Rendervid AI Integrace - Generování videí s Claude Code, Cursor & MCP

Úvod: AI-poháněné generování videa

Vytváření videí programaticky tradičně vyžadovalo hlubokou znalost video kodeků, animačních frameworků a renderovacích pipeline. Rendervid eliminuje tuto složitost tím, že přijímá JSON šablony a vydává hotová videa. Když to zkombinujete s AI agenty, kteří rozumí přirozenému jazyku, získáte něco mocného: schopnost popsat video v jednoduchém jazyce a obdržet vykreslené MP4.

Rendervid překlenuje propast mezi AI jazykovými modely a produkcí videa. Místo psaní kódu, navrhování klíčových snímků nebo učení se video editoru řeknete AI agentovi, co chcete. Agent vygeneruje platnou JSON šablonu , zvaliduje ji a vykreslí finální výstup pomocí Rendervid enginu. Celý proces probíhá v jediné konverzaci.

Tato integrace je postavena na Model Context Protocol (MCP), otevřeném standardu, který umožňuje AI nástrojům interagovat s externími službami prostřednictvím strukturovaného rozhraní. Rendervid MCP server vystavuje 11 nástrojů pokrývajících renderování, validaci, objevování šablon a dokumentaci, což dává AI agentům vše, co potřebují k autonomní produkci profesionálního video obsahu.

Co je Model Context Protocol (MCP)?

Model Context Protocol je otevřený standard vyvinutý pro poskytování strukturovaného přístupu AI asistentů k externím nástrojům a zdrojům dat. Místo spoléhání na to, že AI modely budou hádat formáty API nebo generovat kód, který volá REST endpointy, MCP poskytuje typované, objevitelné rozhraní, které mohou AI agenti dotazovat za běhu.

Pro generování videa MCP řeší kritický problém: AI agenti potřebují vědět, co je možné, předtím než mohou generovat platný výstup. Bez MCP by AI model musel být trénován na specifickém formátu šablon Rendervid, znát každou dostupnou animační předvolbu a rozumět omezením každého typu vrstvy. S MCP agent jednoduše zavolá get_capabilities a obdrží kompletní popis systému, včetně JSON schémat pro každou komponentu.

Proč MCP záleží pro AI generování videa

• Objevování za běhu: AI agenti se učí, co Rendervid umí v okamžiku, kdy se připojí, ne v době tréninku. To znamená, že nové funkce jsou okamžitě dostupné bez přetrénování.
• Typová bezpečnost: Každý nástroj má definované vstupní a výstupní schéma. AI agent přesně ví, jaké parametry jsou vyžadovány a jaké typy musí mít.
• Validace před renderováním: Místo odeslání šablony a doufání, že bude fungovat, může agent nejprve šablonu zvalidovat a opravit jakékoli problémy před tím, než stráví čas renderováním.
• Kompozitnost nástrojů: AI agenti mohou řetězit nástroje dohromady, volat list_examples pro nalezení počáteční šablony, upravit ji, zavolat validate_template pro kontrolu a pak zavolat render_video pro vytvoření výstupu. Vše v jediném tahu konverzace.

Reference MCP Server nástrojů

Rendervid MCP server vystavuje 11 nástrojů organizovaných do tří kategorií: Renderování, Validace & Objevování a Dokumentace. Každý nástroj je navržen tak, aby dal AI agentům maximální autonomii při generování video obsahu.

Nástroje pro renderování

Tyto nástroje zpracovávají skutečnou produkci video a obrazového výstupu z JSON šablon.

render_video

Generuje kompletní video soubor z JSON šablony. Toto je primární renderovací nástroj pro produkci MP4, WebM nebo MOV výstupu.

Parametry:

• template (objekt, povinný) – Kompletní JSON šablona definující scény, vrstvy, animace a nastavení výstupu.
• inputs (objekt, volitelný) – Páry klíč-hodnota pro substituci proměnných šablony.
• output_format (řetězec, volitelný) – Výstupní formát: mp4, webm nebo mov. Výchozí je mp4.

