Primateintelligence MCP

Name: Primateintelligence MCP
Author: Primate-Intelligence

제작자: Primate-Intelligence버전 0.4.0i★ –i컴퓨터 또는 클라우드

레지스트리 이름ai.primateintelligence/mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 컴퓨터 또는 클라우드
전송 방식: stdio, Streamable HTTP
카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오
입력해야 할 값: PRIMATE_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
직접 입력할 값: PRIMATE_API_KEY, Authorization

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요
npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

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

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 도메인 primateintelligence.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
엔드포인트 응답
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
OAuth로 로그인
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 2165개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 2165개 중 21%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2165개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Primateintelligence MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: PRIMATE_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.0)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

제작자: GLips

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

내 컴퓨터에서 실행★ 16,165MIT5개월 전 업데이트

설치

Claude Real Video

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo

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

내 컴퓨터에서 실행★ 2,284MIT2개월 전 업데이트

설치

Figma MCP Server

제작자: figma

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

클라우드에서 실행★ 2,15213개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

@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

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

제작자의 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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