DaVinci Resolve MCP Server

Co robi serwer “DaVinci Resolve” MCP?

DaVinci Resolve MCP Server to narzędzie integracyjne stworzone, by połączyć asystentów AI z oprogramowaniem do montażu wideo DaVinci Resolve za pośrednictwem Model Context Protocol (MCP). Działając jako serwer pośredniczący, umożliwia zautomatyzowane, sterowane przez AI interakcje z DaVinci Resolve, takie jak kontrola działań montażowych, pobieranie informacji o projekcie czy uruchamianie eksportów. Pozwala to deweloperom i twórcom budować inteligentne workflow, które mogą wykorzystać możliwości DaVinci Resolve poprzez dostęp programistyczny, zwiększając produktywność, automatyzując powtarzalne zadania i integrując się z szerszymi pipeline’ami AI do tworzenia i zarządzania treściami.

Lista promptów

Nie znaleziono w repozytorium informacji o szablonach promptów.

Gotowy na rozwój swojej firmy?

Rozpocznij bezpłatny okres próbny już dziś i zobacz rezultaty w ciągu kilku dni.

Poproś o demo Zaloguj się

Lista zasobów

Nie znaleziono jawnych definicji zasobów w repozytorium lub dokumentacji.

Lista narzędzi

Brak wyraźnych definicji narzędzi w pliku resolve_mcp_server.py lub innych częściach repozytorium.

Dołącz do naszego newslettera

Otrzymuj najnowsze wskazówki, trendy i oferty za darmo.

Adres e-mail

Zapisz się

Przykłady wykorzystania tego MCP Servera

• Automatyzowany montaż wideo
  Używaj agentów AI do edycji osi czasu wideo, stosowania przejść lub zarządzania klipami w DaVinci Resolve, usprawniając codzienne procesy montażowe.
• Wydobywanie metadanych projektu
  Pobieraj i gromadź metadane z projektów DaVinci Resolve na potrzeby katalogowania, analizy lub integracji z systemami zarządzania zasobami.
• Automatyzacja eksportu wsadowego
  Programistycznie wyzwalaj i zarządzaj eksportami mediów, umożliwiając wsadowe przetwarzanie i logikę eksportu sterowaną przez AI.
• Zdalna współpraca
  Pozwalaj zdalnym lub automatycznym agentom na interakcję z projektami DaVinci Resolve, wspierając scenariusze współdzielonego montażu.
• Integracja niestandardowych workflow
  Łącz DaVinci Resolve z zewnętrznymi API lub narzędziami (np. chmurą, usługami transkrypcji) za pośrednictwem automatyzacji AI.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Python (wymagany przez DaVinci Resolve MCP Server) jest zainstalowany.
2. Sklonuj repozytorium:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Zainstaluj zależności:
   pip install -r requirements.txt
4. Dodaj serwer do konfiguracji Windsurf, np. w pliku windsurf.config.json:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf. Zweryfikuj połączenie z serwerem.

Claude

1. Upewnij się, że Python jest dostępny na Twoim systemie.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj zależności jak wyżej.
3. Otwórz plik konfiguracyjny MCP Claude’a.
4. Dodaj DaVinci Resolve MCP Server:

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

5. Zapisz i zrestartuj Claude, następnie zweryfikuj połączenie.

Cursor

1. Potwierdź obecność Pythona oraz zależności DaVinci Resolve MCP Server.
2. Pobierz lub sklonuj repozytorium MCP servera.
3. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor do MCP.
4. Dodaj poniższy fragment:

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

5. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Zainstaluj wszystkie wymagane elementy (Python, zależności repozytorium).
2. Sklonuj repozytorium.
3. Otwórz konfigurację serwera MCP w Cline.
4. Dodaj serwer:

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

5. Zapisz plik i zrestartuj Cline.

Zabezpieczenie kluczy API

Dla wszelkich wrażliwych zmiennych środowiskowych (np. kluczy API), użyj pól env i inputs w konfiguracji:

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

Jak użyć tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej systemu MCP wklej dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie miał możliwość korzystania z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “davinci-resolve” na rzeczywistą nazwę swojego MCP serwera i podać własny URL MCP.

Podsumowanie

Obsługa rootów: ⛔ Nie wspomniano
Obsługa sampling: ⛔ Nie wspomniano

Na podstawie dostępnych informacji oraz kompletności dokumentacji, oceniam ten MCP server na 4 na 10. Instrukcje instalacji są jasne, a przypadki użycia opisane, jednak brak udokumentowanych zasobów, narzędzi i promptów ogranicza praktyczną użyteczność dla deweloperów oczekujących gotowego do użycia rozwiązania.

Ocena MCP