ビデオエディター MCP サーバー

「ビデオエディター」MCP サーバーの役割

ビデオエディター MCP サーバーは、AI アシスタントと Video Jungle ビデオプラットフォームをつなぐツールであり、動画のアップロード、編集、検索、生成などのタスクをシームレスに統合します。AI ワークフローを Video Jungle の API やリソースと接続することで、開発者やユーザーは動画プロジェクトの自動作成、アセット管理、コンテキストや検索結果に基づく編集生成、大規模動画コンテンツへのインタラクションを自動化できます。このサーバーにより、大規模言語モデルが動画・音声コンテンツの分析、ライブ編集、プロジェクトメタデータの取得など、クラウドやローカルリソースを活用した複雑な動画関連操作を実現します。利用には Video Jungle アカウント登録と API キーが必要です。

プロンプト一覧

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リソース一覧

• カスタム vj:// URI スキーム
  各動画・プロジェクトを一意に示す URI を提供し、直接参照やアクセスを可能にします。
• プロジェクトリソース
  各プロジェクトリソースは名前と説明で記述され、生成スクリプト、分析済み動画、画像の整理に役立ちます。
• 検索結果メタデータ
  検索クエリは、動画内の内容やタイミングに関するメタデータを返し、編集生成や深い内容理解を促進します。

ツール一覧

• add-video
  URL から解析用動画ファイルを追加し、参照用の vj:// URI を返します。
• create-videojungle-project
  編集のためのスクリプト、動画、画像を整理できる新しい Video Jungle プロジェクトを作成します。
• edit-locally
  OpenTimelineIO プロジェクトを Davinci Resolve Studio でローカル編集用にダウンロード（Resolve Studio の起動が必要）。
• generate-edit-from-videos
  複数の動画ファイルからレンダリング済みの編集動画を生成します。
• generate-edit-from-single-video
  1 つの入力動画から編集を生成します。
• get-project-assets
  プロジェクトから編集用アセットを取得します。
• search-videos
  埋め込みやキーワードを使って動画マッチを検索します。
• update-video-edit
  Video Jungle が開いている場合、動画編集情報をリアルタイムで更新します。

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この MCP サーバーのユースケース

• 自動動画アップロードと分析
  AI を使って URL から動画ファイルをアップロード・分析し、後から検索できるようにします。
• 動画検索とメタデータ取得
  動画ライブラリ全体を意味検索やキーワード検索でき、詳細なメタデータでコンテンツ発見や編集計画が可能です。
• 自動動画編集生成
  コンテキストや検索結果に基づき、1つまたは複数の動画から新しい編集動画をプログラムで生成します。
• ローカル動画プロジェクト編集
  OpenTimelineIO ファイルとしてプロジェクトをダウンロードし、Davinci Resolve Studio などのプロ向けツールで高度なローカル編集に利用します。
• リアルタイム編集更新
  動画編集情報をライブで更新し、Video Jungle セッションで即時反映します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.js と Windsurf をインストールしてください。
2. Video Jungle の設定 から API キーを取得します。
3. Windsurf の設定ファイルに Video Editor MCP サーバーの設定を追加します。
4. パッケージ名は @video-editor/mcp-server@latest を利用します。
5. 設定を保存し Windsurf を再起動します。

JSON 例:

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

API キーの安全な管理:

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

Claude

1. Claude Desktop をインストールします。
2. Video Jungle の API キーを取得します。
3. claude_desktop_config.json を編集します（Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json）。
4. Video Editor MCP サーバーの設定を追加します。
5. 保存して Claude Desktop を再起動します。

JSON 例:

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

API キーの安全な管理:

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

Cursor

1. Node.js と Cursor をインストールします。
2. Video Jungle の API キーを取得します。
3. Cursor の設定に MCP サーバーを追加します。
4. パッケージ名は @video-editor/mcp-server@latest を利用します。
5. 保存して Cursor を再起動します。

JSON 例:

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

API キーの安全な管理:

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

Cline

1. Cline と Node.js をインストールします。
2. Video Jungle から API キーを取得します。
3. Cline の設定に Video Editor MCP サーバーを追加します。
4. パッケージは @video-editor/mcp-server@latest を使用します。
5. 保存して Cline を再起動します。

JSON 例:

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

API キーの安全な管理:

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

注意: API キーは必ず環境変数で安全に管理してください。

フロー内でこの MCP を使う方法

FlowHunt で MCP を使う

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

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP 設定セクションで MCP サーバー情報を次の JSON 形式で入力します。

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

設定後、AI エージェントはこの MCP の全機能・リソースを利用できるようになります。

概要

Video Editor MCP の評価は 10 点中 7 点です。堅牢なツール・リソース統合、安全なセットアップ、複数プラットフォーム対応が特長ですが、プロンプトテンプレートや advanced MCP 機能（rootsやsamplingなど）の明記が不足しています。

MCP スコア