视频内容理解

使用纳米视频理解 MCP 对单个视频进行内容分析。当前共 1 个工具，适合做视频摘要、关键信息提炼、场景说明和带问题的视频理解。

MCP Access: Use mcporter

你必须通过 mcporter skill 来操作 MCP，完成本 skill 的所有视频理解任务。 不得直接调用 MCP 工具；所有 MCP 操作都必须经由 mcporter 路由。

• 配置：全局 MCP 配置文件位于 ~/.openclaw/workspace/config/mcporter.json。在使用 mcporter 之前，你必须读取该文件，并仅使用本 skill 声明的 MCP 服务器/工具对应的配置（服务器名：video_parse）。不得使用配置文件中其他 MCP；只能使用本 skill 明确声明的那些。
• 列出服务器/工具：mcporter list video_parse --schema 查看工具详情。
• 调用工具：mcporter call video_parse.video_understand prompt="分析要求" video_url="https://example.com/demo.mp4"
• 本 skill 的工具列表定义了可用的 MCP 服务器/工具；请仅通过 mcporter 调用它们，并使用全局配置文件中对应的配置项。

快速决策

用户想快速看懂一个视频在讲什么 → 通过 mcporter 调用 video_understand → prompt 写成“请用中文总结这个视频，输出主题、关键要点、主要场景” → 示例：mcporter call video_parse.video_understand prompt="请用中文总结这个视频，输出主题、关键要点、主要场景" video_url="https://example.com/demo.mp4"

用户想提炼视频重点 / 适合汇报复述 → 通过 mcporter 调用 video_understand → prompt 明确要求输出结构，如“3 个要点 / 适用人群 / 结论” → 示例：mcporter call video_parse.video_understand prompt="请提炼这个视频的3个核心要点，并补充结论与适用场景" video_url="https://example.com/demo.mp4"

用户围绕视频问一个具体问题 → 通过 mcporter 调用 video_understand → prompt 直接写成问题或分析任务，避免泛泛而谈 → 示例：mcporter call video_parse.video_understand prompt="这个视频演示的产品是什么？操作流程分几步？" video_url="https://example.com/demo.mp4"

工具列表

参数说明

Prompt 编写建议

• 做摘要时，优先要求输出结构，例如“主题 + 3 个要点 + 结论”
• 做场景分析时，可要求输出“主要场景、人物/对象、动作、用途”
• 做定向问答时，把问题直接写进 prompt，例如“视频里讲了哪些风险点？”
• 如果用户有输出语言要求（如中文、英文、简短版），要显式写入 prompt

推荐模板：

mcporter call video_parse.video_understand prompt="请用中文分析这个视频，按以下结构输出：1.主题 2.关键要点 3.主要场景 4.结论" video_url="https://example.com/demo.mp4"

注意事项

• 调用工具前，请先读取 ~/.openclaw/workspace/config/mcporter.json，仅使用 video_parse 的配置项，再通过 mcporter 执行操作
• video_url 当前只接受单个可访问的视频 URL；不要传多个 URL，也不要传数组
• 如果用户只提供本地文件路径或上传了本地文件，而当前上下文中没有可直接访问的 URL，先把文件转换成可访问 URL，再调用此工具
• video_understand 的输出字段为 result，通常是一段整理后的分析文本；回复用户时应再按用户问题做归纳，而不是原样倾倒结果
• prompt 越具体，结果通常越稳定；避免只写“分析一下”这类过于模糊的指令