Příklad použití AI agentem:

{
  "tool": "render_video",
  "arguments": {
    "template": {
      "outputSettings": {
        "width": 1080,
        "height": 1920,
        "fps": 30,
        "duration": 10
      },
      "scenes": [
        {
          "duration": 10,
          "layers": [
            {
              "type": "text",
              "text": "Letní výprodej - 50% sleva",
              "fontSize": 72,
              "fontFamily": "Montserrat",
              "color": "#FFFFFF",
              "position": { "x": 540, "y": 960 },
              "animations": [
                {
                  "type": "fadeInUp",
                  "duration": 0.8,
                  "delay": 0.2
                }
              ]
            }
          ]
        }
      ]
    },
    "output_format": "mp4"
  }
}

Vrací: URL nebo cestu k souboru vykresleného videa.

render_image

Generuje jeden snímek nebo statický obrázek z JSON šablony. Užitečné pro vytváření náhledů, grafik pro sociální média, posterových snímků a statických marketingových materiálů.

Parametry:

• template (objekt, povinný) – JSON šablona definující kompozici obrázku.
• inputs (objekt, volitelný) – Hodnoty pro substituci proměnných šablony.
• output_format (řetězec, volitelný) – Výstupní formát: png, jpeg nebo webp. Výchozí je png.
• frame (číslo, volitelné) – Který snímek vykreslit (pro extrakci specifického okamžiku z animované šablony).

Kdy použít render_image vs render_video:

• Použijte render_image pro statický výstup: náhledy, bannery, příspěvky na sociální média, prezentační snímky.
• Použijte render_video pro cokoli s pohybem: animace, přechody, audio, video klipy.

start_render_async

Spustí asynchronní renderovací úlohu pro dlouhá videa (typicky přes 30 sekund). Místo čekání na dokončení renderování synchronně tento nástroj vrací ID úlohy, které můžete dotazovat pomocí check_render_status.

Parametry:

• template (objekt, povinný) – Kompletní JSON šablona.
• inputs (objekt, volitelný) – Hodnoty proměnných šablony.
• output_format (řetězec, volitelný) – Požadovaný výstupní formát.

Vrací: Řetězec job_id, který lze použít s check_render_status a list_render_jobs.

Kdy použít asynchronní renderování:

• Videa delší než 30 sekund
• Šablony s mnoha scénami nebo složitými animacemi
• Dávkové renderovací workflow, kde chcete odeslat více úloh a shromáždit výsledky později
• Cloudová renderovací prostředí, kde dlouhotrvající synchronní požadavky mohou vypršet

check_render_status

Kontroluje aktuální stav asynchronní renderovací úlohy spuštěné pomocí start_render_async.

Parametry:

• job_id (řetězec, povinný) – ID úlohy vrácené start_render_async.

Vrací: Objekt obsahující:

• status – Jeden z queued, rendering, completed nebo failed.
• progress – Procento (0-100) indikující pokrok renderování.
• output_url – URL hotového videa (přítomno pouze když status je completed).
• error – Chybová zpráva, pokud úloha selhala.

Příklad workflow dotazování:

AI Agent:
1. start_render_async → job_id: "abc-123"
2. check_render_status("abc-123") → status: "rendering", progress: 35
3. check_render_status("abc-123") → status: "rendering", progress: 78
4. check_render_status("abc-123") → status: "completed", output_url: "https://..."

list_render_jobs

Vypíše všechny asynchronní renderovací úlohy, aktivní i dokončené. Užitečné pro monitorování dávkových renderovacích operací nebo kontrolu nedávného výstupu.

Parametry:

• status_filter (řetězec, volitelný) – Filtrovat podle stavu: queued, rendering, completed, failed nebo all. Výchozí je all.
• limit (číslo, volitelné) – Maximální počet úloh k vrácení.

Vrací: Pole objektů úloh, každý s job_id, status, progress, created_at a output_url (pokud dokončeno).

Nástroje pro validaci & objevování

Tyto nástroje pomáhají AI agentům pochopit, co Rendervid umí, a ověřit, že šablony jsou správné před renderováním.

validate_template

Validuje JSON šablonu před renderováním. Tento nástroj kontroluje strukturu šablony, typy polí, omezení hodnot a dokonce ověřuje, že URL médií (obrázky, videa, audio soubory) jsou přístupné. Spuštění validace před renderováním zabraňuje ztrátě času na šablonách, které by selhaly během procesu renderování.

Parametry:

• template (objekt, povinný) – JSON šablona k validaci.
• check_urls (boolean, volitelný) – Zda ověřit, že URL médií jsou přístupné. Výchozí je true.

