Video Editor MCP Server

Hvad laver “Video Editor” MCP Server?

Video Editor MCP Server er et værktøj, der forbinder AI-assistenter med Video Jungle videoplatformen og muliggør problemfri integration til video-upload, redigering, søgning og generering. Ved at forbinde AI-workflows med Video Jungles API’er og ressourcer kan udviklere og brugere automatisere oprettelse af videoprojekter, håndtere aktiver, generere redigeringer baseret på kontekst eller søgeresultater og interagere med videoinhold i stor skala. Denne server gør det muligt for store sprogmodeller at udføre komplekse video-relaterede operationer såsom analyse af video-/lydindhold, live-redigering og hentning af projektmetadata—alt sammen med udnyttelse af sky- og lokale ressourcer. For at bruge serveren skal brugeren have en Video Jungle-konto og indsende sin API-nøgle.

Liste over Prompts

Der er i øjeblikket ingen promptskabeloner dokumenteret i repository’et.

Liste over Ressourcer

• Brugerdefineret vj:// URI-skema
  Giver unikke URI’er for individuelle videoer og projekter, så direkte reference og adgang er mulig.
• Projektressourcer
  Hver projektressource beskrives med navn og beskrivelse, hvilket hjælper med at organisere generative scripts, analyserede videoer og billeder.
• Metadata for søgeresultater
  Søgeforespørgsler returnerer metadata om, hvad der er i videoen og hvornår, hvilket letter generering af redigeringer og dybere indholdsanalyse.

Liste over Værktøjer

• add-video
  Tilføjer en videofil til analyse fra en URL og returnerer en vj:// URI til reference.
• create-videojungle-project
  Opretter et nyt Video Jungle-projekt til organisering af scripts, videoer og billeder til redigering.
• edit-locally
  Downloader et OpenTimelineIO-projekt til lokal redigering i Davinci Resolve Studio (kræver at Resolve Studio kører).
• generate-edit-from-videos
  Genererer en gengivet videoredigering fra flere videofiler.
• generate-edit-from-single-video
  Opretter en redigering ud fra én input-videofil.
• get-project-assets
  Henter aktiver fra et projekt til videoredigering.
• search-videos
  Finder videomatches ved brug af embeddings og nøgleord.
• update-video-edit
  Opdaterer information om en videoredigering i realtid, hvis Video Jungle er åben.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiseret video-upload og analyse
  Brug AI til at uploade videofiler fra URL’er, analysere dem for lyd- og billedindhold og gøre dem søgbare til senere brug.
• Videosøgning og metadata-hentning
  Udfør semantiske eller nøgleordsbaserede søgninger i dit videobibliotek og få detaljeret metadata til indholdsopdagelse og planlægning af redigeringer.
• Automatiseret generering af videoredigeringer
  Generér nye videoredigeringer programmatisk fra enten én video eller flere kilder baseret på kontekst eller søgeresultater.
• Lokal redigering af videoprojekter
  Download projekter som OpenTimelineIO-filer til avanceret lokal redigering i professionelle værktøjer som Davinci Resolve Studio.
• Realtidsopdateringer af redigeringer
  Opdater information om videoredigeringer live, så ændringer straks kan ses i åbne Video Jungle-sessioner.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js og Windsurf er installeret.
2. Hent din Video Jungle API-nøgle fra Video Jungle indstillinger.
3. Tilføj Video Editor MCP server-konfigurationen til din Windsurf config-fil.
4. Brug det generiske pakkenavn: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Gem din konfiguration og genstart Windsurf.

Eksempel på JSON:

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

Sikring af API-nøgle:

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

Claude

1. Installer Claude Desktop.
2. Hent din Video Jungle API-nøgle.
3. Redigér claude_desktop_config.json (Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
4. Tilføj Video Editor MCP server-konfigurationen.
5. Gem og genstart Claude Desktop.

Eksempel på JSON:

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

Sikring af API-nøgle:

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

Cursor

1. Installer Node.js og Cursor.
2. Hent din Video Jungle API-nøgle.
3. Redigér din Cursor-konfiguration til at inkludere MCP-serveren.
4. Brug det generiske pakkenavn: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Gem og genstart Cursor.

Eksempel på JSON:

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

Sikring af API-nøgle:

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

Cline

1. Installer Cline og Node.js.
2. Hent din API-nøgle fra Video Jungle.
3. Redigér din Cline-konfiguration til at tilføje Video Editor MCP-serveren.
4. Brug pakken: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Gem og genstart Cline.

Eksempel på JSON:

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

Sikring af API-nøgle:

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

Bemærk: Brug altid miljøvariabler for at holde dine API-nøgler sikre.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "video-editor-mcp": {
    "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 muligheder.

Oversigt

Jeg vil vurdere Video Editor MCP til 7 ud af 10: Den tilbyder robust integration af værktøjer og ressourcer, sikker opsætning og understøtter flere platforme. Dog mangler der dokumenterede promptskabeloner og eksplicit understøttelse af avancerede MCP-funktioner som roots og sampling.

MCP Score