高度なユースケースに向けたTwelveLabs MCP活用のテクニカルガイド

このガイドでは、強力な映像理解エンジンとして TwelveLabs MCP を活用する方法と、それを他の MCP ベースのシステムと組み合わせて高度でモジュール化されたワークフローを構築する方法について詳しく解説します。

TwelveLabs MCP は、開発を加速させるツール、リソース、プロンプトがセットになった、エンドツーエンドの映像理解ユーティリティ（動画管理、インデックス作成、検索、分析、エンベディング生成、および取得）を提供します。TwelveLabs MCP を導入することで、システムに相互運用性がもたらされ、他の MCP 準拠のサーバーやツールと「スタック」して、カスタムの接着コード（グルーコード）を書くことなく、複雑で連鎖的なパイプラインをオーケストレーションできます。

TwelveLabs を他の MCP と併用すると、より豊かなパイプラインの構成要素として機能し、すぐに使える強力な機能を提供しながら、必要に応じて特化させる柔軟性をもたらします。

始めるには、以下の インストール ガイド に従ってインストールと構成の手順を行うか、付属のステップバイステップのチュートリアル ビデオをご覧になり、実際の流れを確認してください。セットアップ完了後、すぐにユースケースのプロトタイプ作成に取り掛かることができます。

Claude デスクトップでの TwelveLabs MCP のセットアップ

• インストール ガイドを開く: https://mcp-install-instructions.alpic.cloud/servers/twelvelabs-mcp
  このガイドでは、お好みの MCP クライアントに TwelveLabs MCP サーバーを追加する手順をステップバイステップで説明しています。

• TwelveLabs API キーを取得する: TwelveLabs アカウントにサインインし、API キーをコピーします。セットアップ中にこれを使用することで、サーバーがあなたの代わりに TwelveLabs API へ安全にアクセスできるようになります。

• MCP クライアントを選択する: インストール ガイドには、クライアント別の手順が記載されています（Claude Desktop、Cursor、Goose、VS Code、Claude Code 用）。

• 接続と確認: 追加したら、お使いのクライアントのツールリストまたはレジストリに TwelveLabs MCP サーバーが表示されていることを確認します。これにより、クライアントが TwelveLabs のツールをシームレスに呼び出せるようになります。

TwelveLabs MCP を使用したワークフローのユースケース

1 - TwelveLabs MCP を使用して Notion での動画からノート・ブログ下書き作成を自動化する

このセクションでは、Claude デスクトップを介して TwelveLabs MCP を活用し、動画を分析してその結果をブログやノートとして直接 Notion に保存する方法を説明します。

以下のセクションには、エンドツーエンドのワークフローを構築するために、TwelveLabs MCP と Notion MCP を統合して使用する方法を示した詳細なステップバイステップのチュートリアル ビデオとデモンストレーションが含まれています。

次に進む前に、上記のステップを完了して TwelveLabs MCP を構成し、TwelveLabs API キーを設定していることを確認してください。

ステップ 1 – Notion アカウントに移動し、設定を開きます。

ステップ 2 - 「コネクション」に移動し、「Notion MCP」をクリックします。

ステップ 3 - ここでは「Claude Desktop」を選択します。

ステップ 4 - 「コネクト（接続）」をクリックすると、セットアップが完了します。

Notion MCP で利用可能なすべてのツールは、Claude デスクトップからアクセスできます。ここでは、利用可能な Notion ツールの完全なリストを確認できます。

ステップ 5 - Claude デスクトップ内で TwelveLabs MCP と Notion MCP を一緒に使い始めてみましょう。

TwelveLabs MCP によって動画から分析されたコンテンツを含む Notion の下書きリンクが、チャット内に直接生成され、接続されたアカウントに保存されます。

2 - Jotform MCP を使用した動画からフォームへの変換

このセクションでは、TwelveLabs MCP を 動画分析 に使用して指示に基づいたクイズを生成し、その後 Jotform MCP を使用して共有可能なライブフォームを作成します。以下に、完全なワークフローのビデオ チュートリアルとデモンストレーションを含むステップバイステップのセットアップ ガイドをご紹介します。

次に進む前に、上記のステップを完了して TwelveLabs MCP を構成し、TwelveLabs API キーを設定していることを確認してください。

ステップ 1 – Jotform ポータル（https://www.jotform.com）でアカウントを作成してください。

ステップ 2 – Claude デスクトップを開き、「設定」→「コネクター」→「コネクターをブラウズ」に移動します。

ステップ 3 – Jotform を選択すると、クリックするとすぐに認証が完了します。

ステップ 4 - これで、動画コンテンツの分析から、ライブで共有可能なフォームの作成、統計分析まで行えるセットアップが整いました。以下は、これを最大限に活用する方法を示すいくつかの実験例です。

