视频编辑器 MCP 服务器

观看演示视频：https://www.youtube.com/watch?v=KG6TMLD8GmA

上传、编辑、搜索并生成视频，使用大家最喜爱的 LLM 和 Video Jungle。

您需要在 Video Jungle 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

服务器实现了上传、生成和编辑视频的接口，包括：

• 自定义的 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
• 搜索结果返回视频中的内容及其时间点的元数据，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。返回一个 vj:// URI 以引用视频文件
• create-videojungle-project
  • 创建一个 Video Jungle 项目，用于包含生成脚本、分析后的视频和图像，以便生成视频编辑
• edit-locally
  • 创建一个 OpenTimelineIO 项目并将其下载到您的计算机上，以便在 DaVinci Resolve Studio 实例中打开（在调用此工具之前，Resolve Studio 必须 已经运行）
• generate-edit-from-videos
  • 从一组视频文件中生成渲染后的视频编辑
• generate-edit-from-single-video
  • 从单个输入视频文件中生成编辑
• get-project-assets
  • 获取项目中的资源以生成视频编辑
• 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 已打开，编辑将实时更新

实际使用工具

要使用这些工具，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 的视频并将其命名为 fly traps 吗？

这将从 URL 下载视频，将其添加到您的库中，并进行分析以便后续检索。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，您可以使用 search-videos 工具对其进行查询：

你能在我的视频中搜索 fly traps 吗？

搜索结果包含生成视频编辑的相关元数据，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

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

完成后，您可以使用 Apple 的标签在您的照片应用中搜索手机上的视频。

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

你能在我的本地视频文件中搜索 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提到 "fly trap" 的视频编辑吗？

（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，您可以从单个现有视频中剪辑出编辑：

你能创建一个包含此视频中所有提到 "fly trap" 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

快速开始

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery自动安装 Claude Desktop 的 Video Editor：

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

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

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

  "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

准备分发包：

1. 同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

2. 构建包分发：

uv build

这将在 dist/ 目录中创建源代码和 wheel 分发。

3. 发布到 PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令行标志设置 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，调试可能会比较困难。为了获得最佳的调试体验，我们强烈推荐使用 MCP Inspector。

您可以通过 npm 启动 MCP Inspector，使用以下命令：

（请确保将 YOURDIRECTORY 和 YOURAPIKEY 替换为此存储库所在的目录和您的 Video Jungle API 密钥，可在设置页面找到。）

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，我还在项目目录中的 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("这是一个测试日志")

在您处理项目时，一个合理的跟踪方式是打开一个终端会话并执行：

$ tail -n 90 -f app.log