DaVinci Resolve MCP Server

Hvad gør “DaVinci Resolve” MCP Server?

DaVinci Resolve MCP Server er et integrationværktøj designet til at bygge bro mellem AI-assistenter og DaVinci Resolve videoredigeringssoftware via Model Context Protocol (MCP). Ved at fungere som en middleware-server muliggør den automatiserede, AI-drevne interaktioner med DaVinci Resolve, såsom at styre redigeringshandlinger, forespørge projektinformation eller igangsætte eksport. Dette giver udviklere og indholdsskabere mulighed for at bygge intelligente workflows, der kan udnytte DaVinci Resolves kraftfulde redigeringsfunktioner via programmatisk adgang, hvilket øger produktiviteten, automatiserer gentagne opgaver og integrerer med bredere AI-drevne pipelines til indholdsproduktion og -styring.

Liste over Prompts

Ingen oplysninger om prompt-skabeloner kunne findes i repositoriet.

Klar til at vokse din virksomhed?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater inden for få dage.

Anmod om demo Log ind

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressource-definitioner blev fundet i repositoriet eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

Ingen klare værktøjsdefinitioner findes i resolve_mcp_server.py eller andre steder i repositoriet.

Tilmeld dig vores nyhedsbrev

Få de seneste tips, trends og tilbud gratis.

E-mailadresse

Tilmeld

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiseret Videoredigering
  Brug AI-agenter til at redigere videotidslinjer, anvende overgange eller håndtere klip i DaVinci Resolve og strømline almindelige redigerings-workflows.
• Projektmetadataudtræk
  Forespørg og indsamle metadata fra DaVinci Resolve-projekter til katalogisering, analyse eller integration med asset management-systemer.
• Batch Eksportautomatisering
  Udløs og håndter medieeksport programmæssigt, hvilket muliggør batchbehandling og AI-drevet eksportlogik.
• Fjernarbejde
  Gør det muligt for fjern- eller automatiserede agenter at interagere med DaVinci Resolve-projekter og understøtte samarbejdsredigering.
• Tilpasset Workflow-integration
  Forbind DaVinci Resolve med eksterne API’er eller værktøjer (f.eks. cloud storage, transskriptionstjenester) via AI-drevet automatisering.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Python (som krævet af DaVinci Resolve MCP Server) er installeret.
2. Klon repositoriet:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Installer afhængigheder:
   pip install -r requirements.txt
4. Tilføj serveren til Windsurf’s konfiguration, f.eks. i windsurf.config.json:

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

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf. Bekræft serverforbindelsen.

Claude

1. Sikr dig, at Python er tilgængeligt på dit system.
2. Klon repoet og installer afhængigheder som ovenfor.
3. Åbn Claudes MCP-konfigurationsfil.
4. Tilføj DaVinci Resolve MCP Server:

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

5. Gem og genstart Claude, og bekræft derefter forbindelsen.

Cursor

1. Bekræft Python og DaVinci Resolve MCP Server-afhængigheder.
2. Download eller klon MCP-serverens repo.
3. Åbn Cursors konfigurationsfil for MCP-servere.
4. Tilføj følgende:

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

5. Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Installer alle forudsætninger (Python, repository-afhængigheder).
2. Klon repositoriet.
3. Åbn Clines MCP-serverkonfiguration.
4. Tilføj serveren:

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

5. Gem filen og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler

For følsomme miljøvariabler (f.eks. API-nøgler), brug env og inputs-felterne i din konfiguration som følger:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsæt dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og egenskaber. Husk at ændre “davinci-resolve” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Roots support: ⛔ Ikke nævnt
Sampling support: ⛔ Ikke nævnt

Baseret på den tilgængelige information og dokumentationens fuldstændighed, vil jeg vurdere denne MCP-server til 4 ud af 10. Selvom opsætningsvejledningen er klar, og anvendelsestilfælde er beskrevet, begrænser manglen på dokumenterede ressourcer, værktøjer og prompts dens praktiske anvendelighed for udviklere, der søger en plug-and-play-oplevelse.

MCP-score