Oriel はローカルの MCP サーバーを通じて、カメラの状態、スナップショット、検知イベントを読み取り専用で提供します。カメラとの接続はローカルネットワーク内です。その後の画像の扱いは、利用する AI クライアントによって異なります。

ユーザーがAIエージェントにMCPブリッジ経由でスマートフォンカメラの確認を依頼し、スナップショットとイベント情報がローカルネットワークで戻る紙細工風の図

具体的に何ができるか

デスクで作業中に、スマホを手に取り、アプリを開き、カメラを自分で確認する代わりに、こう入力するだけです:

「玄関カメラを確認して。」

AIエージェントがカメラを呼び出し、スナップショットを受け取り、何が映っているかを教えてくれます。閉まったドア、玄関マットの上の荷物、門の前に立つ人。エージェントは内蔵のビジョン機能で画像を解釈し、自然な言葉で報告します。

Claude Code や Claude Desktop など、ローカル MCP ツールに対応するクライアントを使用してください。設定前に現在の対応状況を確認してください。

仕組み

Orielのカメラデバイスは、ローカルネットワーク上で小さなHTTPサーバーを実行します。MCPサーバーがそのHTTPサーバーとAIエージェントの橋渡しをします。

iPhone(カメラ) <── ローカルネットワーク ──> MCPサーバー <── MCP ──> AIエージェント

AIエージェントがカメラに直接接続することはありません。エージェントはMCPツールを呼び出し、MCPサーバーが残りを処理します。4つのツールでAPI全体をカバーしています:

ツール 機能
list_cameras ネットワーク上のOrielカメラをすべて検出
get_status カメラがオンラインかどうか、稼働時間を確認
get_snapshot カメラからライブJPEGを取得
get_events 最近の動体検知・人物検知イベントを確認

すべて読み取り専用です。エージェントは監視できますが、カメラの操作、設定の変更、録画データへのアクセスはできません。

MCP サーバーを接続する

  1. カメラデバイスでOrielを開きます。カメラモードでAPIトークンが表示されます。
  2. トークンをコピーします。
  3. エージェントの設定にMCPサーバーを追加します:
{
  "mcpServers": {
    "oriel-camera": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-server/index.js"],
      "env": { "ORIEL_TOKEN": "your-token-from-step-1" }
    }
  }
}

MCP サーバーは Bonjour でローカルネットワーク上のカメラを検出します。カメラのトークンをクライアントの設定に追加してください。

スナップショットの送信先

カメラの HTTP サーバーはローカルネットワークからの接続を受け付けます。MCP ツールは状態、スナップショット、イベントを読み取れますが、設定変更や録画へのアクセスはできません。

MCP ブリッジ自体は画像をアップロードしません。ただし、AI クライアントが画像をクラウドモデルへ送る場合、その提供元が画像を受け取る可能性があります。カメラへのアクセスを許可する前に、クライアントのデータポリシーを確認してください。

  • API トークンを安全に保管してください。カメラを再起動すると無効化できます。
  • 画像を自分の端末に留めたい場合は、ローカルで画像を処理する AI クライアントを使ってください。
紙細工のローカルネットワーク図。複数のスマートフォンカメラが読み取り専用のステータス、スナップショット、イベントカードをMCPブリッジ経由でユーザー端末へ送る

AIエージェントでカメラアクセスを活用する方法

自宅の確認。作業中に特定のカメラの確認をエージェントに依頼できます。アプリを切り替えずに、映っている内容の説明を受け取れます。

イベントの要約。「玄関カメラで過去1時間に何があった?」エージェントが検知イベントを取得し、活動パターンを要約します。

複数カメラの一括確認。「カメラは全部オンライン?」エージェントが各カメラの状態を確認し、稼働中のカメラ、稼働時間、オフラインのカメラを報告します。

自動モニタリング。開発者は、定期的にカメラを確認して特定の条件でアラートを出すエージェントを構築できます。例えば、深夜を過ぎてもドアが開いたままの場合など。

MCP を使う理由

Model Context ProtocolはAnthropicが支援するオープンスタンダードであり、増え続けるAIツールに採用されています。MCPを採用することで:

  • ローカル MCP ツールに対応するクライアントで利用できます
  • AIプラットフォームごとの個別連携コードが不要です
  • ツールは自己記述型です。エージェントがツール定義を読み取り、使い方を自動的に理解します
  • オープンソースのMCPサーバーは誰でも拡張可能です

MCP に対応するクライアントなら、同じカメラツールを利用できます。

オープンソース

MCPサーバーとClaude Codeプラグインは、GitHubでオープンソースとして公開されています:

OrielCamera/oriel-camera-skill

Claude Codeへのインストールはコマンド1つで完了します。コントリビューション歓迎:新しいツール、検出機能の改善、マルチカメラワークフローなど。

よくある質問

対応しているAIエージェントは?

Model Context Protocol(MCP)に対応しているエージェントであれば利用可能です。Claude Code、Claude Desktopのほか、対応するサードパーティツールも増えています。利用前に、AI クライアントがローカル MCP ツールに対応しているか確認してください。

AIエージェントでカメラを操作できますか?

できません。MCPツールはすべて読み取り専用です。エージェントはスナップショットやイベントを閲覧できますが、カメラの設定変更、録画の開始・停止、保存された録画データへのアクセスはできません。

リモートから使えますか?

MCP接続にはエージェントとカメラが同じローカルネットワーク上にある必要があります。これはプライバシーのための意図的な設計です。同一ネットワークへのVPN経由のリモートアクセスは可能です。

MCPサーバーは常時起動していますか?

MCPサーバーは、AIエージェントが必要とするときにコンピュータ上で起動します。カメラのHTTPサーバーは、Orielでカメラが有効な間は常に稼働しています。

AIエージェントはどんなデータを受け取りますか?

JPEGスナップショット(640x360)、カメラの状態(名前、稼働時間、モード)、検知イベントのメタデータ(種類、タイムスタンプ)です。音声はありません。連続動画ストリームもありません。

* Orielは、WebRTCを使ってデバイス間で直接暗号化接続を確立します。一部のネットワーク環境では、暗号化されたTURNサーバーを経由してリレーされる場合があります。MCPレイヤーはローカルネットワーク上で独立して動作し、WebRTCは使用しません。