Server MCP Video Editor

Cosa fa il Server MCP “Video Editor”?

Il Server MCP Video Editor è uno strumento che collega gli assistenti AI con la piattaforma video Video Jungle, permettendo un’integrazione senza soluzione di continuità per operazioni di caricamento, modifica, ricerca e generazione di video. Collegando i flussi di lavoro AI con le API e le risorse di Video Jungle, sviluppatori e utenti possono automatizzare la creazione di progetti video, gestire asset, generare modifiche in base al contesto o ai risultati di ricerca e interagire con i contenuti video su larga scala. Questo server consente ai large language model di eseguire operazioni video complesse, come analisi di contenuti audio/video, editing dal vivo e recupero di metadati di progetto, sfruttando sia risorse cloud che locali. Per utilizzarlo, è necessario registrarsi su Video Jungle e fornire la propria chiave API.

Elenco dei Prompt

Attualmente non sono documentati template di prompt nel repository.

Elenco delle Risorse

• Schema personalizzato vj:// URI
  Fornisce URI univoci per singoli video e progetti, consentendo riferimento diretto e accesso immediato.
• Risorse di Progetto
  Ogni risorsa progetto viene descritta con nome e descrizione, aiutando ad organizzare script generativi, video analizzati e immagini.
• Metadati dei Risultati di Ricerca
  Le query restituiscono metadati su cosa c’è nel video e quando, facilitando la generazione di modifiche e la comprensione approfondita del contenuto.

Elenco degli Strumenti

• add-video
  Aggiunge un file video per l’analisi da un URL e restituisce un URI vj:// di riferimento.
• create-videojungle-project
  Crea un nuovo progetto Video Jungle per organizzare script, video e immagini da modificare.
• edit-locally
  Scarica un progetto OpenTimelineIO per il montaggio locale in Davinci Resolve Studio (è necessario che Resolve Studio sia in esecuzione).
• generate-edit-from-videos
  Genera una modifica video renderizzata da più file video.
• generate-edit-from-single-video
  Crea una modifica da un singolo file video in input.
• get-project-assets
  Recupera asset da un progetto per la generazione di modifiche video.
• search-videos
  Trova corrispondenze video tramite embeddings e parole chiave.
• update-video-edit
  Aggiorna in tempo reale le informazioni di una modifica video se Video Jungle è aperto.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Caricamento e Analisi Video Automatizzata
  Usa l’AI per caricare file video da URL, analizzarli per contenuti audio e visivi e renderli ricercabili per un successivo recupero.
• Ricerca Video e Recupero Metadati
  Esegui ricerche semantiche o basate su parole chiave nella tua libreria, ottenendo metadati dettagliati per la scoperta dei contenuti e la pianificazione delle modifiche.
• Generazione Automatica di Modifiche Video
  Genera nuove modifiche video in modo programmatico da uno o più video, in base al contesto o ai risultati di ricerca.
• Editing Locale di Progetti Video
  Scarica progetti come file OpenTimelineIO per montaggio avanzato in strumenti professionali come Davinci Resolve Studio.
• Aggiornamenti in Tempo Reale delle Modifiche
  Aggiorna le informazioni sulle modifiche video live, assicurando che i cambiamenti siano subito visibili nelle sessioni Video Jungle aperte.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js e Windsurf siano installati.
2. Ottieni la tua chiave API Video Jungle da Impostazioni Video Jungle.
3. Aggiungi la configurazione del server MCP Video Editor al tuo file di configurazione Windsurf.
4. Usa il nome pacchetto generico: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.

Esempio JSON:

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

Protezione della chiave API:

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

Claude

1. Installa Claude Desktop.
2. Ottieni la tua chiave API Video Jungle.
3. Modifica claude_desktop_config.json (Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
4. Aggiungi la configurazione del server MCP Video Editor.
5. Salva e riavvia Claude Desktop.

Esempio JSON:

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

Protezione della chiave API:

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

Cursor

1. Installa Node.js e Cursor.
2. Ottieni la tua chiave API Video Jungle.
3. Modifica la configurazione di Cursor per includere il server MCP.
4. Usa il nome pacchetto generico: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Salva e riavvia Cursor.

Esempio JSON:

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

Protezione della chiave API:

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

Cline

1. Installa Cline e Node.js.
2. Ottieni la tua chiave API da Video Jungle.
3. Modifica la configurazione di Cline per aggiungere il server MCP Video Editor.
4. Usa il pacchetto: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Salva e riavvia Cline.

Esempio JSON:

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

Protezione della chiave API:

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

Nota: Usa sempre variabili d’ambiente per mantenere sicure le tue chiavi API.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo dell’MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "video-editor-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità.

Panoramica

Valuterei il Video Editor MCP con un 7 su 10: offre integrazione robusta di strumenti e risorse, configurazione sicura e supporta diverse piattaforme. Tuttavia, mancano template di prompt documentati e supporto esplicito a funzionalità MCP avanzate come roots e sampling.

Punteggio MCP