비디오 에디터 MCP 서버

“비디오 에디터” MCP 서버는 무엇을 하나요?

비디오 에디터 MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Video Jungle 비디오 플랫폼을 연결하는 도구로, 비디오 업로드, 편집, 검색, 생성 작업을 원활하게 통합할 수 있도록 해줍니다. AI 워크플로우를 Video Jungle의 API 및 리소스와 연결함으로써, 개발자와 사용자는 비디오 프로젝트 생성 자동화, 자산 관리, 컨텍스트나 검색 결과 기반 편집 생성, 대규모 비디오 콘텐츠 연동이 가능합니다. 이 서버는 대형 언어 모델이 비디오/오디오 분석, 실시간 편집, 프로젝트 메타데이터 조회 등 복잡한 비디오 관련 작업을 클라우드와 로컬 리소스를 활용하여 수행할 수 있도록 지원합니다. 사용을 위해서는 Video Jungle 계정 가입 및 API 키 발급이 필요합니다.

프롬프트 목록

현재 저장소에는 문서화된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

• 맞춤형 vj:// URI 스킴
  각 비디오 및 프로젝트에 고유한 URI를 제공하여 직접 참조 및 접근을 지원합니다.
• 프로젝트 리소스
  각 프로젝트 리소스는 이름과 설명이 포함되어, 생성 스크립트, 분석된 비디오, 이미지 등을 체계적으로 정리할 수 있습니다.
• 검색 결과 메타데이터
  검색 쿼리는 영상 내에서 무엇이 언제 등장하는지에 대한 메타데이터를 반환하여, 편집 생성과 콘텐츠 이해를 돕습니다.

도구 목록

• add-video
  URL에서 비디오 파일을 분석용으로 추가하고 참조용 vj:// URI를 반환합니다.
• create-videojungle-project
  편집용 스크립트, 비디오, 이미지를 정리할 새로운 Video Jungle 프로젝트를 생성합니다.
• edit-locally
  Davinci Resolve Studio(실행 중 필요)에서 로컬 편집을 위한 OpenTimelineIO 프로젝트를 다운로드합니다.
• generate-edit-from-videos
  여러 비디오 파일에서 렌더링된 비디오 편집본을 생성합니다.
• generate-edit-from-single-video
  단일 입력 비디오 파일에서 편집본을 생성합니다.
• get-project-assets
  비디오 편집본 생성을 위한 프로젝트 자산을 조회합니다.
• search-videos
  임베딩 및 키워드를 활용해 비디오 매칭을 찾습니다.
• update-video-edit
  Video Jungle이 열려 있는 경우, 비디오 편집 정보를 실시간으로 업데이트합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동 비디오 업로드 및 분석
  AI를 활용해 URL로부터 비디오 파일을 업로드하고, 오디오 및 영상 콘텐츠를 분석하여 추후 검색 가능하게 만듭니다.
• 비디오 검색 및 메타데이터 조회
  라이브러리 내에서 의미론적/키워드 기반 검색을 수행하고, 자세한 메타데이터로 콘텐츠 탐색과 편집 계획을 지원합니다.
• 자동 비디오 편집 생성
  컨텍스트나 검색 결과를 바탕으로, 하나 또는 여러 소스에서 프로그램적으로 새로운 비디오 편집본을 만듭니다.
• 로컬 비디오 프로젝트 편집
  OpenTimelineIO 파일로 프로젝트를 다운로드하여 Davinci Resolve Studio 등 전문가용 도구에서 고급 편집을 할 수 있습니다.
• 실시간 편집 업데이트
  편집 정보가 변경될 때마다 즉시 Video Jungle 세션에 반영되도록 실시간 업데이트가 가능합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 Windsurf가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Video Jungle 설정 에서 API 키를 받으세요.
3. Windsurf 설정 파일에 비디오 에디터 MCP 서버 구성을 추가하세요.
4. 패키지명: @video-editor/mcp-server@latest 를 사용하세요.
5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

예시 JSON:

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

API 키 보안 설정:

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

Claude

1. Claude Desktop을 설치하세요.
2. Video Jungle API 키를 받으세요.
3. claude_desktop_config.json을 수정하세요 (Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
4. 비디오 에디터 MCP 서버 구성을 추가하세요.
5. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.

예시 JSON:

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

API 키 보안 설정:

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

Cursor

1. Node.js와 Cursor를 설치하세요.
2. Video Jungle API 키를 받으세요.
3. MCP 서버가 포함되도록 Cursor 설정을 수정하세요.
4. 패키지명: @video-editor/mcp-server@latest 를 사용하세요.
5. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

예시 JSON:

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

API 키 보안 설정:

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

Cline

1. Cline과 Node.js를 설치하세요.
2. Video Jungle에서 API 키를 받으세요.
3. Cline 설정에 비디오 에디터 MCP 서버를 추가하세요.
4. 패키지명: @video-editor/mcp-server@latest 를 사용하세요.
5. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

예시 JSON:

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

API 키 보안 설정:

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

참고: API 키는 항상 환경 변수로 관리해 보안에 유의하세요.

MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 연 후, 시스템 MCP 구성 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다.

개요

비디오 에디터 MCP는 10점 만점에 7점을 줄 수 있습니다. 강력한 도구 및 리소스 통합, 안전한 설정, 다양한 플랫폼 지원이라는 장점이 있지만, 문서화된 프롬프트 템플릿과 roots, sampling 등 고급 MCP 기능 지원이 명시적이지 않은 점이 아쉽습니다.

MCP 점수