Vrací: Objekt obsahující:

• valid – Boolean indikující, zda je šablona platná.
• errors – Pole chybových objektů s path, message a severity pro každý nalezený problém.
• warnings – Pole varovných objektů pro nekritické problémy (např. nepoužité proměnné, velmi velké rozměry).

Co validace zachytí:

• Chybějící povinná pole (např. scéna bez duration)
• Neplatné typy polí (např. řetězec, kde se očekává číslo)
• Neznámé typy vrstev nebo animační předvolby
• Nefunkční nebo nepřístupné URL médií (obrázky, videa, audio soubory)
• Hodnoty mimo rozsah (např. negativní rozměry, fps nad maximem)
• Chyby syntaxe proměnných šablony

Příklad validační odpovědi:

{
  "valid": false,
  "errors": [
    {
      "path": "scenes[0].layers[2].src",
      "message": "URL vrátila HTTP 404: https://example.com/missing-image.png",
      "severity": "error"
    },
    {
      "path": "scenes[1].duration",
      "message": "Délka scény musí být kladné číslo",
      "severity": "error"
    }
  ],
  "warnings": [
    {
      "path": "outputSettings.width",
      "message": "Šířka 7680 je velmi velká a může vést k pomalému renderování",
      "severity": "warning"
    }
  ]
}

get_capabilities

Vrací komplexní popis všeho, co Rendervid umí. Toto je typicky první nástroj, který AI agent volá při zahájení úlohy generování videa. Odpověď zahrnuje dostupné typy vrstev, animační předvolby, easing funkce, filtry, výstupní formáty a jejich JSON schémata.

Parametry: Žádné.

Vrací: Strukturovaný objekt obsahující:

• layerTypes – Všechny dostupné typy vrstev (text, image, video, shape, audio, group, lottie, custom) s jejich JSON schématy a konfigurovatelnými vlastnostmi.
• animations – Všechny animační předvolby seskupené podle kategorie (entrance, exit, emphasis, keyframe) s popisy a konfigurovatelnými parametry.
• easingFunctions – Všech 30+ easing funkcí s popisy a příklady použití.
• filters – Dostupné vizuální filtry (blur, brightness, contrast, saturate, grayscale, sepia atd.) s rozsahy parametrů.
• outputFormats – Podporované výstupní formáty pro renderování videa a obrázků s jejich omezeními.
• inputTypes – Typy proměnných šablony a validační pravidla.
• sceneTransitions – Všech 17 typů přechodů scén s jejich parametry.

Proč je tento nástroj kritický pro AI agenty:

Odpověď capabilities je samoopisující API. AI agent nemusí být předtrénován na formátu šablon Rendervid. Může zavolat get_capabilities za běhu, obdržet kompletní schéma a generovat platné šablony při prvním pokusu. Když Rendervid přidá nové funkce, animace nebo typy vrstev, AI agenti k nim automaticky získají přístup prostřednictvím tohoto nástroje bez jakýchkoli změn kódu.

get_example

Načte konkrétní ukázkovou šablonu podle názvu. AI agenti to používají k získání funkční šablony jako výchozího bodu, kterou pak upraví podle požadavků uživatele.

Parametry:

• name (řetězec, povinný) – Název ukázkové šablony (např. instagram-story, product-showcase, animated-bar-chart).

Vrací: Kompletní JSON šablonu pro požadovaný příklad, připravenou k renderování nebo úpravě.

Příklad:

AI Agent volá: get_example("instagram-story")
Vrací: Kompletní 1080x1920 Instagram story šablonu s textovými vrstvami,
       obrázkem pozadí a vstupními animacemi

list_examples

Prochází kompletní katalog 50+ ukázkových šablon organizovaných podle kategorií. AI agenti to používají k nalezení relevantních výchozích šablon pro požadavek uživatele.

Parametry:

• category (řetězec, volitelný) – Filtrovat podle kategorie (např. social-media, marketing, data-visualization, typography, e-commerce).

Vrací: Pole objektů metadat příkladů, každý s:

• name – Identifikátor šablony pro použití s get_example.
• category – Kategorie šablony.
• description – Co šablona vytváří.
• dimensions – Výstupní šířka a výška.
• duration – Délka šablony v sekundách.

Nástroje pro dokumentaci

Tyto nástroje poskytují podrobnou referenční dokumentaci, kterou mohou AI agenti konzultovat při konstrukci šablon.

get_component_docs

Vrací podrobnou dokumentaci pro konkrétní komponentu nebo typ vrstvy . Zahrnuje popisy vlastností, povinná vs volitelná pole, výchozí hodnoty a příklady použití.

