DaVinci Resolve MCP 서버

“DaVinci Resolve” MCP 서버는 무엇을 하나요?

DaVinci Resolve MCP 서버는 AI 어시스턴트와 DaVinci Resolve 영상 편집 소프트웨어를 Model Context Protocol(MCP)을 통해 연결하는 통합 도구입니다. 미들웨어 서버 역할을 하며, DaVinci Resolve에서 편집 동작 제어, 프로젝트 정보 질의, 내보내기 트리거 등 자동화된 AI 기반 상호작용을 가능하게 합니다. 이를 통해 개발자와 크리에이터는 DaVinci Resolve의 강력한 편집 기능을 프로그램적으로 활용하는 지능형 워크플로우를 구축할 수 있어, 생산성을 높이고 반복 작업을 자동화하며, 콘텐츠 제작 및 관리의 AI 기반 파이프라인에 통합할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에서 프롬프트 템플릿에 관한 정보를 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에서 명시적인 리소스 정의를 찾을 수 없습니다.

도구 목록

resolve_mcp_server.py 또는 저장소 내 다른 곳에서 명확한 도구 정의가 존재하지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 영상 편집 자동화
  AI 에이전트를 활용하여 DaVinci Resolve에서 영상 타임라인을 편집하거나, 트랜지션 적용, 클립 관리 등 일반적인 편집 작업을 자동화할 수 있습니다.
• 프로젝트 메타데이터 추출
  DaVinci Resolve 프로젝트에서 메타데이터를 질의·수집하여, 카탈로그화, 분석, 자산 관리 시스템과의 연동에 활용할 수 있습니다.
• 일괄 내보내기 자동화
  미디어 내보내기를 프로그램적으로 트리거 및 관리하여, 배치 처리와 AI 기반 내보내기 로직을 구현할 수 있습니다.
• 원격 협업
  원격 또는 자동화 에이전트가 DaVinci Resolve 프로젝트와 상호작용하여 협업 편집 시나리오를 지원합니다.
• 맞춤형 워크플로우 통합
  AI 자동화를 통해 DaVinci Resolve를 외부 API나 도구(예: 클라우드 저장소, 전사 서비스 등)와 연동할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. DaVinci Resolve MCP 서버에 필요한 Python이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 클론하세요:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. 의존성을 설치하세요:
   pip install -r requirements.txt
4. Windsurf의 설정 파일(windsurf.config.json)에 서버를 추가하세요:

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

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요. 서버 연결을 확인하세요.

Claude

1. 시스템에 Python이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 위와 같이 저장소를 클론하고 의존성을 설치하세요.
3. Claude의 MCP 설정 파일을 여세요.
4. DaVinci Resolve MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 저장 후 Claude를 재시작하고 연결을 확인하세요.

Cursor

1. Python과 DaVinci Resolve MCP 서버 의존성을 확인하세요.
2. MCP 서버 저장소를 다운로드하거나 클론하세요.
3. Cursor의 MCP 서버 설정 파일을 여세요.
4. 다음과 같이 추가하세요:

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

5. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. 모든 필수 항목(Python, 저장소 의존성 등)을 설치하세요.
2. 저장소를 클론하세요.
3. Cline의 MCP 서버 설정을 여세요.
4. 아래와 같이 서버를 추가하세요:

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

5. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.

API 키 보안 관리

민감한 환경 변수(API 키 등)는 다음과 같이 설정의 env 및 inputs 키를 사용하세요:

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

플로우에서 MCP 서버 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정을 마치면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 능력에 액세스할 수 있습니다. “davinci-resolve"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

Roots 지원: ⛔ 언급되지 않음
샘플링 지원: ⛔ 언급되지 않음

제공된 정보와 문서의 완성도를 기준으로 이 MCP 서버의 점수는 10점 만점에 4점입니다. 설치 방법과 활용 사례는 명확하게 안내되어 있으나, 리소스·도구·프롬프트에 대한 문서화가 부족해 플러그앤플레이를 원하는 개발자에게는 실용성이 다소 제한적입니다.

MCP 점수