VidXP
Búsqueda en videos. Se ejecuta localmente. Costo de tokens extremadamente bajo.
Documentación
VidXP
Busca videos por lo que se dijo, lo que apareció en pantalla y rostros recurrentes.
Un motor de búsqueda de video local primero para personas, aplicaciones y agentes de IA.
Búsqueda por voz · Búsqueda por sonido · Búsqueda por escena · Búsqueda por acción · Agrupación de actores
Windows · macOS con Apple Silicon · Linux
Encuentra el momento, no la marca de tiempo
VidXP hace que un video—o una colección completa—sea buscable por significado:
- Búsqueda por voz: escribe lo que recuerdas que alguien dijo y salta a los momentos coincidentes.
- Búsqueda por escena: describe lo que apareció en pantalla y encuentra las coincidencias visuales más cercanas.
- Búsqueda por acción: describe algo que sucede durante varios segundos.
- Coincidencia de actores: encuentra rostros recurrentes dentro de un video y exporta un video resaltado para un grupo seleccionado.
Úsalo para buscar años de videos familiares, añadir búsqueda de video a un flujo de edición, o permitir que un agente de IA responda preguntas usando evidencia de tu propia biblioteca de videos. Tus videos pueden permanecer en tu máquina.
Comienza aquí
Elige la configuración que se ajuste a cómo quieres usar VidXP.
1. Aplicación de escritorio
Descarga el instalador para Windows, macOS con Apple Silicon o Linux desde GitHub Releases.
Conecta una instalación existente de VidXP o deja que la aplicación de escritorio gestione un entorno de ejecución aislado por ti. Consulta las instrucciones de instalación de escritorio para conocer las opciones de configuración compatibles.
2. CLI y asistentes de IA locales
Para comandos, scripts y asistentes de IA locales, instala uv y luego ejecuta:
# Install the CPU edition
uv tool install --python 3.14 --torch-backend cpu "vidxp[local-worker,mcp]"
# Check FFmpeg, download models, and verify the installation
vidxp init
vidxp prepare
vidxp doctor
# Print the settings for a local MCP client
vidxp mcp-config
Añade la interfaz de navegador con:
uv tool install --python 3.14 --torch-backend cpu \
"vidxp[local-worker,mcp,frontend]"
vidxp ui
Consulta la guía de instalación para la configuración de MCP específica del cliente, la API HTTP y la configuración del servidor remoto.
3. Docker para un servidor
Ejecuta la imagen todo-en-uno publicada en un servidor doméstico u otra máquina única:
# Download the search models into the persistent volume
docker run --rm -it \
-v vidxp-data:/var/lib/vidxp \
ghcr.io/grayhatdevelopers/vidxp:latest \
vidxp prepare
# Start the browser interface
docker run --rm --init \
-p 8501:8501 \
-v vidxp-data:/var/lib/vidxp \
ghcr.io/grayhatdevelopers/vidxp:latest
Para un servidor de larga duración, fija una versión publicada en lugar de latest. Para un
despliegue con Coolify, usa las imágenes publicadas -control y -worker con
compose.coolify.yaml—no se requiere compilación de repositorio.
Consulta la guía de Coolify para la configuración completa.
Lo que puedes hacer hoy
- Construir bibliotecas buscables a partir de videos individuales o colecciones completas.
- Encontrar voz, eventos de sonido, escenas visuales y acciones de múltiples fotogramas por descripción.
- Hacer preguntas fundamentadas e inspeccionar los tableros, fotogramas o clips de respaldo.
- Agrupar rostros recurrentes y renderizar superposiciones de actores resaltadas.
- Mantener bibliotecas personales, de clientes o de proyectos separadas.
- Usar VidXP a través de la aplicación de escritorio, navegador, CLI, MCP o API HTTP.
Una primera búsqueda
La aplicación de navegador te guía a través de la importación e indexación. El mismo flujo desde la línea de comandos es:
# Add a video
vidxp media import samplevideo.mp4 --json
# Index the returned media ID
vidxp index create <media-id>
# Find a visual moment
vidxp search scene "a yellow taxi on a city street"
# Find an action or event
vidxp search action "a person opens a door and walks outside"
# Find a sound event
vidxp search sound "a dog barking over traffic noise"
# Find something that was said
vidxp search speech "the bread just came out of the oven"
Los resultados incluyen el video fuente, marcas de tiempo, puntuación de coincidencia y la evidencia
utilizada para encontrar el momento. Añade --media-id <media-id> para buscar solo un video.
Ejecuta vidxp --help o vidxp <command> --help para la referencia completa de comandos.
