Video Editor MCP Server

Video Editor MCP Server

使用自然语言命令进行视频编辑,由 FFmpeg 提供支持,支持剪辑、合并、格式转换等操作,并具有实时进度跟踪和错误处理功能。

图像与视频处理
访问服务器

README

视频编辑器 MCP 服务器

一个强大的视频编辑 MCP 服务器,利用 FFmpeg 通过自然语言命令执行视频编辑操作。

组件

工具

该服务器实现了一个主要工具:

  • execute_ffmpeg: 执行 FFmpeg 命令,并进行进度跟踪
    • 接受一个命令字符串作为输入
    • 验证并执行 FFmpeg 操作
    • 在处理过程中报告实时进度
    • 处理错误并提供详细的反馈
    • 支持所有 FFmpeg 操作,包括:
      • 裁剪/剪切
      • 合并视频
      • 转换格式
      • 调整速度
      • 添加音轨
      • 提取音频
      • 添加字幕
      • 基本滤镜(亮度、对比度等)

配置

前提条件

  1. FFmpeg 必须已安装并且可以在您的系统 PATH 中访问
  2. Python 3.9 或更高版本
  3. 必需的 Python 包:
    mcp
    httpx
    

安装

  1. 如果尚未安装 FFmpeg,请安装:

    # 在 macOS 上使用 Homebrew
    brew install ffmpeg
    
    # 在 Windows 上使用 Chocolatey
    choco install ffmpeg
    
    # 在 Ubuntu/Debian 上
    sudo apt install ffmpeg
    
  2. 安装视频编辑器包:

    uv add video-editor
    

Claude Desktop 集成

在您的 Claude Desktop 配置文件中进行配置:

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

{
  "mcpServers": {
    "video-editor": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "video-editor"]
    }
  }
}

开发

构建和发布

  1. 同步依赖项:

    uv sync
    
  2. 构建包:

    uv build
    
  3. 发布到 PyPI:

    uv publish
    

注意:通过以下方式设置 PyPI 凭据:

  • Token:--tokenUV_PUBLISH_TOKEN
  • 或用户名/密码:--username/UV_PUBLISH_USERNAME--password/UV_PUBLISH_PASSWORD

调试

为了获得最佳的调试体验,请使用 MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/video_editor run video-editor

使用示例

连接到 Claude Desktop 后,您可以发出如下自然语言请求:

  1. "将 video.mp4 从 1:30 裁剪到 2:45"
  2. "将 input.mp4 转换为 WebM 格式"
  3. "将 video.mp4 的速度提高 2 倍"
  4. "合并 video1.mp4 和 video2.mp4"
  5. "从 video.mp4 中提取音频"
  6. "将 subtitles.srt 添加到 video.mp4"

服务器将:

  1. 解析您的请求
  2. 生成适当的 FFmpeg 命令
  3. 执行它并进行进度跟踪
  4. 提供完成反馈

错误处理

该服务器包括强大的错误处理功能,用于处理:

  • 无效的输入文件
  • 格式错误的 FFmpeg 命令
  • 运行时执行错误
  • 进度跟踪问题

所有错误都会报告回客户端,并提供详细的消息以进行调试。

安全注意事项

  • 仅处理显式允许目录中的文件
  • 在执行之前验证 FFmpeg 命令
  • 清理所有输入参数
  • 报告有关安全相关问题的详细错误消息

贡献

欢迎贡献!请按照以下步骤操作:

  1. Fork 存储库
  2. 创建您的功能分支
  3. 进行更改
  4. 提交 pull request

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