Parametry:

• component (řetězec, povinný) – Název komponenty/typu vrstvy (např. text, image, video, shape, audio, group, lottie, custom, AnimatedLineChart, TypewriterEffect).

Vrací: Komplexní dokumentaci včetně:

• Tabulky vlastností s typy, výchozími hodnotami a popisy
• JSON schéma pro komponentu
• Příklady použití
• Poznámky o rozdílech v renderování mezi prohlížečem a Node.js

get_animation_docs

Vrací kompletní referenci animačních efektů, včetně všech vstupních, výstupních, důrazových a klíčových snímkových animačních předvoleb.

Parametry:

• animation (řetězec, volitelný) – Konkrétní název animace pro získání podrobné dokumentace (např. fadeInUp, bounceIn, slideOutLeft). Pokud je vynecháno, vrací celý katalog animací.

Vrací: Dokumentaci animace včetně:

• Název animace a kategorie (entrance, exit, emphasis, keyframe)
• Popis vizuálního efektu
• Konfigurovatelné parametry (duration, delay, easing)
• Výchozí hodnoty
• Doporučené případy použití

get_component_defaults

Vrací výchozí hodnoty a kompletní JSON schéma pro konkrétní typ komponenty. AI agenti to používají k pochopení, jak vypadá minimální platná komponenta a jaké vlastnosti mohou přepsat.

Parametry:

• component (řetězec, povinný) – Název komponenty/typu vrstvy.

Vrací: JSON objekt s:

• defaults – Kompletní výchozí hodnoty pro každou vlastnost
• schema – JSON Schema definující strukturu komponenty, typy a omezení
• required – Seznam povinných vlastností

Příklad odpovědi pro textovou vrstvu:

{
  "defaults": {
    "type": "text",
    "text": "",
    "fontSize": 24,
    "fontFamily": "Arial",
    "color": "#000000",
    "fontWeight": "normal",
    "textAlign": "center",
    "position": { "x": 0, "y": 0 },
    "opacity": 1,
    "rotation": 0,
    "animations": []
  },
  "required": ["type", "text"],
  "schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "text": { "type": "string", "description": "Textový obsah k zobrazení" },
      "fontSize": { "type": "number", "minimum": 1, "maximum": 500 },
      "fontFamily": { "type": "string", "description": "Název Google Fontu nebo systémový font" },
      "color": { "type": "string", "pattern": "^#[0-9a-fA-F]{6}$" }
    }
  }
}

get_easing_docs

Vrací kompletní referenci pro všechny dostupné easing funkce. Easing funkce kontrolují křivku akcelerace animací, určující, zda začínají pomalu, končí pomalu, poskakují nebo sledují elastickou křivku.

Parametry:

• easing (řetězec, volitelný) – Konkrétní název easing funkce pro podrobnou dokumentaci. Pokud je vynecháno, vrací celý seznam.

Vrací: Dokumentaci pro každou easing funkci včetně:

• Název funkce (např. easeInOutCubic, easeOutBounce, spring)
• Matematický popis křivky
• Vizuální popis pocitu pohybu
• Doporučené případy použití
• CSS ekvivalent (kde je použitelný)

Nastavení AI integrace

Připojení Rendervid k vašemu AI nástroji vyžaduje přidání MCP serveru do konfigurace vašeho nástroje. Proces nastavení se mírně liší mezi nástroji, ale základní koncept je stejný: nasměrujte váš AI nástroj na vstupní bod Rendervid MCP serveru.

Předpoklady

Před konfigurací jakéhokoli AI nástroje se ujistěte, že máte:

1. Node.js 18+ nainstalované na vašem systému
2. Rendervid naklonovaný a sestavený z GitHub repozitáře :

git clone https://github.com/AceDZN/rendervid.git
cd rendervid
npm install
cd mcp
npm install
npm run build

3. FFmpeg nainstalovaný (vyžadován pro video výstup):

# macOS
brew install ffmpeg

# Ubuntu/Debian
sudo apt install ffmpeg

# Windows (s Chocolatey)
choco install ffmpeg

Claude Desktop / Claude Code

Přidejte Rendervid MCP server do vašeho konfiguračního souboru Claude Desktop.

