der Assistent kann keine Dateien übertragen. Laden Sie die Datei in der Oberfläche hoch oder geben Sie dem Assistenten einen öffentlichen https-Link.

Sieht der Anbieter des Assistenten meine Videos?

Der Assistent liest die Daten, die er abfragt – Titel, Tags, Untertitel-Texte, Statusangaben. Die Videodateien selbst überträgt MCP nicht. Welche Daten Ihr KI-Anbieter speichert, regeln dessen Bedingungen.

Warum bekomme ich „Missing required permission“?

Der Token hat für dieses Werkzeug keine Berechtigung. Nutzen Sie einen Organisations-Token oder lassen Sie Ihre Rechte im Team anpassen – Änderungen gelten sofort.

Geht das auch mit anderen Clients?

Ja, mit jedem MCP-Client, der „Streamable HTTP“ mit eigenem Header unterstützt. Für Clients, die nur lokale Server kennen, funktioniert die Brücke „mcp-remote“ wie bei Claude Desktop.

Zum Entwickler-Guide (REST-API)