ここでは、動画分析から作成されたクイズを共有可能なフォームに変換することにより、リンクが生成される様子が確認できます。

3 - TwelveLabs と Exa MCP を使用して動画から引用用のインターネットソースを抽出する

このセクションでは、動画内で行われている議論に基づいて、Web から引用元や関連ソースを見つけることに焦点を当てたユースケースを紹介します。これを実現するために、TwelveLabs MCP（動画分析）と Exa MCP を使用して、正確な引用リンクを取得します。以下に、コーディング不要で進められるプロセス全般のステップバイステップのデモンストレーションをご紹介します。

TwelveLabs MCP の構成が完了したら、次のステップに進んでください。

ステップ 1 – 検索やディープリサーチの要件に応じて、https://docs.exa.ai/reference/exa-mcp から Exa MCP をインストールし、シームレスな統合のために Claude デスクトップ上にセットアップしてください。

ステップ 2 – Exa アカウントを作成し、API キーを取得します。

ステップ 3 – MCP で API キーを構成すると、動画コンテンツに関連する引用元やソースを取得する準備が整います。

4 - 映像理解関連ユーティリティのために TwelveLabs MCP を Cursor に接続する

このセクションでは、映像理解および関連ユーティリティに TwelveLabs MCP をどのように使用するかを示す、開発者向けのユースケースに焦点を当てます。ここでは、動画のインデックス作成プロセスを準備し、YouTube 互換の説明文やハイライトを生成し、Cursor 内でこのユースケースに合わせたアプリケーションを直接構築します。

以下に、ステップバイステップのビデオ チュートリアルをご紹介します。Cursor と接続するには、前述のものと同じ インストール ガイド に従うことができます。

5 - TwelveLabs を使用して Obsidian で動画からナレッジグラフを構築する

動画からトピック、キャラクター、またはエンティティを抽出し、それらの関係性をナレッジグラフに結び付けることを考えたことはありますか？

このセクションでは、映像理解のための TwelveLabs MCP と、構造化されたノート作成のための Obsidian MCP を使用して、複数の動画を分析し、それらで議論されているサブトピックを Obsidian の説明的なボルトノート内で相互接続されたノードとしてプロットする方法について説明します。

ここでは、セットアップしてプロセスを進めるための簡単な方法をご紹介します。

ステップ 1 – Obsidian MCP の接続 スニペット を取得するか、以下のチュートリアル ビデオに従ってステップバイステップの手順を進めてください。

ステップ 2 – 進める前に、Obsidian がローカルにインストールされていることを確認してください。

ステップ 3 – 「設定」>「コミュニティプラグイン」>「Local REST API」に移動します。これを必ずインストールし、同じセクションから MCP サーバー プラグインもインストールしてください。

ステップ 4 - Local REST API の API エンドポイントを取得し、ファイルパスを控えておきます。これらの詳細情報を使用して、Claude デスクトップで適切に構成します。完了したら、事前に構成した TwelveLabs MCP と一緒に Obsidian MCP を使用する準備はすべて整いました。

以下は、両方の MCP が実際に連携して動作する様子の一端です。

上記のように、ナレッジグラフの各ノードは個別のノートを表し、動画コンテンツから生成された他のノートとリンクしています。

チュートリアルを試すためのさらなるアイデア

TwelveLabs MCP は、映像理解をさらに一歩進め、加工前の動画コンテンツを実行可能なアセットに簡単に変換できるようにします。最小限のセットアップで、その機能を以下のように活用できます。

• 会議の録画を実行可能な資産に変換する — 要約、主要なポイント、および構造化されたノートを自動的に抽出します。

• ハイライトを作成する —  長尺の動画からハイライトを生成し、視聴やエンゲージメントを容易にします。

• ブランドロゴを特定してタイムスタンプを記録する — 動画コンテンツ全体のビジュアルブランディング要素を追跡します。

• 動画編集ワークフローをガイドする — 編集用 MCP と接続して、動画のトリミング、シーケンス、または補正に関する TwelveLabs MCP の（分析に基づく）ガイダンスを提供します。

結論 

実証されたように、映像理解機能は多種多様な方法で適用でき、これらを日常的な使用と統合したり、他のアプリケーション MCP と接続したりすることで、強力なマルチモーダル ワークフローが実現します。わずか数分のセットアップで、接着コード（グルーコード）を書くことなくビデオ インテリジェンスを活用でき、動画コンテンツの分析、理解、連携作業が容易になります。このアプローチにより、あらゆる MCP 互換クライアントへのシームレスな統合が可能になり、ビデオ インテリジェンス ツールとリソースをフルに活用してワークフローを構築できるようになります。

MCP に関する追加リソース

MCP サーバーのインストール : 当社のインストール ガイドを使用して、お使いのクライアントに TwelveLabs MCP サーバーを追加してください。

API ドキュメントの探索: 使用方法や統合の詳細なガイドについては、当社のModel Context Protocol ドキュメントをご確認ください。

独自の MCP サーバーの構築: 独自の MCP サーバー作成に関心がある開発者の方は、Alpic（無料ベータ版）で簡単に起動およびホストすることができます。