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.

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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.

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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