攝影機端
輕量 Collector 擷取 RTSP 影格，不必持續將完整視訊串流送上雲端。
開源影像記憶
給 Agent 現場脈絡，不必搬走整段串流。
Sight Cache 將 RTSP 監視器歷史整理成精簡的縮圖總覽，再讓 AI Agent 透過受保護的 MCP 工具，只檢視真正需要的精確畫面。
自行部署於你的 Cloudflare 帳號
從攝影機到脈絡
保留證據，減少逐格尋找。
Agent 先看精簡的小時總覽，再縮小到可疑的分鐘區間、比較值得細看的影格；只有在能補足證據時，才讀取原始影格。
-
01
在攝影機附近擷取
Node.js Collector 使用 FFmpeg 暫存帶有時間戳的 JPEG，再依序上傳。
-
02
在邊緣儲存原始畫面
Ingest Worker 驗證設備與影像內容，再將原始畫面寫入 R2。
-
03
整理已完成的時間區間
排程 Queue 建立每小時總覽；分鐘總覽則在五分鐘的完成等待後，於第一次查詢時建立。
-
04
透過 MCP 檢視
Image Worker 提供由 Cloudflare Access OAuth 保護、無狀態且唯讀的檢視路徑。
六項工具
從總覽一路找到精確證據。
檢視步驟保持明確：列出設備、掃過縮圖總覽、找到鄰近時間戳、比較值得細看的影格，最後只開啟重要的原始畫面。
list_devices找出啟用中的攝影機與時區get_contact_sheet檢視一分鐘或一小時list_frames找出精確拍攝時間get_frame_comparison_sheet將 2–10 張影格並排比較get_original_frame取得未修改的原始證據create_original_frame_downloads啟用時可產生最多 20 張原始影格的下載連結
// 一張總覽，附帶每格的精確資訊
{
"deviceName": "front-entry",
"unit": "hour",
"beginAt": "2026-09-13T10:00:00Z",
"sheetNumber": 5,
"sheetCount": 6,
"slots": [
{
"slot": 3,
"capturedAt": "2026-09-13T10:42:03Z",
"capturedAtLocal": "2026-09-13T18:42:03+08:00",
"deltaMs": 3000,
"status": "captured"
}
]
}小而分工清楚的系統
每個服務只負責一件明確的事。
擷取留在攝影機附近，儲存與處理交給 Cloudflare，而檢視流程始終由你的 Access policy 保護。
Cloudflare 上
三個 Worker 負責驗證、儲存、整理、排程，以及提供影像歷史。
Agent 端
任何相容的 MCP Client 都能經由無狀態 endpoint 檢視已授權的歷史。
謹慎處理私人畫面
保護機制是管線的一部分。
Sight Cache 提供必要控制；Cloudflare 帳號、Access policy、儲存生命週期，以及每組攝影機憑證仍由你掌握。
- 保護管理與 MCP 路由：分別設定相符的 Cloudflare Access Application。
- 只儲存 Token 雜湊：完整 Collector Token 僅在核發時顯示一次。
- 設定 R2 lifecycle rule：讓影像保留時間符合你的實際需求。
- 影格下載連結預設為關閉：啟用後，連結將於 30 分鐘後過期。
讓第一台攝影機上線
從 repository 與明確的保留政策開始。
建立 Cloudflare 資源、部署三個 Worker，再於每台 RTSP 攝影機附近執行一個 Collector。文件已列出所有 binding 與環境變數。
- Node.js 24.19+
- FFmpeg 或 Docker
- Cloudflare Workers Paid