Primateintelligence MCP

Name: Primateintelligence MCP
Author: Primate-Intelligence

作者：Primate-Intelligenceバージョン 0.4.0i★ –iパソコンでもクラウドでも

レジストリ名ai.primateintelligence/mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンでもクラウドでも
トランスポート: stdio, Streamable HTTP
カテゴリ: デザイン・画像・音声
入力が必要なもの：PRIMATE_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
自分で入力するもの： PRIMATE_API_KEY, Authorization

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。

または、パソコンで動かす

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "primateintelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@primate-intelligence/mcp"
      ],
      "env": {
        "PRIMATE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http primateintelligence https://api.primateintelligence.ai/mcp --header 'Authorization: Bearer {PRIMATE_API_KEY}'

または、パソコンで動かす

claude mcp add primateintelligence --env PRIMATE_API_KEY=your-value -- npx -y @primate-intelligence/mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "primateintelligence": {
      "url": "https://api.primateintelligence.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {PRIMATE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "primateintelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@primate-intelligence/mcp"
      ],
      "env": {
        "PRIMATE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "primateintelligence": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.primateintelligence.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {PRIMATE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "primateintelligence": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@primate-intelligence/mcp"
      ],
      "env": {
        "PRIMATE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

PRIMATE_API_KEY 秘密必須 env
Primate Vision API key (get a free one at https://primateintelligence.ai/docs/agents)
Authorization HTTP header

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名はドメイン primateintelligence.ai で確認済みです（レジストリがドメインの所有を確認しています）
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
エンドポイントが応答する
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
… 未チェック
OAuthでサインイン
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの2164件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの2164件のうち21%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2164件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Primateintelligence MCPは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

入力が必要なもの：PRIMATE_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.4.0）がレジストリに届いたのは3 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ（開発者モードのChatGPTなど）でも使えます。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Figma Context MCP

作者：GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新

インストール

Claude Real Video

作者：HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新

インストール

Figma MCP Server

作者：figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

クラウドで動く★ 2,15213 か月前更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

@primate-intelligence/mcp

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:

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

// 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

Tool	Does	Read-only
`create_video_from_url`	Register a video from a public https URL (`POST /v1/videos`)	—
`create_analysis`	Ask a question about a video (`POST /v1/analyses`)	—
`validate_analysis`	Dry-run a prompt: assessability + cost estimate, zero credits (`validate_only: true`)	✓
`create_analysis_batch`	2–10 prompts on one video; each after the first billed at 50% (`POST /v1/analyses/batch`)	—
`get_analysis`	Fetch analysis status/result (`GET /v1/analyses/{id}`)	✓
`wait_for_analysis`	Poll until terminal state; returns `{ analysis, retry }`	✓
`list_models`	List available models (`GET /v1/models`)	✓
`get_usage`	Credit balance + period meters (`GET /v1/usage`)	✓
`get_credits`	Balance + per-analysis transaction ledger (`GET /v1/credits`)	✓
`get_test_fixture`	Stable 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

get_test_fixture → verify the integration works (test keys return deterministic results, no quota burn)
create_video_from_url with the video URL
validate_analysis → confirm the prompt is assessable + preview estimated_cost_usd (free)
create_analysis with the question — *"Is there a person in this video?"* — or create_analysis_batch for several
wait_for_analysis → result.answer (yes | no | indeterminate) + result.confidence + result.clips + result.detected_count (count queries) + result.indeterminate_reason
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

Var	Required	Default
`PRIMATE_API_KEY`	yes	—
`PRIMATE_BASE_URL`	no	`https://api.primateintelligence.ai`

Development

npm install

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

Primateintelligence MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

作者のREADME

@primate-intelligence/mcp

Try it for free

Two ways to connect

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

2. Local stdio server

Tools

Typical agent flow

Security contract

Configuration

Development

Links

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