خادم فيديو إديتور MCP

ماذا يفعل خادم “فيديو إديتور” MCP؟

يُعد خادم فيديو إديتور MCP أداة تربط بين المساعدات الذكية ومنصة فيديو جانغل، مما يُمكّن من التكامل السلس لمهام رفع الفيديو، وتحريره، والبحث عنه، وتوليد التعديلات تلقائيًا. من خلال توصيل سير عمل الذكاء الاصطناعي بواجهات Video Jungle ومواردها، يمكن للمطورين والمستخدمين أتمتة إنشاء مشاريع الفيديو، وإدارة الأصول، وتوليد تعديلات بناءً على السياق أو نتائج البحث، والتفاعل مع محتوى الفيديو على نطاق واسع. يُمكّن هذا الخادم نماذج اللغة الكبيرة من تنفيذ عمليات فيديو معقدة مثل تحليل محتوى الفيديو/الصوت، والتحرير المباشر، واستخراج بيانات المشاريع، مع الاستفادة من موارد السحابة والمحلية. لاستخدامه، يجب على المستخدمين التسجيل في Video Jungle وتوفير مفتاح API الخاص بهم.

قائمة الأوامر الجاهزة

لا توجد في الوقت الحالي قوالب أوامر موثقة في المستودع.

قائمة الموارد

• نظام URI مخصص vj://
  يوفّر معرفات URI فريدة لكل فيديو أو مشروع، مما يسمح بالإشارة المباشرة والوصول السريع.
• موارد المشاريع
  يتم وصف كل مورد مشروع باسم ووصف، مما يساعد في تنظيم السكريبتات التوليدية، والفيديوهات المحللة، والصور.
• بيانات وصفية لنتائج البحث
  تعيد استعلامات البحث بيانات وصفية حول ما يوجد في الفيديو ومتى، لتسهيل توليد التعديلات وفهم المحتوى بشكل أعمق.

قائمة الأدوات

• add-video
  إضافة ملف فيديو للتحليل عبر رابط URL وإرجاع معرف vj:// للإشارة إليه.
• create-videojungle-project
  إنشاء مشروع جديد في Video Jungle لتنظيم السكريبتات، والفيديوهات، والصور للتحرير.
• edit-locally
  تنزيل مشروع OpenTimelineIO للتحرير المحلي في Davinci Resolve Studio (يتطلب تشغيل Resolve Studio).
• generate-edit-from-videos
  توليد تعديل فيديو رندر من عدة ملفات فيديو.
• generate-edit-from-single-video
  إنشاء تعديل من ملف فيديو واحد.
• get-project-assets
  جلب أصول المشروع لتوليد تعديلات الفيديو.
• search-videos
  البحث عن مقاطع فيديو متطابقة باستخدام التضمينات والكلمات المفتاحية.
• update-video-edit
  تحديث معلومات تعديل الفيديو في الوقت الفعلي إذا كان Video Jungle مفتوحًا.

حالات استخدام هذا الخادم

• رفع وتحليل الفيديو تلقائيًا
  استخدم الذكاء الاصطناعي لرفع ملفات الفيديو من الروابط، وتحليلها من حيث الصوت والصورة، وجعلها قابلة للبحث لاحقًا.
• البحث عن الفيديو واستخراج البيانات الوصفية
  نفّذ عمليات بحث دلالية أو بالكلمات المفتاحية عبر مكتبة الفيديو الخاصة بك مع الحصول على بيانات وصفية مفصلة لاكتشاف المحتوى وتخطيط التعديلات.
• توليد تعديلات الفيديو تلقائيًا
  أنشئ تعديلات فيديو جديدة برمجيًا من فيديو واحد أو مصادر متعددة بناءً على السياق أو نتائج البحث.
• تحرير مشاريع الفيديو محليًا
  قم بتنزيل المشاريع كملفات OpenTimelineIO للتحرير المتقدم محليًا في أدوات احترافية مثل Davinci Resolve Studio.
• تحديثات التعديل في الوقت الفعلي
  حدّث معلومات تعديل الفيديو مباشرة، لضمان ظهور التغييرات فورًا في جلسات Video Jungle المفتوحة.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js وWindsurf.
2. احصل على مفتاح API من إعدادات Video Jungle.
3. أضف إعداد خادم فيديو إديتور MCP إلى ملف إعدادات Windsurf.
4. استخدم اسم الحزمة العامة: @video-editor/mcp-server@latest.
5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "args": ["$VIDEO_JUNGLE_API_KEY"]
    }
  }
}

تأمين مفتاح API:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Claude

1. ثبّت Claude Desktop.
2. احصل على مفتاح API الخاص بك من Video Jungle.
3. عدّل ملف claude_desktop_config.json (ماك: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json، ويندوز: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
4. أضف إعداد خادم فيديو إديتور MCP.
5. احفظ وأعد تشغيل Claude Desktop.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "args": ["$VIDEO_JUNGLE_API_KEY"]
    }
  }
}

تأمين مفتاح API:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. ثبّت Node.js وCursor.
2. احصل على مفتاح API الخاص بك من Video Jungle.
3. عدّل إعدادات Cursor الخاصة بك لإضافة خادم MCP.
4. استخدم اسم الحزمة العامة: @video-editor/mcp-server@latest.
5. احفظ وأعد تشغيل Cursor.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "args": ["$VIDEO_JUNGLE_API_KEY"]
    }
  }
}

تأمين مفتاح API:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Cline

1. ثبّت Cline وNode.js.
2. احصل على مفتاح API من Video Jungle.
3. عدّل إعدادات Cline لإضافة خادم فيديو إديتور MCP.
4. استخدم الحزمة: @video-editor/mcp-server@latest.
5. احفظ وأعد تشغيل Cline.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "args": ["$VIDEO_JUNGLE_API_KEY"]
    }
  }
}

تأمين مفتاح API:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

ملاحظة: استخدم دائمًا متغيرات البيئة للحفاظ على أمان مفاتيح API الخاصة بك.

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 تدفقك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

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

{
  "video-editor-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح الوكيل الذكي قادرًا على استخدام هذا الخادم كأداة والوصول إلى جميع وظائفه وإمكانياته.

نظرة عامة

أقيّم خادم فيديو إديتور MCP بـ 7 من 10: يقدم تكاملًا قويًا للأدوات والموارد، وإعدادًا آمنًا، ويدعم عدة منصات. لكنه يفتقر إلى قوالب أوامر موثقة ودعم صريح لبعض ميزات MCP المتقدمة مثل roots والعينات.

تقييم MCP