Serveur MCP DaVinci Resolve

Que fait le serveur MCP “DaVinci Resolve” ?

Le serveur MCP DaVinci Resolve est un outil d’intégration conçu pour relier les assistants IA au logiciel de montage vidéo DaVinci Resolve via le Model Context Protocol (MCP). En faisant office de serveur intermédiaire, il permet des interactions automatisées, pilotées par l’IA, avec DaVinci Resolve, telles que le contrôle des actions de montage, la consultation d’informations sur les projets ou le déclenchement d’exports. Cela permet aux développeurs et créateurs de construire des flux de travail intelligents qui tirent parti des puissantes capacités de montage de DaVinci Resolve via un accès programmatique, améliorant la productivité, automatisant les tâches répétitives et s’intégrant à des pipelines de création de contenu pilotés par l’IA.

Liste des prompts

Aucune information sur des modèles de prompt n’a été trouvée dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune définition explicite de ressource n’a été trouvée dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

Aucune définition claire d’outil n’est présente dans resolve_mcp_server.py ou ailleurs dans le dépôt.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Montage vidéo automatisé
  Utilisez des agents IA pour monter des timelines vidéo, appliquer des transitions ou gérer les clips dans DaVinci Resolve, optimisant ainsi les flux de montage courants.
• Extraction de métadonnées de projet
  Interrogez et collectez les métadonnées des projets DaVinci Resolve pour le catalogage, l’analytique ou l’intégration à des systèmes de gestion d’actifs.
• Automatisation des exports en lot
  Déclenchez et gérez les exports médias de façon programmatique, permettant le traitement en lot et une logique d’export pilotée par l’IA.
• Collaboration à distance
  Permettez à des agents distants ou automatisés d’interagir avec des projets DaVinci Resolve, facilitant ainsi la collaboration sur le montage.
• Intégration de flux personnalisés
  Connectez DaVinci Resolve à des API ou outils externes (stockage cloud, services de transcription, etc.) via une automatisation pilotée par l’IA.

Comment l’installer

Windsurf

1. Vérifiez que Python (requis par le serveur MCP DaVinci Resolve) est installé.
2. Clonez le dépôt :
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Installez les dépendances :
   pip install -r requirements.txt
4. Ajoutez le serveur à la configuration de Windsurf, par exemple dans windsurf.config.json :

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

5. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf. Vérifiez la connectivité du serveur.

Claude

1. Vérifiez que Python est disponible sur votre système.
2. Clonez le dépôt et installez les dépendances comme ci-dessus.
3. Ouvrez le fichier de configuration MCP de Claude.
4. Ajoutez le serveur MCP DaVinci Resolve :

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

5. Enregistrez et redémarrez Claude, puis vérifiez la connexion.

Cursor

1. Vérifiez Python et les dépendances du serveur MCP DaVinci Resolve.
2. Téléchargez ou clonez le dépôt du serveur MCP.
3. Ouvrez le fichier de configuration MCP de Cursor.
4. Ajoutez ce qui suit :

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

5. Enregistrez et redémarrez Cursor.

Cline

1. Installez tous les prérequis (Python, dépendances du dépôt).
2. Clonez le dépôt.
3. Ouvrez la configuration du serveur MCP de Cline.
4. Ajoutez le serveur :

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

5. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.

Sécuriser les clés API

Pour toute variable d’environnement sensible (par exemple, une clé API), utilisez les clés env et inputs dans votre configuration comme suit :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer “davinci-resolve” par le nom effectif de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par celle de votre serveur MCP.

Aperçu

Support des racines : ⛔ Non mentionné
Support du sampling : ⛔ Non mentionné

Sur la base des informations disponibles et de la complétude de la documentation, j’attribuerais à ce serveur MCP une note de 4 sur 10. Bien que les instructions d’installation soient claires et que les cas d’usage soient décrits, l’absence de ressources, d’outils et de prompts documentés limite son intérêt pratique pour les développeurs cherchant une expérience clé en main.

Score MCP