DaVinci Resolve MCP Server

Was macht der “DaVinci Resolve” MCP Server?

Der DaVinci Resolve MCP Server ist ein Integrationstool, das KI-Assistenten und die Videoschnittsoftware DaVinci Resolve über das Model Context Protocol (MCP) verbindet. Als Middleware-Server ermöglicht er automatisierte, KI-gesteuerte Interaktionen mit DaVinci Resolve, etwa das Steuern von Bearbeitungsaktionen, das Abfragen von Projektinformationen oder das Auslösen von Exporten. So können Entwickler und Kreative intelligente Workflows schaffen, die die leistungsfähigen Bearbeitungsmöglichkeiten von DaVinci Resolve über programmatischen Zugriff nutzen, die Produktivität steigern, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und in größere KI-gestützte Content-Erstellungs- und Managementpipelines integrieren.

Liste der Prompts

Im Repository konnten keine Informationen zu Prompt-Vorlagen gefunden werden.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation wurden keine expliziten Ressourcen-Definitionen gefunden.

Liste der Tools

Im resolve_mcp_server.py oder an anderer Stelle im Repository sind keine klaren Tool-Definitionen vorhanden.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisiertes Video-Editing
  Verwenden Sie KI-Agenten, um Videotimelines zu bearbeiten, Übergänge einzufügen oder Clips in DaVinci Resolve zu verwalten – so werden gängige Bearbeitungsabläufe beschleunigt.
• Projekt-Metadatenextraktion
  Metadaten aus DaVinci Resolve-Projekten abfragen und erfassen, z.B. für Katalogisierung, Analysen oder die Integration mit Asset-Management-Systemen.
• Batch-Export-Automatisierung
  Medienexporte programmgesteuert auslösen und verwalten, um Batch-Verarbeitung und KI-gesteuerte Exportlogik zu ermöglichen.
• Remote-Zusammenarbeit
  Remote- oder automatisierte Agenten können mit DaVinci Resolve-Projekten interagieren und kollaborative Bearbeitungsszenarien unterstützen.
• Individuelle Workflow-Integration
  DaVinci Resolve über KI-gesteuerte Automatisierung mit externen APIs oder Tools (z. B. Cloudspeicher, Transkriptionsdienste) verbinden.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python (wie vom DaVinci Resolve MCP Server benötigt) installiert ist.
2. Klonen Sie das Repository:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Installieren Sie die Abhängigkeiten:
   pip install -r requirements.txt
4. Fügen Sie den Server zur Windsurf-Konfiguration hinzu, z. B. in windsurf.config.json:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration, starten Sie Windsurf neu und überprüfen Sie die Serververbindung.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Python auf Ihrem System verfügbar ist.
2. Klonen Sie das Repo und installieren Sie die Abhängigkeiten wie oben beschrieben.
3. Öffnen Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Claude.
4. Fügen Sie den DaVinci Resolve MCP Server hinzu:

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

5. Speichern und starten Sie Claude neu, dann prüfen Sie die Verbindung.

Cursor

1. Überprüfen Sie Python und die DaVinci Resolve MCP Server-Abhängigkeiten.
2. Laden Sie das MCP-Server-Repo herunter oder klonen Sie es.
3. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei für MCP-Server von Cursor.
4. Fügen Sie Folgendes hinzu:

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

5. Speichern und starten Sie Cursor neu.

Cline

1. Installieren Sie alle Voraussetzungen (Python, Abhängigkeiten des Repos).
2. Klonen Sie das Repository.
3. Öffnen Sie die MCP-Server-Konfiguration von Cline.
4. Fügen Sie den Server hinzu:

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

5. Speichern Sie die Datei und starten Sie Cline neu.

API-Keys absichern

Für sensible Umgebungsvariablen (z. B. API-Keys) nutzen Sie die Schlüssel env und inputs in Ihrer Konfiguration wie folgt:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie die Details Ihres MCP-Servers im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool nutzen und auf alle Funktionen und Fähigkeiten zugreifen. Denken Sie daran, “davinci-resolve” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihren eigenen MCP-Server anzupassen.

Übersicht

Roots-Unterstützung: ⛔ Nicht erwähnt
Sampling-Unterstützung: ⛔ Nicht erwähnt

Nach den verfügbaren Informationen und der Vollständigkeit der Dokumentation würde ich diesem MCP-Server eine 4 von 10 geben. Die Einrichtungsanleitung ist klar und Anwendungsfälle sind beschrieben, aber das Fehlen dokumentierter Ressourcen, Tools und Prompts schränkt den praktischen Nutzen für Entwickler auf der Suche nach einer Plug-and-Play-Lösung ein.

MCP Score