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Documentação

🛠️ Configuração do Ambiente (Environment Setup)

🐧 Linux / macOS Setup

Primeiro, instale o uv e configure o projeto e o ambiente Python

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Depois, certifique-se de reiniciar o terminal para que o comando uv tenha efeito.

Entre no diretório raiz do projeto e execute os seguintes comandos:

uv python install 3.13

Adicione a biblioteca oficial do mcp via uv

uv add "mcp[cli]" httpx
🪟 Windows Setup

Aqui estão as etapas de configuração do ambiente para Windows.

Primeiro, instale o uv e configure o projeto e o ambiente Python

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Depois, certifique-se de reiniciar o terminal para que o comando uv tenha efeito.

Entre no diretório raiz do projeto e execute os seguintes comandos:

uv python install 3.13

Adicione a biblioteca oficial do mcp via uv

uv add "mcp[cli]" httpx
Não é recomendado colocar o MCP Server e o cliente de conversa de IA em sistemas diferentes na mesma máquina, como Windows e WSL2.

🤖 Uso no cliente de conversa de IA

Abra a configuração do cliente de conversa de IA e adicione o MCP Server no MCP.

Adicione o seguinte conteúdo ao arquivo e salve

{
  "mcpServers": {
    "hbidept": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "{YOUR_PATH}/emo-video-analysis-mcp",
        "run",
        "main.py"
      ],
      "env": {
        "APP_KEY": "<YOUR_APP_KEY>",
        "APP_SECRET": "<YOUR_APP_SECRET>"
      },
    }
  }
}

Se usar streamableHttp

{
  "mcpServers": {
        {
            "lianxin-mcp": {
                "name": emo-video-analysis",
                "type": "streamableHttp",
                "baseUrl": "https://open.lianxinyun.com/mcp",
                "headers": {
                    "sk": appKey_sk_appSecret
                }
            }
        }
  }
}

Os APP_KEY e APP_SECRET correspondentes precisam ser gerados em https://open.lianxinyun.com/.