Video Editor MCP Server

Video Editor MCP Server

Integrujte AI úpravu videa, vyhledávání a automatizovanou správu projektů do FlowHunt pomocí Video Editor MCP Serveru pro Video Jungle.

K čemu slouží “Video Editor” MCP Server?

Video Editor MCP Server je nástroj, který propojuje AI asistenty s video platformou Video Jungle a umožňuje bezproblémovou integraci pro nahrávání, úpravy, vyhledávání a generování videí. Propojením AI workflowů s API a zdroji Video Jungle mohou vývojáři a uživatelé automatizovat tvorbu video projektů, spravovat assety, generovat střihy na základě kontextu nebo výsledků vyhledávání a interagovat s video obsahem ve velkém měřítku. Tento server umožňuje velkým jazykovým modelům provádět složité video operace, jako je analýza video/audio obsahu, živé úpravy a získávání metadat projektů, a to s využitím cloudových i lokálních zdrojů. Pro použití je nutné mít účet na Video Jungle a zadat svůj API klíč.

Seznam promptů

V repozitáři zatím nejsou zdokumentovány žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

  • Vlastní vj:// URI schéma
    Poskytuje jedinečné URI pro jednotlivá videa a projekty, což umožňuje přímé odkazování a přístup.
  • Projektové zdroje
    Každý projektový zdroj je popsán názvem a popisem, což pomáhá organizovat generativní skripty, analyzovaná videa a obrázky.
  • Metadata výsledků vyhledávání
    Vyhledávací dotazy vrací metadata o tom, co a kdy se ve videu nachází, což usnadňuje generování střihů a hlubší pochopení obsahu.

Seznam nástrojů

  • add-video
    Přidá video soubor k analýze z URL a vrací vj:// URI pro odkazování.
  • create-videojungle-project
    Vytvoří nový projekt ve Video Jungle pro organizaci skriptů, videí a obrázků k úpravám.
  • edit-locally
    Stáhne projekt ve formátu OpenTimelineIO pro lokální úpravy v Davinci Resolve Studio (vyžaduje spuštěné Resolve Studio).
  • generate-edit-from-videos
    Vygeneruje sestříhané video z více video souborů.
  • generate-edit-from-single-video
    Vytvoří střih z jediného vstupního video souboru.
  • get-project-assets
    Získá assety z projektu pro generování video střihu.
  • search-videos
    Najde video shody pomocí embeddingů a klíčových slov.
  • update-video-edit
    Aktualizuje informace o video střihu v reálném čase, pokud je Video Jungle otevřený.

Příklady využití tohoto MCP serveru

  • Automatizované nahrávání a analýza videí
    Použijte AI k nahrání video souborů z URL, analýze jejich audio a vizuálního obsahu a zpřístupnění pro pozdější vyhledání.
  • Vyhledávání videí a získávání metadat
    Provádějte sémantické nebo klíčové vyhledávání v celé video knihovně a získejte detailní metadata pro objevování obsahu a plánování střihů.
  • Automatizované generování video střihů
    Programově generujte nové video střihy z jednoho nebo více zdrojů na základě kontextu nebo výsledků vyhledávání.
  • Lokální úpravy video projektu
    Stahujte projekty jako soubory OpenTimelineIO pro pokročilé lokální úpravy v profesionálních nástrojích, jako je Davinci Resolve Studio.
  • Živé aktualizace střihů
    Aktualizujte informace o střihu v reálném čase, aby se změny ihned projevily v otevřených relacích Video Jungle.

Jak jej nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalován Node.js a Windsurf.
  2. Získejte svůj Video Jungle API klíč v nastavení Video Jungle.
  3. Přidejte konfiguraci Video Editor MCP serveru do svého Windsurf konfiguračního souboru.
  4. Použijte obecný název balíčku: @video-editor/mcp-server@latest.
  5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.

Příklad JSON:

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

Zabezpečení API klíče:

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

Claude

  1. Nainstalujte Claude Desktop.
  2. Získejte svůj Video Jungle API klíč.
  3. Upravte claude_desktop_config.json (Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
  4. Přidejte konfiguraci Video Editor MCP serveru.
  5. Uložte a restartujte Claude Desktop.

Příklad JSON:

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

Zabezpečení API klíče:

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

Cursor

  1. Nainstalujte Node.js a Cursor.
  2. Získejte svůj Video Jungle API klíč.
  3. Upravte svou konfiguraci Cursor tak, aby obsahovala MCP server.
  4. Použijte obecný název balíčku: @video-editor/mcp-server@latest.
  5. Uložte a restartujte Cursor.