Umístění konfiguračního souboru:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "rendervid": {
      "command": "node",
      "args": ["/cesta/k/rendervid/mcp/build/index.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

Nahraďte /cesta/k/rendervid skutečnou cestou k vaší instalaci Rendervid.

Pro Claude Code (CLI), přidejte stejnou konfiguraci do souboru .claude/mcp.json vašeho projektu nebo do vašeho globálního nastavení Claude Code. Claude Code automaticky detekuje MCP server a vystaví všech 11 nástrojů během vašich kódovacích sezení.

Po uložení konfigurace restartujte Claude Desktop nebo Claude Code. Připojení můžete ověřit dotazem Claude: “Jaké nástroje Rendervid jsou dostupné?” Claude by měl vypsat všech 11 MCP nástrojů.

Cursor IDE

Přidejte Rendervid MCP server do MCP konfigurace Cursor.

Konfigurační soubor: .cursor/mcp.json v kořenovém adresáři vašeho projektu (nebo globální nastavení Cursor).

{
  "mcpServers": {
    "rendervid": {
      "command": "node",
      "args": ["/cesta/k/rendervid/mcp/build/index.js"]
    }
  }
}

Po uložení restartujte Cursor. Nástroje Rendervid budou dostupné v AI asistentovi Cursor, což vám umožní generovat videa přímo z vašeho editoru.

Windsurf IDE

Windsurf podporuje MCP servery prostřednictvím své AI konfigurace. Přidejte Rendervid server do vašeho Windsurf MCP nastavení:

{
  "mcpServers": {
    "rendervid": {
      "command": "node",
      "args": ["/cesta/k/rendervid/mcp/build/index.js"]
    }
  }
}

Konzultujte dokumentaci Windsurf pro přesné umístění konfiguračního souboru, protože se může lišit podle verze a operačního systému.

Obecné nastavení MCP

Jakýkoli nástroj, který implementuje specifikaci MCP klienta, se může připojit k Rendervid MCP serveru. Server komunikuje přes stdio (standardní vstup/výstup), což je výchozí MCP transport.

Pro integraci s vlastním MCP klientem:

1. Spusťte proces MCP serveru:

   node /cesta/k/rendervid/mcp/build/index.js
   

2. Komunikujte přes stdin/stdout pomocí MCP JSON-RPC protokolu.
3. Zavolejte tools/list pro objevení dostupných nástrojů.
4. Zavolejte tools/call s názvem nástroje a argumenty pro spuštění jakéhokoli nástroje.

MCP server je bezstavový. Každé volání nástroje je nezávislé a server může zpracovávat souběžné požadavky od více klientů.

AI Workflow: Příklady od začátku do konce

Následující příklady ukazují, jak AI agenti používají MCP nástroje Rendervid k přechodu od přirozeného jazykového příkazu k hotovému videu.

Příklad 1: Tvorba obsahu pro sociální média

Příkaz uživatele: “Vytvoř 10sekundovou Instagram story propagující letní výprodej s animovaným textem a gradientním pozadím”

Workflow AI agenta:

Krok 1 – Objevte capabilities:

Agent zavolá get_capabilities, aby se dozvěděl o dostupných typech vrstev, animačních předvolbách a omezeních výstupu. Zjistí, že vrstvy text a shape jsou dostupné, animace fadeInUp a scaleIn existují a Instagram stories používají rozlišení 1080x1920.

Krok 2 – Najděte výchozí šablonu:

Agent zavolá list_examples s category: "social-media" a najde šablonu instagram-story. Pak zavolá get_example("instagram-story") pro načtení kompletní JSON šablony.

Krok 3 – Sestavte šablonu:

Pomocí příkladu jako reference agent sestaví vlastní šablonu:

