agentcut (Pastorsimon1798)

mcp-video

Video editing MCP server for AI agents.

Structured tools for FFmpeg video editing, cinematic prompt planning, media analysis, subtitles, audio, effects, Hyperframes video creation, and local repurposing packages.

Install • Quick Start • Agent Workflows • Tools • Tool Reference • AI Discovery • llms.txt • MCP Registry

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公开发现

mcp视频 是一个免费的开源软件 模型上下文协议（MCP）服务器Python库和CLI，为AI代理提供了一个真正的视频编辑界面。它将FFmpeg、PUSHING CREATION风格规划、媒体分析、质量检查、字幕、音频生成、效果、Hyperframes 0.5渲染和结构化工具模式背后的本地重新利用包打包在一起。

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为什么它存在

AI代理可以编写FFmpeg命令，但他们不应该猜测标志、解析脆弱的stderr或默默地发布损坏的媒体。mcp-video为代理提供了类型化操作、可检查的工具元数据、结构化结果和质量检查点，因此视频工作流可以自动化和审查，而不会变成shell命令轮盘。

当您希望AI助手执行以下操作时，请使用它：

• 修剪、合并、调整大小、裁剪、旋转、转码或导出视频；
• 添加文本、字幕、水印、叠加、滤镜、淡入淡出、效果和过渡；
• 提取音频、标准化音频、合成音频、添加生成的音频或创建波形；
• 检测场景、制作缩略图、生成故事板、比较质量并创建发布检查点；
• 脚手架电影项目，读取STYLE\_/NEG_块，解析故事板表，并展开镜头提示；
• 创建新的Hyperframes项目，检查渲染布局，捕获网站，生成本地语音，删除背景，并使用FFmpeg工具对结果进行后处理；
• 将一个源视频重新调整为垂直、水平和方形的本地交付包，其中包含清单和审查工件；
• 从Claude Code、Cursor、Codex风格的客户端、脚本或CI驱动可重复的媒体工作流程。

安装

先决条件： FFmpeg 必须在上安装并可用 PATH.

# macOS
brew install ffmpeg

# Ubuntu/Debian
sudo apt install ffmpeg

无需全局安装即可运行：

uvx --from mcp-video mcp-video doctor

或者用pip安装：

pip install mcp-video
mcp-video doctor

Hyperframes工具还需要Node.js 22+，因为它们通过以下方式调用Hyperframes CLI npx.

快速开始

克劳德代码

claude mcp add mcp-video -- uvx --from mcp-video mcp-video

克劳德桌面版

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

光标

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

然后问你的经纪人：

将此采访剪辑成45秒的垂直剪辑，添加刻录的字幕，对音频进行标准化处理，制作缩略图，并在导出前创建发布检查点。

Python客户端

from mcp_video import Client

editor = Client()

clip = editor.trim("interview.mp4", start="00:02:15", duration="00:00:45")
caption_file = "captions.srt"
editor.ai_transcribe(clip.output_path, output_srt=caption_file)
captioned = editor.subtitles(clip.output_path, subtitle_file=caption_file)
vertical = editor.resize(captioned.output_path, aspect_ratio="9:16")
checkpoint = editor.release_checkpoint(vertical.output_path)

print(checkpoint["thumbnail"])
print(checkpoint["storyboard"])

命令行界面

mcp-video info interview.mp4
mcp-video trim interview.mp4 -s 00:02:15 -d 45
mcp-video video-ai-transcribe clip.mp4 --output captions.srt
mcp-video subtitles clip.mp4 captions.srt
mcp-video resize clip.mp4 --aspect-ratio 9:16
mcp-video video-quality-check clip.mp4
mcp-video repurpose clip.mp4 --platforms youtube-shorts instagram-reel tiktok

代理人可以做什么

MCP工具

mcp视频记录了一个广泛的mcp工具表面，包括 search_tools 发现工具，这样代理就可以在不将每个工具描述加载到上下文中的情况下找到正确的操作。

from mcp_video import Client

editor = Client()
matches = editor.search_tools("subtitle")
print(matches["tools"])

完整参考： docs/TOOLS.md

代理安全工作流

对于自主代理，预期的路径是检查、编辑、验证，然后让人审查发布工件：

from mcp_video import Client

client = Client()

print(client.inspect("trim"))

result = client.pipeline(
    [
        {"op": "trim", "input": "source.mp4", "start": "00:01:00", "duration": "00:00:45"},
        {"op": "add_text", "text": "Launch clip", "position": "top-center"},
        {"op": "normalize_audio"},
        {"op": "resize", "aspect_ratio": "9:16"},
        {"op": "export", "quality": "high"},
        {"op": "release_checkpoint"},
    ],
    output_path="final-short.mp4",
)

安全合同：

• 媒体生成调用返回具有输出路径的结构化结果。
• 分析和发现调用返回结构化JSON报告。
• 工具发现可通过以下方式获得 search_tools() 和 Client.inspect().
• 意外的关键字错误被转化为可操作的错误 MCPVideoError 指导。
• 不发布代理生成的视频 video_quality_check, video_release_checkpoint，以及人类视觉/听觉检查。

文档

• 工具参考
• Python客户端参考
• CLI参考
• AI代理发现指南
• 常见问题
• llms.txt

测试

开发验证在 docs/TEST.md。更改工具行为时，保持公共界面、媒体工作流程和安全检查的最新状态。

发展

git clone https://github.com/KyaniteLabs/mcp-video.git
cd mcp-video
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v -m "not slow and not hyperframes"

社区

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许可证

Apache 2.0。看 许可证.

建于 FFmpeg, 超帧，以及 模型上下文协议.