Primateintelligence

ai.primateintelligence由 primateintelligence.ai 发布官方发布者v0.4.0更新于 Oct 25, 2026

Video scene understanding for AI agents via the Primate Vision API.

已验证Streamable HTTP可网页运行数据与分析媒体与设计AI 与机器学习

概览

AI 生成的概览

Primate Vision 的 MCP 服务器，让助手登记视频并用自然语言提问画面内容，返回带置信度和片段时间戳的是/否/不确定答案。

可以做什么
通过公开 https 链接登记视频，并列出可用模型或用于自检的测试样本。以免费试运行校验问题是否可评估，并预览费用估算。创建单条或批量分析（同一视频 2–10 个问题），并轮询至终态。读取结果：答案、置信度、片段时间戳、检测数量及不确定原因。查询积分余额、周期用量和逐次分析交易流水。
适用场景
适合需要针对视频内容获得确定性、有依据答案的场景，例如判断画面中是否出现某人或某物，而非自由描述。也适合希望先自检集成、在消耗积分前预览成本的智能体。
运行要求
可使用带 OAuth 登录的远程 streamable HTTP 端点（无需安装、无需处理密钥），或通过 npx 以 stdio 运行本地 npm 包。本地模式需要环境变量 PRIMATE_API_KEY，可选 PRIMATE_BASE_URL 覆盖默认端点。需要能访问 Primate Vision API 的网络。
安装前请注意
分析会消耗付费积分，批量中第一个之后的问题按五折计费，积分不足的错误会指向账单。本地模式需要在 PRIMATE_API_KEY 中提供有效 API 密钥；README 称该密钥仅从环境读取，从不作为工具参数接收。登记视频会把其公开链接发送给 Primate Vision API。没有工具会删除数据。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 Primateintelligence，将其添加到工作区。
  2. 连接 所需的 凭据。它们会被私密存储，绝不会在公开页面上展示。
  3. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Web executable，通过 Streamable HTTP。 远程服务在工作区中配置后即可从网页运行时运行。

交给智能体安装

把这段提示词粘贴到 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体，或 SourceWeft 对话中。智能体会读取该服务器的安装指南，先向你展示发布者、端点和登录方式，经你同意后再把它添加到你的客户端。密钥不会写进任何命令。

阅读 https://sourceweft.com/mcp/ai.primateintelligence%2Fmcp/install.md，并按其中说明把这个 MCP 服务器接入我的客户端。修改任何配置之前，先告诉我它的发布者、端点和登录方式，等我确认。不要把 API 密钥写进命令或我会提交的文件；问我密钥应从哪里获取。

查看智能体所依据的安装指南

其他 MCP 客户端

把它添加到你客户端的 mcpServers 配置中。 客户端会在首次连接时完成 OAuth 登录。

{
  "mcpServers": {
    "primateintelligence": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.primateintelligence.ai/mcp"
    }
  }
}

README

@primate-intelligence/mcp

[npm] [license]

MCP (Model Context Protocol) server for the Primate Vision video analysis API — a video understanding API by Primate Intelligence (docs · llms.txt).

Gives AI agents video scene understanding as tools: register a video, ask a question in plain English, get a deterministic answer with a confidence score and clip timestamps. No hallucinated descriptions — the answer is yes / no / indeterminate with evidence.

Try it for free

A free test key requires no email, no card, no signup:

bash
curl -X POST https://api.primateintelligence.ai/v1/sandbox

Your AI agent can do this for you — right from Claude. Point it at primateintelligence.ai/llms.txt and it can discover, provision, integrate, and self-verify with zero human steps.

Two ways to connect

1. Remote server (recommended) — OAuth, nothing to install

Streamable HTTP endpoint with full OAuth 2.1 + Dynamic Client Registration + PKCE:

https://api.primateintelligence.ai/mcp

In Claude.ai / Claude Desktop: Settings → Connectors → Add custom connector, paste the URL, sign in. No API key handling — the OAuth flow issues and rotates tokens for you.

2. Local stdio server

jsonc
// claude_desktop_config.json · .mcp.json · mcp.json · .cursor/mcp.json{  "mcpServers": {    "primate-intelligence": {      "command": "npx",      "args": ["-y", "@primate-intelligence/mcp"],      "env": { "PRIMATE_API_KEY": "pv_live_…" }    }  }}

Tools

ToolDoesRead-only
create_video_from_urlRegister a video from a public https URL (POST /v1/videos)—
create_analysisAsk a question about a video (POST /v1/analyses)—
validate_analysisDry-run a prompt: assessability + cost estimate, zero credits (validate_only: true)✓
create_analysis_batch2–10 prompts on one video; each after the first billed at 50% (POST /v1/analyses/batch)—
get_analysisFetch analysis status/result (GET /v1/analyses/{id})✓
wait_for_analysisPoll until terminal state; returns { analysis, retry }✓
list_modelsList available models (GET /v1/models)✓
get_usageCredit balance + period meters (GET /v1/usage)✓
get_creditsBalance + per-analysis transaction ledger (GET /v1/credits)✓
get_test_fixtureStable fixture for integration self-verification (GET /v1/test-fixture)✓

Every tool carries MCP annotations (title, readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint), declares an outputSchema, and returns structuredContent conforming to it. No tool deletes data. Tool descriptions and schemas mirror the OpenAPI document at GET /v1/openapi.json — the spec is the source of truth.

Typical agent flow

  1. get_test_fixture → verify the integration works (test keys return deterministic results, no quota burn)
  2. create_video_from_url with the video URL
  3. validate_analysis → confirm the prompt is assessable + preview estimated_cost_usd (free)
  4. create_analysis with the question — "Is there a person in this video?" — or create_analysis_batch for several
  5. wait_for_analysis → result.answer (yes | no | indeterminate) + result.confidence + result.clips + result.detected_count (count queries) + result.indeterminate_reason
  6. On insufficient_credits: call get_credits, report the balance + recent debits, point the human at billing

Security contract

The API key is read from the PRIMATE_API_KEY environment variable only. No tool accepts a key, token, or secret as an argument — so credentials never land in agent transcripts, tool-call logs, or model context. This is enforced by a unit test that fails the build if any tool schema grows a credential-shaped parameter.

Errors surface the machine-readable error code, a docs_url, and the request_id so an agent can self-correct without a human in the loop.

Configuration

VarRequiredDefault
PRIMATE_API_KEYyes—
PRIMATE_BASE_URLnohttps://api.primateintelligence.ai

Development

bash
npm installnpm test        # vitest — tool surface, security contract, polling, error shapenpm run build   # tsc → dist/

Links

License

MIT © Primate AI, Inc.

来源：README.md，提交 0cfd58d

工具

0
该服务器需要登录，因此 SourceWeft 无法在没有账号的情况下读取其工具，也未收录。已连接账号所能看到的内容可能因账号及其权限而异。

版本历史

1
  1. v0.4.0最新Sep 16, 2026

评分

已满足适用检查项的 85%

该评分衡量此收录条目的完整程度，依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价，也不表示服务器安全或当前可用：可连通性是带日期的检查结果，评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通必需25 分
  • 已声明认证方式必需10 分
  • 已列出工具15 分

    请让服务器在无凭据时响应 tools/list，或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。

  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分
  • 许可证10 分