{
  "outputSettings": {
    "width": 1080,
    "height": 1920,
    "fps": 30,
    "duration": 10
  },
  "scenes": [
    {
      "duration": 10,
      "layers": [
        {
          "type": "shape",
          "shapeType": "rectangle",
          "width": 1080,
          "height": 1920,
          "gradient": {
            "type": "linear",
            "angle": 135,
            "stops": [
              { "color": "#FF6B35", "position": 0 },
              { "color": "#F72585", "position": 0.5 },
              { "color": "#7209B7", "position": 1 }
            ]
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "LETNÍ VÝPRODEJ",
          "fontSize": 96,
          "fontFamily": "Montserrat",
          "fontWeight": "bold",
          "color": "#FFFFFF",
          "position": { "x": 540, "y": 700 },
          "animations": [
            { "type": "fadeInUp", "duration": 0.8, "delay": 0.3 }
          ]
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "50% SLEVA NA VŠE",
          "fontSize": 64,
          "fontFamily": "Montserrat",
          "color": "#FFE066",
          "position": { "x": 540, "y": 850 },
          "animations": [
            { "type": "fadeInUp", "duration": 0.8, "delay": 0.6 }
          ]
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "Nakupovat nyní →",
          "fontSize": 48,
          "fontFamily": "Montserrat",
          "color": "#FFFFFF",
          "position": { "x": 540, "y": 1200 },
          "animations": [
            { "type": "scaleIn", "duration": 0.6, "delay": 1.2 }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Krok 4 – Validujte:

Agent zavolá validate_template s JSON šablonou. Odpověď přijde jako valid: true bez chyb.

Krok 5 – Renderujte:

Agent zavolá render_video s validovanou šablonou a obdrží URL k hotovému MP4 souboru.

Příklad 2: Automatizace marketingového videa

Příkaz uživatele: “Vygeneruj video prezentace produktu pro naše nová sluchátka. Použij tento obrázek produktu: https://example.com/headphones.png . Název produktu je ‘SoundPro X1’ a cena je $299.”

Workflow AI agenta:

1. get_capabilities – Učí se o obrazových vrstvách, stylování textu a možnostech animace.
2. list_examples – Najde šablonu product-showcase v kategorii e-commerce.
3. get_example("product-showcase") – Načte kompletní šablonu prezentace produktu, která používá proměnné šablony pro název produktu, obrázek a cenu.
4. Upraví šablonu – Aktualizuje inputs s daty produktu uživatele:

   {
     "inputs": {
       "productName": "SoundPro X1",
       "productImage": "https://example.com/headphones.png",
       "price": "$299",
       "tagline": "Prémiový zvuk, nově definovaný"
     }
   }
   

5. validate_template – Ověří šablonu a potvrdí, že https://example.com/headphones.png je přístupné.
6. render_video – Vytvoří finální video prezentace produktu.

Tento workflow demonstruje, jak AI agenti využívají proměnné šablony k vytváření personalizovaného obsahu ze znovupoužitelných šablon. Stejná šablona prezentace produktu může generovat stovky unikátních videí výměnou vstupů.

Příklad 3: Generování vizualizace dat

Příkaz uživatele: “Vytvoř animovaný sloupcový graf zobrazující čtvrtletní příjmy: Q1: $1.2M, Q2: $1.8M, Q3: $2.1M, Q4: $2.7M”

Workflow AI agenta:

1. get_capabilities – Objeví typ vrstvy custom a vestavěnou komponentu AnimatedLineChart.
2. get_component_docs("AnimatedLineChart") – Přečte dokumentaci pro komponentu grafu, učí se o formátu dat, konfiguraci barev, popisech os a možnostech animace.
3. get_component_defaults("AnimatedLineChart") – Získá výchozí hodnoty a JSON schéma pro pochopení minimální požadované konfigurace.
4. Sestaví šablonu s vrstvou vlastní komponenty:

   {
     "type": "custom",
     "component": "AnimatedLineChart",
     "props": {
       "data": [
         { "label": "Q1", "value": 1200000 },
         { "label": "Q2", "value": 1800000 },
         { "label": "Q3", "value": 2100000 },
         { "label": "Q4", "value": 2700000 }
       ],
       "colors": ["#4361EE", "#3A0CA3", "#7209B7", "#F72585"],
       "title": "Čtvrtletní příjmy 2025",
       "yAxisLabel": "Příjmy (USD)",
       "animationDuration": 2
     }
   }
   

5. validate_template – Potvrdí, že struktura šablony je správná.
6. render_video – Generuje animované video grafu.

Samoopisující API: Jak capabilities dělají AI agenty efektivními

Nástroj get_capabilities je základním kamenem AI integrace Rendervid. Implementuje vzor samoopisujícího API, kde systém říká AI agentům přesně, co umí, jaké parametry jsou vyžadovány a jaké hodnoty jsou platné. To eliminuje potřebu AI modelů zapamatovat si nebo být trénován na specifickém API Rendervid.

