视频编辑 MCP 服务器

在此处查看演示：https://www.youtube.com/watch?v=KG6TMLD8GmA

从每个人最喜欢的 LLM 和 Video Jungle 上上传、编辑、搜索和生成视频。

您需要注册 Video Jungle 账户才能使用此工具，并添加您的 API 密钥。

组件

资源

服务器实现了用于上传、生成和编辑视频的接口：

自定义 vj:// URI 方案，用于访问单个视频和项目
每个项目资源都有一个名称、描述
搜索结果会返回视频中的内容及其时间戳的元数据，允许直接生成编辑

提示

即将推出。

工具

服务器实现了以下工具：

add-video
- 从 URL 添加视频文件进行分析。返回用于引用视频文件的 vj:// URI
create-videojungle-project
- 创建一个 Video Jungle 项目，用于包含生成脚本、分析视频和用于视频编辑生成的图像
edit-locally
- 创建一个 OpenTimelineIO 项目并将其下载到您的机器上，以便在 Davinci Resolve Studio 实例中打开（Resolve Studio 必须在调用此工具之前已经运行）
generate-edit-from-videos
- 从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
- 获取项目中的资源，用于视频编辑生成
search-videos
- 根据嵌入和关键字返回视频匹配结果
update-video-edit
- 实时更新视频编辑的信息。如果 Video Jungle 打开，编辑将实时更新

实际使用工具

要使用工具，您需要注册 Video Jungle 并添加您的 API 密钥。

add-video

以下是一个调用 add-video 工具的示例提示：

你能下载 https://www.youtube.com/shorts/RumgYaH5XYw 并命名为 fly traps 吗？

这将从 URL 下载视频，将其添加到您的库中，并稍后进行分析。分析是多模态的，因此可以针对音频和视觉组件进行查询。

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：

你能搜索我的视频中的 fly traps 吗？

搜索结果包含生成视频编辑的相关元数据，这些元数据是根据初始分析中发现的详细信息生成的。

search-local-videos

要使用此工具，您必须设置环境变量 LOAD_PHOTOS_DB=1，因为它将使 Claude 提示访问您本地机器上的文件。

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

在我的情况下，当我搜索 "Skateboard" 时，我获得了 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来生成编辑：

你能创建一个包含所有提到 "fly trap" 的视频片段的编辑吗？

（目前），视频编辑工具依赖于当前聊天的上下文。

generate-edit-from-single-video

最后，您可以从单个现有视频剪辑编辑：

你能创建一个包含此视频中所有提到 "fly trap" 的片段的编辑吗？

配置

您必须登录 Video Jungle 设置，并获取您的 API 密钥。然后，使用此密钥启动 Video Jungle MCP：

$ uv run video-editor-mcp YOURAPIKEY

要允许此 MCP 服务器搜索 MacOS 上的照片应用：

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

快速入门

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 claude_desktop_config.json：

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

已发布的服务器配置

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

开发/未发布的服务器配置

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

启用本地照片应用访问（搜索您的照片应用）：

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

请确保将目录替换为您在您的计算机上放置存储库的目录。

开发

构建和发布

要准备用于分发的包：

同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

构建包分发：

uv build

这将创建源代码和轮包分发，位于 dist/ 目录中。

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：

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

调试

由于 MCP 服务器通过 stdio 运行，调试可能具有挑战性。为获得最佳调试体验，我们强烈建议使用 MCP 检查器。

您可以通过以下命令使用 npm 启动 MCP 检查器：

（请确保将 YOURDIRECTORY 和 YOURAPIKEY 替换为此存储库所在的目录，以及您的 Video Jungle API 密钥，该密钥位于设置页面。）

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

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

此外，我在项目目录中的 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("this is a test log")

在您处理项目时，跟踪日志的一个合理方法是打开一个终端会话并执行：

$ tail -n 90 -f app.log

burningion/video-editing-mcp

星标增长

证据时间轴