视频编辑MCP服务器

在这里查看演示：https://www.youtube.com/watch?v=KG6TMLD8GmA

上传、编辑、搜索并生成来自大家最喜欢的LLM和视频丛林的视频。

您需要在视频丛林注册一个账户才能使用此工具，并添加您的API密钥。

组件

资源

该服务器实现了一个接口，用于上传、生成和编辑视频：

• 自定义vj://URI方案，用于访问单个视频和项目
• 每个项目资源都有名称和描述
• 搜索结果返回有关视频内容及其时间的元数据，允许直接生成编辑

提示

即将推出。

工具

该服务器实现了几个工具：

• add-video
  • 从URL下载视频文件进行分析。返回一个vj://URI来引用视频文件。
• create-videojungle-project
  • 创建一个视频丛林项目，以包含生成脚本、分析过的视频和图像，用于视频编辑生成。
• edit-locally
  • 创建一个OpenTimelineIO项目，并将其下载到您的机器上，在Davinci Resolve Studio实例中打开（在调用此工具之前，必须已经运行Resolve Studio）。
• generate-edit-from-videos
  • 根据一组视频文件生成渲染的视频编辑。
• generate-edit-from-single-video
  • 从单个输入视频文件生成编辑。
• get-project-assets
  • 获取项目中的资产，用于视频编辑生成。
• search-videos
  • 根据嵌入式内容和关键词返回视频匹配项。
• update-video-edit
  • 实时更新视频编辑的信息。如果视频丛林已打开，编辑将在实时更新。

实际使用工具

为了使用这些工具，您需要注册视频丛林并添加您的API密钥。

add-video

这是一个示例提示，用于调用add-video工具：

你可以从https://www.youtube.com/shorts/RumgYaH5XYw下载视频并命名为fly traps吗？

这将从URL下载视频，将其添加到您的库中，并对其进行分析以便以后检索。分析是多模态的，因此可以查询音频和视觉组件。

search-videos

一旦您下载并分析了视频，就可以使用search-videos工具对其进行查询：

你能在我视频中搜索fly traps吗？

搜索结果包含生成视频编辑的相关元数据，根据初始分析发现的细节。

search-local-videos

您必须设置环境变量LOAD_PHOTOS_DB=1才能使用此工具，因为它会提示Claude访问您本地计算机上的文件。

完成之后，您可以使用Apple的标签搜索您的Photos应用中的视频，这些视频存在于您的手机上。

在我的情况下，当我搜索“Skateboard”时，我得到了1903个视频文件。

你能搜索我的本地视频文件中的Skateboard吗？

generate-edit-from-videos

最后，您可以使用这些搜索结果生成编辑：

你能创建一个包含所有视频中提到“fly trap”的编辑吗？

（目前），视频编辑工具依赖于当前聊天中的上下文。

generate-edit-from-single-video

最后，您可以从现有的单个视频中剪辑编辑：

你能创建一个包含这个视频中所有提到“fly trap”的编辑吗？

配置

您必须登录到视频丛林设置，并获取您的API密钥。然后，使用此密钥启动视频丛林MCP：

$ uv run video-editor-mcp YOURAPIKEY

要允许此MCP服务器搜索MacOS上的Photos应用：

$ LOAD_PHOTOS_DB=1 uv run video-editor-mcp YOURAPIKEY

快速开始

安装

通过Smithery安装

要自动通过Smithery安装Video Editor for Claude Desktop：

npx -y @smithery/cli install video-editor-mcp --client claude

Claude Desktop

您需要手动调整您的claude_desktop_config.json：

在MacOS上：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json 在Windows上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

<details> <details> <summary>已发布的服务器配置</summary>

 "mcpServers": {
   "video-editor-mcp": {
     "command": "uvx",
     "args": [
       "video-editor-mcp",
       "YOURAPIKEY"
     ]
   }
 }

</details> <summary>开发/未发布服务器配置</summary>

 "mcpServers": {
   "video-editor-mcp": {
     "command": "uv",
     "args": [
       "--directory",
       "/Users/YOURDIRECTORY/video-editor-mcp",
       "run",
       "video-editor-mcp",
       "YOURAPIKEY"
     ]
   }
 }

启用了本地Photos应用访问（搜索您的Photos应用）：

  "video-jungle-mcp": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/Users/<PATH_TO>/video-jungle-mcp",
      "run",
      "video-editor-mcp",
      "<YOURAPI
APIKEY>"
    ],
   "env": {
        "LOAD_PHOTOS_DB": "1"
    }
  },

</details>

确保替换目录为您计算机上放置存储库的位置。

开发

构建和发布

准备分发的包：

1. 同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

2. 构建包分布：

uv build

这将在dist/目录中创建源和轮子分布。

3. 发布到PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令标志设置PyPI凭据：

• Token: --token 或 UV_PUBLISH_TOKEN
• 或用户名/密码: --username/UV_PUBLISH_USERNAME 和 --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

MCP服务器注册表

mcp-name: io.github.burningion/video-editing-mcp

调试

由于MCP服务器通过stdio运行，调试可能具有挑战性。为了获得最佳的调试体验，我们强烈建议使用MCP Inspector。

您可以通过以下命令使用npm启动MCP Inspector：

（确保替换YOURDIRECTORY和YOURAPIKEY为您存储库所在的目录以及在设置页面找到的视频丛林API密钥。）

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run --directory /Users/YOURDIRECTORY/video-editor-mcp video-editor-mcp YOURAPIKEY

启动后，Inspector将显示一个URL，您可以在浏览器中访问该URL以开始调试。

此外，我在项目目录的app.log中添加了日志记录。您可以通过以下方式添加日志记录以诊断API调用：

logging.info("这是一条测试日志")

在项目开发过程中，一种合理的方式是打开一个终端会话并执行：

$ tail -n 90 -f app.log