Co odpověď Capabilities obsahuje

Když AI agent zavolá get_capabilities, obdrží strukturovanou odpověď pokrývající každý aspekt renderovacího systému:

Typy vrstev s JSON Schématy:

{
  "layerTypes": {
    "text": {
      "description": "Vykresluje text s plnou kontrolou stylování",
      "schema": {
        "properties": {
          "text": { "type": "string", "required": true },
          "fontSize": { "type": "number", "default": 24, "min": 1, "max": 500 },
          "fontFamily": { "type": "string", "default": "Arial" },
          "color": { "type": "string", "format": "hex-color" },
          "position": { "type": "object", "properties": { "x": {}, "y": {} } },
          "animations": { "type": "array", "items": { "$ref": "#/animations" } }
        }
      }
    },
    "image": { "..." : "..." },
    "video": { "..." : "..." },
    "shape": { "..." : "..." },
    "audio": { "..." : "..." },
    "group": { "..." : "..." },
    "lottie": { "..." : "..." },
    "custom": { "..." : "..." }
  }
}

Animační předvolby:

Odpověď capabilities vypíše každou animační předvolbu s její kategorií, konfigurovatelnými parametry a popisem. AI agent přijímající tato data ví, že fadeInUp je vstupní animace s parametry duration, delay a easing a že pohybuje prvkem nahoru při jeho zeslabování.

Easing funkce:

Všech 30+ easing funkcí je uvedeno s popisy, takže AI agent může vybrat správnou křivku pro každou animaci. Například easeOutBounce je popsán jako simulace poskakujícího efektu na konci animace, což může agent doporučit pro hravý nebo upoutávající obsah.

Filtry a efekty:

Vizuální filtry jako blur, brightness, contrast, saturate, grayscale a sepia jsou zdokumentovány s jejich rozsahy parametrů, což umožňuje AI agentovi aplikovat postprocessingové efekty na jakoukoli vrstvu.

Proč samoopisující API záleží

Tradiční API vyžadují dokumentaci, kterou AI modely mohly nebo nemusely vidět během tréninku. Samoopisující API poskytuje dokumentaci za běhu, což zajišťuje, že AI agent má vždy aktuální, přesné informace. Když Rendervid přidá novou animační předvolbu nebo typ vrstvy, každý připojený AI agent ji okamžitě uvidí prostřednictvím get_capabilities. Žádné aktualizace dokumentace, žádné přetrénování, žádné nesoulady verzí.

Osvědčené postupy pro AI generování videa

Následujte tyto pokyny pro dosažení nejlepších výsledků při používání AI agentů k generování Rendervid videí.

1. Vždy validujte před renderováním

Zavolejte validate_template před každým renderováním. Renderování je výpočetně náročné a validace je téměř okamžitá. Validační nástroj zachytí problémy, které by způsobily selhání renderování nebo neočekávaný výstup:

• Nefunkční URL médií (obrázky, videa, audio soubory vracející 404)
• Neplatná JSON struktura nebo chybějící povinná pole
• Hodnoty mimo rozsah pro rozměry, velikosti fontů nebo délky
• Neznámé animační předvolby nebo typy vrstev

Typický AI workflow by měl vždy zahrnovat validaci jako krok před voláním render_video nebo render_image.

2. Začněte z příkladů

Místo sestavování šablon od nuly by AI agenti měli používat list_examples a get_example k nalezení relevantní výchozí šablony. Ukázkové šablony jsou testované a je známo, že produkují dobrý výstup. Začít z příkladu a upravit jej je rychlejší a méně náchylné k chybám než generování zcela nové struktury šablony.

Doporučený přístup:

1. Zavolejte list_examples s relevantní kategorií
2. Zavolejte get_example pro nejbližší odpovídající šablonu
3. Upravte šablonu tak, aby odpovídala specifickým požadavkům uživatele
4. Validujte a renderujte

3. Používejte popisné příkazy

Při žádosti o videa od AI agenta buďte konkrétní ohledně:

• Rozměrů a platformy – “1080x1920 Instagram story” je lepší než “vertikální video”
• Délky – “10sekundový úvod” je lepší než “krátké video”
• Stylu a nálady – “tmavé pozadí s neonovým textem a poskakujícími animacemi” dává AI agentovi jasný směr
• Struktury obsahu – “Tři textové řádky objevující se jeden po druhém s fade-in animacemi” je více proveditelné než “nějaký animovaný text”

4. Iterujte na šablonách

Generování videa je iterativní. Po prvním renderování zkontrolujte výstup a požádejte AI agenta o úpravu konkrétních prvků:

• “Udělej titulek větší a změň barvu na zlatou”
• “Zpomal vstupní animace a přidej 0.5sekundové zpoždění mezi každý řádek”
• “Přidej jemný blur filtr na obrázek pozadí”
• “Změň easing z linear na easeOutCubic pro hladší pohyb”

AI agent může upravit existující šablonu a znovu vykreslit bez začínání od začátku, což činí iteraci rychlou a efektivní.