Para aplicaciones y agentes de IA
Usa el paquete de Python para añadir capacidades seleccionadas de VidXP directamente a una aplicación, o usa la API HTTP cuando VidXP se ejecuta como un servicio.
MCP permite a los clientes de IA añadir e indexar videos, buscar en una biblioteca, hacer preguntas fundamentadas y devolver evidencia inspeccionable como tableros, fotogramas y clips. Un cliente local puede iniciar VidXP como un programa en la misma computadora. Un cliente alojado se conecta a un servidor VidXP desplegado.
Plugin y habilidades de Codex
VidXP se distribuye como un plugin de Codex a través de un mercado Git alojado en este repositorio de GitHub. Incluye tres flujos de trabajo reutilizables:
- instalar Desktop o el CLI y conectar Codex;
- ingerir e indexar videos; y
- encontrar momentos y devolver evidencia inspeccionable.
Pega esto en Codex:
Add https://github.com/grayhatdevelopers/vidxp as a Git plugin marketplace, install the VidXP plugin, then use its $vidxp-install skill to set up VidXP on this computer.
VidXP Desktop puede realizar la misma configuración desde su botón Configurar en Codex.
Los clientes de IA compatibles pueden mostrar una vista interactiva de carga y revisión de evidencia. Los clientes sin esa interfaz aún reciben los mismos resultados de flujo de trabajo a través de herramientas MCP ordinarias.
- Instalación de Python, HTTP y MCP
- API HTTP local y servidor MCP
- Extensión para Premiere Pro
- Integración de plugin con ChatGPT y Codex
- Paquetes de capacidades opcionales
- Configuración del servidor Coolify
Descargas y almacenamiento
La primera configuración descarga solo los modelos necesarios para las capacidades que selecciones. VidXP muestra el tamaño de la descarga y el destino antes de comenzar.
El entorno de ejecución de Python gestionado por Desktop y sus dependencias seleccionadas pueden usar aproximadamente 3 GiB.
| Capacidad | Descarga aproximada de modelos |
|---|---|
| Búsqueda por voz | 2.64 GiB |
| Búsqueda de eventos de sonido | 0.94 GiB |
| Búsqueda por escena | 1.43 GiB |
| Búsqueda por acción | 0.93 GiB |
| Coincidencia de actores | 37 MiB |
Una configuración completa de Desktop local con cada capacidad de búsqueda usa aproximadamente 9.0 GiB. Deja espacio temporal adicional durante la instalación y para índices, videos fuente y resultados exportados.
Por defecto, el CLI y la aplicación de escritorio comparten el mismo directorio de datos de VidXP:
| Plataforma | Ubicación predeterminada |
|---|---|
| Windows | %LOCALAPPDATA%\VidXP |
| macOS | ~/Library/Application Support/VidXP |
| Linux | ${XDG_DATA_HOME:-~/.local/share}/VidXP |
Docker mantiene los mismos datos en el volumen vidxp-data mostrado arriba.
Hoja de ruta del producto
Las próximas mejoras del producto se centran en:
- etiquetar grupos de actores y coincidir a la misma persona en diferentes videos;
- seguimiento facial más confiable ante ángulo, iluminación, movimiento y oclusión;
- conectar a las personas visibles con el diálogo que están hablando;
- mejor clasificación de búsqueda, rangos de tiempo y preguntas en lenguaje natural en toda una biblioteca;
- vistas previas más ricas, líneas de tiempo, filtros, búsquedas guardadas y reproducción de resultados;
- organización más fácil para grandes colecciones de videos personales y de proyectos;
- indexación más rápida y aceleración por GPU compatible; y
- actualizaciones de escritorio más fluidas, reparación y gestión de modelos.
VidXP está en beta. Los comentarios sobre calidad de búsqueda, flujos de trabajo de actores y casos de uso reales de bibliotecas de video son especialmente útiles.
Ayuda y enlaces del proyecto
- Instalación y solución de problemas
- Desarrollo de escritorio
- Despliegue con Coolify
- Registro de cambios
- Seguimiento de problemas
- Licencia MIT
Contribuciones
Las contribuciones son bienvenidas. Lee la guía de contribución antes de abrir una solicitud de extracción.
Créditos
VidXP comenzó como un proyecto de investigación estudiantil por:
La investigación se realizó con Dr Shahab Tahzeeb en NED University of Engineering and Technology y Saad Bazaz en Grayhat.
VidXP ahora es construido por Grayhat y mantenido por contribuyentes de la comunidad.
Correo electrónico: info@grayhat.studio