Servidor MCP de DaVinci Resolve

¿Qué hace el Servidor MCP de “DaVinci Resolve”?

El Servidor MCP de DaVinci Resolve es una herramienta de integración diseñada para conectar asistentes de IA y el software de edición de video DaVinci Resolve a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Actuando como un servidor intermediario, permite interacciones automatizadas e impulsadas por IA con DaVinci Resolve, como controlar acciones de edición, consultar información de proyectos o activar exportaciones. Esto permite a desarrolladores y creadores construir flujos de trabajo inteligentes que aprovechan las potentes capacidades de edición de DaVinci Resolve mediante acceso programático, mejorando la productividad, automatizando tareas repetitivas e integrándose con canales más amplios impulsados por IA para la creación y gestión de contenidos.

Lista de Prompts

No se pudo encontrar información sobre plantillas de prompt en el repositorio.

Lista de Recursos

No se encontraron definiciones explícitas de recursos en el repositorio o la documentación.

Lista de Herramientas

No hay definiciones claras de herramientas presentes en resolve_mcp_server.py ni en otra parte del repositorio.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Edición de video automatizada
  Utiliza agentes de IA para editar líneas de tiempo de video, aplicar transiciones o gestionar clips en DaVinci Resolve, optimizando los flujos de trabajo de edición comunes.
• Extracción de metadatos de proyectos
  Consulta y recopila metadatos de proyectos de DaVinci Resolve para catalogación, análisis o integración con sistemas de gestión de activos.
• Automatización de exportaciones por lotes
  Activa y gestiona exportaciones de medios de manera programática, permitiendo procesamiento por lotes y lógica de exportación impulsada por IA.
• Colaboración remota
  Permite que agentes remotos o automatizados interactúen con proyectos de DaVinci Resolve, facilitando escenarios de edición colaborativa.
• Integración de flujos de trabajo personalizados
  Conecta DaVinci Resolve con APIs o herramientas externas (por ejemplo, almacenamiento en la nube, servicios de transcripción) mediante automatización impulsada por IA.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Python (como requiere el Servidor MCP de DaVinci Resolve) esté instalado.
2. Clona el repositorio:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Instala las dependencias:
   pip install -r requirements.txt
4. Agrega el servidor a la configuración de Windsurf, por ejemplo, en windsurf.config.json:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf. Verifica la conectividad del servidor.

Claude

1. Asegúrate de que Python esté disponible en tu sistema.
2. Clona el repositorio e instala las dependencias como se indica arriba.
3. Abre el archivo de configuración MCP de Claude.
4. Agrega el Servidor MCP de DaVinci Resolve:

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

5. Guarda y reinicia Claude, luego verifica la conexión.

Cursor

1. Confirma Python y las dependencias del Servidor MCP de DaVinci Resolve.
2. Descarga o clona el repositorio del servidor MCP.
3. Abre el archivo de configuración de Cursor para servidores MCP.
4. Agrega lo siguiente:

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

5. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Instala todos los prerrequisitos (Python, dependencias del repositorio).
2. Clona el repositorio.
3. Abre la configuración del servidor MCP de Cline.
4. Agrega el servidor:

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

5. Guarda el archivo y reinicia Cline.

Protección de claves API

Para cualquier variable de entorno sensible (por ejemplo, claves API), utiliza las claves env e inputs en tu configuración de la siguiente manera:

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

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo con FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP utilizando este formato JSON:

{
  "davinci-resolve": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tumcpserver.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “davinci-resolve” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Soporte de roots: ⛔ No mencionado
Soporte de muestreo: ⛔ No mencionado

Basándome en la información disponible y la completitud de la documentación, calificaría este servidor MCP con un 4 de 10. Aunque las instrucciones de configuración son claras y los casos de uso están descritos, la ausencia de recursos, herramientas y prompts documentados limita su utilidad práctica para desarrolladores que buscan una experiencia plug-and-play.

Puntuación MCP