5. Využijte proměnné šablony pro dávkovou produkci

Pokud potřebujete více variací stejného videa (různé produkty, různé jazyky, různá data), požádejte AI agenta o vytvoření šablony s proměnnými . To vám umožní vykreslit mnoho videí z jediné šablony předáním různých inputs:

{
  "inputs": {
    "productName": "Běžecké boty Pro",
    "productImage": "https://example.com/shoes.png",
    "price": "$149",
    "tagline": "Běžte rychleji, jděte dále"
  }
}

6. Používejte asynchronní renderování pro dlouhá videa

Pro videa delší než 30 sekund nebo šablony se složitými animacemi použijte start_render_async místo render_video. To zabraňuje vypršení časových limitů a umožňuje AI agentovi provádět další úkoly, zatímco se video vykresluje na pozadí.

Objevování šablon: Procházení 100+ příkladů

Rendervid zahrnuje přes 100 ukázkových šablon pokrývajících 32 kategorií, což dává AI agentům bohatou knihovnu výchozích bodů pro jakoukoli úlohu generování videa.

Jak AI agenti objevují šablony

Workflow objevování šablon používá dva nástroje v pořadí:

1. list_examples – Procházejte katalog s volitelným filtrováním kategorií pro nalezení relevantních šablon.
2. get_example – Načtěte kompletní JSON šablonu pro konkrétní příklad.

Kategorie šablon

AI agenti mohou filtrovat příklady podle kategorie pro rychlé nalezení relevantních výchozích bodů:

Objevování šablon v praxi

Když uživatel požádá o “animovaný graf zobrazující prodejní data,” AI agent:

1. Zavolá list_examples(category: "data-visualization") a obdrží seznam šablon souvisejících s grafy.
2. Identifikuje animated-bar-chart jako nejlepší shodu na základě popisu.
3. Zavolá get_example("animated-bar-chart") pro načtení kompletní šablony.
4. Prozkoumá strukturu šablony pro pochopení formátování dat.
5. Nahradí ukázková data skutečnými prodejními čísly uživatele.
6. Validuje a vykreslí.

Tento přístup zaměřený na objevování znamená, že AI agenti konzistentně produkují dobře strukturované šablony, protože staví na testovaných příkladech spíše než generování JSON šablony od nuly.

Prozkoumávání všech dostupných šablon

Pro zobrazení každé dostupné šablony může AI agent zavolat list_examples bez filtru kategorie. Odpověď zahrnuje metadata pro všech 100+ šablon, což umožňuje agentovi vyhledávat napříč kategoriemi pro nejlepší shodu. Každá položka zahrnuje název šablony, kategorii, popis, rozměry a délku, což dává agentovi dostatek informací pro informované rozhodnutí.

Podporované AI nástroje

Rendervid MCP server funguje s jakýmkoli nástrojem, který implementuje specifikaci klienta Model Context Protocol. Následující nástroje byly testovány a potvrzeny, že fungují s Rendervid:

Protože MCP je otevřený standard, jakýkoli budoucí nástroj, který přidá podporu MCP klienta, bude automaticky kompatibilní s Rendervid MCP serverem. Nejsou vyžadovány žádné změny serveru nebo jeho nástrojů.

Další kroky

• Přehled Rendervid – Naučte se o všech funkcích Rendervid, výstupních formátech a architektuře.
• Systém šablon – Hluboký ponor do struktury JSON šablon, proměnných a vstupního systému.
• Reference komponent – Dokumentace pro všechny typy vrstev a vlastní React komponenty.
• Průvodce nasazením – Nasaďte Rendervid na AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Run nebo Docker pro cloudové renderování.
• GitHub repozitář – Zdrojový kód, sledování problémů a komunitní příspěvky.