DaVinci Resolve MCP-server

Hva gjør “DaVinci Resolve” MCP-serveren?

DaVinci Resolve MCP-serveren er et integrasjonsverktøy designet for å bygge bro mellom AI-assistenter og videoredigeringsprogrammet DaVinci Resolve via Model Context Protocol (MCP). Ved å fungere som en mellomliggende server muliggjør den automatiserte, AI-drevne interaksjoner med DaVinci Resolve, som å kontrollere redigeringshandlinger, hente prosjektinformasjon eller utløse eksporter. Dette gir utviklere og skapere muligheten til å bygge intelligente arbeidsflyter som kan utnytte DaVinci Resolves kraftige redigeringsmuligheter via programmatisk tilgang, øke produktiviteten, automatisere repeterende oppgaver og integrere med bredere AI-drevne pipelines for innholdsproduksjon og -håndtering.

Liste over Prompter

Ingen informasjon om prompt-maler ble funnet i repositoriet.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte ressursdefinisjoner ble funnet i repositoriet eller dokumentasjonen.

Liste over Verktøy

Ingen tydelige verktøydefinisjoner finnes i resolve_mcp_server.py eller andre steder i repositoriet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert videoredigering
  Bruk AI-agenter for å redigere videotidslinjer, legge inn overganger eller håndtere klipp i DaVinci Resolve, og effektiviser vanlige redigeringsarbeidsflyter.
• Prosjekt-metadata-uttrekk
  Forespør og samle metadata fra DaVinci Resolve-prosjekter for katalogisering, analyse eller integrasjon mot mediehåndteringssystemer.
• Automatisering av masseeksport
  Utløs og håndter eksport av medier programmessig, slik at du kan batch-prosessere og bruke AI-drevet eksportlogikk.
• Eksternt samarbeid
  Gjør det mulig for eksterne eller automatiserte agenter å samhandle med DaVinci Resolve-prosjekter, og støtt samarbeidsredigering.
• Tilpasset arbeidsflytintegrasjon
  Koble DaVinci Resolve til eksterne API-er eller verktøy (f.eks. skylagring, transkripsjonstjenester) gjennom AI-drevet automatisering.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Forsikre deg om at Python (som kreves av DaVinci Resolve MCP-serveren) er installert.
2. Klon repositoriet:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Installer avhengigheter:
   pip install -r requirements.txt
4. Legg til serveren i Windsurf sin konfigurasjon, f.eks. i windsurf.config.json:

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

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt. Sjekk at serveren er tilkoblet.

Claude

1. Forsikre deg om at Python er tilgjengelig på ditt system.
2. Klon repoet og installer avhengigheter som over.
3. Åpne Claudes MCP-konfigurasjonsfil.
4. Legg til DaVinci Resolve MCP-serveren:

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

5. Lagre og start Claude på nytt, og verifiser tilkoblingen.

Cursor

1. Bekreft at Python og DaVinci Resolve MCP-serverens avhengigheter er på plass.
2. Last ned eller klon MCP-server-repoet.
3. Åpne Cursors konfigurasjonsfil for MCP-servere.
4. Legg til følgende:

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

5. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

1. Installer alle forutsetninger (Python, repo-avhengigheter).
2. Klon repositoriet.
3. Åpne Clines MCP-serverkonfigurasjon.
4. Legg til serveren:

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

5. Lagre filen og start Cline på nytt.

Sikring av API-nøkler

For sensitive miljøvariabler (f.eks. API-nøkler), bruk env og inputs-feltene i konfigurasjonen slik:

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

Hvordan bruke denne MCP-serveren i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen din og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “davinci-resolve” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Roots-støtte: ⛔ Ikke nevnt
Sampling-støtte: ⛔ Ikke nevnt

Basert på tilgjengelig informasjon og dokumentasjonens fullstendighet, vil jeg gi denne MCP-serveren 4 av 10. Oppsettveiledningen er tydelig og bruksområdene godt beskrevet, men mangel på dokumenterte ressurser, verktøy og promter begrenser dens praktiske nytte for utviklere som ønsker en plug-and-play-opplevelse.

MCP-score