خادم DaVinci Resolve MCP

ماذا يفعل خادم “DaVinci Resolve” MCP؟

خادم DaVinci Resolve MCP هو أداة تكامل صممت لربط المساعدين الذكيين مع برنامج تحرير الفيديو DaVinci Resolve عبر بروتوكول Model Context Protocol (MCP). من خلال عمله كخادم وسيط، يمكّن التفاعل التلقائي والمدعوم بالذكاء الاصطناعي مع DaVinci Resolve، مثل التحكم في إجراءات التحرير، أو الاستعلام عن معلومات المشروع، أو تشغيل عمليات التصدير. هذا يسمح للمطورين والمبدعين ببناء سير عمل ذكي يستفيد من إمكانيات DaVinci Resolve التحريرية القوية عبر الوصول البرمجي، مما يعزز الإنتاجية، ويؤتمت المهام المتكررة، ويتيح التكامل مع خطوط إنتاج المحتوى المدعومة بالذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع.

قائمة الإيعازات

لم يتم العثور على معلومات حول قوالب الإيعاز في المستودع.

هل أنت مستعد لتنمية عملك؟

ابدأ تجربتك المجانية اليوم وشاهد النتائج في غضون أيام.

طلب عرض توضيحي تسجيل الدخول

قائمة الموارد

لم يتم العثور على تعريفات موارد صريحة في المستودع أو التوثيق.

قائمة الأدوات

لا توجد تعريفات أدوات واضحة في resolve_mcp_server.py أو في أي مكان آخر في المستودع.

انضم إلى نشرتنا الإخبارية

احصل على أحدث النصائح والاتجاهات والعروض مجانًا.

عنوان البريد الإلكتروني

اشترك

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تحرير الفيديو التلقائي
  استخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي لتحرير جداول الفيديو الزمنية، وتطبيق الانتقالات، أو إدارة المقاطع في DaVinci Resolve، لتبسيط عمليات التحرير الشائعة.
• استخراج بيانات المشروع
  استعلم واجمع البيانات الوصفية من مشاريع DaVinci Resolve للفهرسة، أو التحليلات، أو التكامل مع أنظمة إدارة الأصول.
• أتمتة التصدير الدفعي
  شغّل وأدر عمليات تصدير الوسائط برمجيًا، مما يتيح المعالجة الدفعية ومنطق تصدير مدفوع بالذكاء الاصطناعي.
• التعاون عن بُعد
  مكّن الوكلاء البعيدين أو الآليين من التفاعل مع مشاريع DaVinci Resolve، ودعم سيناريوهات التحرير التعاوني.
• تكامل سير العمل المخصص
  اربط DaVinci Resolve مع واجهات برمجة التطبيقات أو الأدوات الخارجية (مثل التخزين السحابي، أو خدمات تحويل الكلام إلى نص) من خلال الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Python (كما هو مطلوب من خادم DaVinci Resolve MCP).
2. استنسخ المستودع:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. ثبت التبعيات:
   pip install -r requirements.txt
4. أضف الخادم إلى إعدادات Windsurf، مثلاً في windsurf.config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "davinci-resolve": {
         "command": "python",
         "args": ["resolve_mcp_server.py"]
       }
     }
   }
   

5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf. تحقق من الاتصال بالخادم.

Claude

1. تأكد من توفر Python على نظامك.
2. استنسخ المستودع وثبت التبعيات كما هو مذكور أعلاه.
3. افتح ملف إعدادات MCP الخاص بـ Claude.
4. أضف خادم DaVinci Resolve MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "davinci-resolve": {
         "command": "python",
         "args": ["resolve_mcp_server.py"]
       }
     }
   }
   

5. احفظ وأعد تشغيل Claude، ثم تحقق من الاتصال.

Cursor

1. تأكد من وجود Python وتبعيات خادم DaVinci Resolve MCP.
2. حمّل أو استنسخ مستودع خادم MCP.
3. افتح ملف إعدادات MCP الخاص بـ Cursor.
4. أضف التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "davinci-resolve": {
         "command": "python",
         "args": ["resolve_mcp_server.py"]
       }
     }
   }
   

5. احفظ وأعد تشغيل Cursor.

Cline

1. ثبت جميع المتطلبات الأساسية (Python، وتبعيات المستودع).
2. استنسخ المستودع.
3. افتح إعدادات خادم MCP الخاصة بـ Cline.
4. أضف الخادم:

   {
     "mcpServers": {
       "davinci-resolve": {
         "command": "python",
         "args": ["resolve_mcp_server.py"]
       }
     }
   }
   

5. احفظ الملف وأعد تشغيل Cline.

تأمين مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات

بالنسبة لأي متغيرات بيئة حساسة (مثلاً مفاتيح API)، استخدم مفاتيح env و inputs في إعداداتك كما يلي:

{
  "mcpServers": {
    "davinci-resolve": {
      "command": "python",
      "args": ["resolve_mcp_server.py"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "davinci-resolve": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا الآن على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر أن تغير “davinci-resolve” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدل عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

دعم الجذور: ⛔ لم يُذكر
دعم العينة: ⛔ لم يُذكر

استنادًا إلى المعلومات المتاحة وكمال التوثيق، أقيم هذا الخادم MCP بـ 4 من 10. فرغم وضوح تعليمات الإعداد ووصف حالات الاستخدام، إلا أن نقص الموارد والأدوات والإيعازات الموثقة يقلل من فائدته العملية للمطورين الذين يبحثون عن تجربة جاهزة للاستخدام.

تقييم MCP