DaVinci Resolve MCPサーバー

「DaVinci Resolve」MCPサーバーとは？

DaVinci Resolve MCPサーバーは、AIアシスタントとDaVinci Resolveビデオ編集ソフトウェアをModel Context Protocol（MCP）で接続するための統合ツールです。ミドルウェアサーバーとして動作し、編集操作の制御、プロジェクト情報の取得、エクスポートのトリガーなど、AIによる自動化・プログラム制御を実現します。これにより、開発者やクリエイターはDaVinci Resolveの強力な編集機能をプログラム経由で活用でき、生産性の向上や作業の自動化、より広範なAIコンテンツ制作・管理パイプラインとの統合が可能となります。

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このMCPサーバーのユースケース

• ビデオ編集の自動化
  AIエージェントを使ってタイムラインの編集、トランジションの適用、クリップ管理などを自動化し、一般的な編集作業の効率化を図ります。
• プロジェクトメタデータ抽出
  DaVinci Resolveプロジェクトからメタデータを取得し、カタログ化、分析、アセット管理システムとの連携を行います。
• バッチエクスポートの自動化
  メディアのエクスポートをプログラムでトリガー・管理し、バッチ処理やAI駆動のエクスポートロジックを実現します。
• リモートコラボレーション
  リモートや自動エージェントがDaVinci Resolveプロジェクトにアクセスし、共同編集などのシナリオをサポートします。
• カスタムワークフロー統合
  AI自動化を通じて、DaVinci Resolveと外部APIやツール（例：クラウドストレージ、文字起こしサービス）を接続します。

セットアップ方法

Windsurf

1. DaVinci Resolve MCPサーバーに必要なPythonがインストールされていることを確認します。
2. リポジトリをクローンします:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. 依存関係をインストールします:
   pip install -r requirements.txt
4. Windsurfの設定（例：windsurf.config.json）にサーバーを追加します:

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

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動してください。サーバー接続を確認します。

Claude

1. システム上にPythonが利用可能であることを確認します。
2. 上記と同様にリポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。
3. ClaudeのMCP設定ファイルを開きます。
4. DaVinci Resolve MCPサーバーを追加します:

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

5. 設定を保存し、Claudeを再起動して接続を確認します。

Cursor

1. PythonやDaVinci Resolve MCPサーバーの依存関係を確認します。
2. MCPサーバーのリポジトリをダウンロードまたはクローンします。
3. CursorのMCPサーバー設定ファイルを開きます。
4. 以下を追加します:

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

5. 設定を保存し、Cursorを再起動します。

Cline

1. すべての前提条件（Python、リポジトリの依存関係）をインストールします。
2. リポジトリをクローンします。
3. ClineのMCPサーバー設定を開きます。
4. サーバーを追加します:

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

5. ファイルを保存し、Clineを再起動します。

APIキーのセキュリティ

機密性の高い環境変数（例：APIキー）は、以下のようにenvおよびinputsキーで設定します:

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

フロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、フローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続してください。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定欄に下記のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用し、すべての機能にアクセスできるようになります。「davinci-resolve」は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のサーバーURLに置き換えてください。

概要

Rootsサポート: ⛔ 記載なし
サンプリングサポート: ⛔ 記載なし

現時点での情報とドキュメントの充実度をもとに、このMCPサーバーの評価は10点中4点です。セットアップ手順やユースケースは明確ですが、リソース・ツール・プロンプトのドキュメントが不足しているため、プラグアンドプレイを求める開発者にとっては実用性が限定されます。

MCPスコア