Příklad JSON:

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

Zabezpečení API klíče:

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

Cline

  1. Nainstalujte Cline a Node.js.
  2. Získejte svůj API klíč z Video Jungle.
  3. Upravte vaši Cline konfiguraci a přidejte Video Editor MCP server.
  4. Použijte balíček: @video-editor/mcp-server@latest.
  5. Uložte a restartujte Cline.

Příklad JSON:

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

Zabezpečení API klíče:

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

Poznámka: Vždy používejte proměnné prostředí pro bezpečné uchování API klíčů.

Jak používat tento MCP ve flowech

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého FlowHunt workflowu začněte přidáním MCP komponenty do svého toku a připojením k AI agentovi:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto formátu JSON:

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

Po konfiguraci AI agent získá možnost používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi.


Přehled

SekceDostupnostPodrobnosti/Poznámky
Přehled
Seznam promptůNejsou zdokumentovány žádné šablony promptů
Seznam zdrojůVlastní URI schéma, projektové zdroje, metadata vyhledávání
Seznam nástrojů8 nástrojů: add-video, create-project, edit-locally, atd.
Zabezpečení API klíčůAPI klíč přes env; pokyny k dispozici
Podpora samplingu (méně důležité)Není zmíněno

Video Editor MCP bych ohodnotil 7 z 10: nabízí robustní integraci nástrojů a zdrojů, bezpečné nastavení a podporu několika platforem. Chybí však zdokumentované šablony promptů a explicitní podpora pokročilých funkcí MCP jako roots a sampling.


MCP skóre

Má LICENSE soubor⛔ (Nenalezen LICENSE soubor)
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků25
Počet Hvězdiček158

Často kladené otázky

Co je Video Editor MCP Server?

Video Editor MCP Server je most mezi AI workflowy FlowHunt a platformou Video Jungle, který umožňuje bezproblémové nahrávání videí, vyhledávání, generování střihů a správu projektů pomocí AI nástrojů.

Co mohu dělat s Video Editor MCP?

Můžete automatizovat nahrávání videí, analyzovat a vyhledávat obsah videí, generovat střihy z jednoho či více videí, organizovat projekty a dokonce stahovat časové osy pro lokální úpravy v nástrojích jako Davinci Resolve Studio.

Které platformy jsou podporovány?

Video Editor MCP Server lze nakonfigurovat pro Windsurf, Claude Desktop, Cursor a Cline, přičemž pro každou platformu jsou k dispozici návody na bezpečnou správu API klíče.

Jak udržím svůj API klíč v bezpečí?

Vždy používejte proměnné prostředí místo pevného vložení API klíče do konfiguračních souborů. Výše uvedené návody ukazují, jak to provést na každé platformě.

Jsou k dispozici šablony promptů?

Pro tento MCP server zatím nejsou zdokumentované žádné šablony promptů, ale všechny nástroje a zdroje jsou dostupné k integraci do vašich vlastních workflowů ve FlowHunt.

Jaké jsou příklady využití tohoto MCP serveru?

Běžné případy použití zahrnují automatizované nahrávání a analýzu videí, sémantické vyhledávání a získávání metadat, programové generování video střihů, lokální úpravy časové osy a živé aktualizace střihů pro kolaborativní workflowy.

Vyzkoušejte Video Editor MCP Server ve FlowHunt

Automatizujte a urychlete své video projekty—nahrávejte, vyhledávejte a upravujte videa ve velkém po propojení FlowHunt s Video Jungle.

Zjistit více

Integrace YouTube MCP serveru
Integrace YouTube MCP serveru

Integrace YouTube MCP serveru

YouTube MCP Server umožňuje agentům FlowHunt AI programově komunikovat s YouTube, automatizovat analýzu videí, získávání přepisů, správu obsahu a další — vše pr...

4 min čtení
AI MCP +4
YouTube Video Summarizer MCP Server
YouTube Video Summarizer MCP Server

YouTube Video Summarizer MCP Server

YouTube Video Summarizer MCP Server umožňuje AI asistentům a vývojářům extrahovat a shrnovat obsah YouTube videí — včetně názvů, popisů a přepisů — přímo v jeji...

4 min čtení
AI YouTube +4
json2video MCP Server
json2video MCP Server

json2video MCP Server

Server json2video MCP propojuje FlowHunt a AI agenty s API json2video pro programové, strukturované generování videí a sledování stavu. Umožňuje dynamické vytvá...

4 min čtení
MCP Server Video Generation +4