Servidor MCP do Editor de Vídeo

O que faz o Servidor MCP “Editor de Vídeo”?

O Servidor MCP do Editor de Vídeo é uma ferramenta que conecta assistentes de IA à plataforma de vídeo Video Jungle, possibilitando integração fluida para tarefas de upload, edição, busca e geração de vídeos. Ao conectar fluxos de trabalho de IA às APIs e recursos do Video Jungle, desenvolvedores e usuários podem automatizar a criação de projetos de vídeo, gerenciar ativos, gerar edições baseadas em contexto ou resultados de busca e interagir com conteúdo de vídeo em escala. Este servidor permite que modelos de linguagem avançados realizem operações complexas relacionadas a vídeo, como analisar conteúdo de vídeo/áudio, edição ao vivo e recuperação de metadados de projetos, aproveitando o poder de recursos em nuvem e locais. Para utilizá-lo, é necessário criar uma conta no Video Jungle e fornecer sua chave de API.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt está atualmente documentado no repositório.

Lista de Recursos

• Esquema de URI vj:// personalizado
  Fornece URIs únicas para vídeos e projetos individuais, permitindo referência e acesso direto.
• Recursos de Projeto
  Cada recurso de projeto é descrito com um nome e descrição, ajudando a organizar scripts generativos, vídeos analisados e imagens.
• Metadados dos Resultados de Busca
  Consultas de busca retornam metadados sobre o que está no vídeo e quando, facilitando a geração de edições e compreensão aprofundada do conteúdo.

Lista de Ferramentas

• add-video
  Adiciona um arquivo de vídeo para análise a partir de uma URL e retorna um URI vj:// para referência.
• create-videojungle-project
  Cria um novo projeto no Video Jungle para organizar scripts, vídeos e imagens para edição.
• edit-locally
  Baixa um projeto OpenTimelineIO para edição local no Davinci Resolve Studio (requer o Resolve Studio em execução).
• generate-edit-from-videos
  Gera uma edição de vídeo renderizada a partir de múltiplos arquivos de vídeo.
• generate-edit-from-single-video
  Cria uma edição a partir de um único arquivo de vídeo de entrada.
• get-project-assets
  Recupera ativos de um projeto para geração de edição de vídeo.
• search-videos
  Encontra correspondências de vídeo usando embeddings e palavras-chave.
• update-video-edit
  Atualiza informações de uma edição de vídeo em tempo real, caso o Video Jungle esteja aberto.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Upload e Análise Automatizados de Vídeo
  Use IA para enviar arquivos de vídeo de URLs, analisá-los quanto a conteúdo de áudio e visual e torná-los pesquisáveis para recuperação futura.
• Busca de Vídeo e Recuperação de Metadados
  Realize buscas semânticas ou por palavras-chave em sua biblioteca de vídeos, retornando metadados detalhados para descoberta de conteúdo e planejamento de edições.
• Geração Automatizada de Edições de Vídeo
  Gere novas edições de vídeo programaticamente a partir de um único vídeo ou de múltiplas fontes, com base em contexto ou resultados de busca.
• Edição Local de Projetos de Vídeo
  Baixe projetos como arquivos OpenTimelineIO para edição avançada local em ferramentas profissionais como o Davinci Resolve Studio.
• Atualizações de Edição em Tempo Real
  Atualize informações de edições de vídeo ao vivo, garantindo que as mudanças sejam refletidas imediatamente em sessões abertas do Video Jungle.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js e o Windsurf estejam instalados.
2. Obtenha sua chave de API do Video Jungle em configurações do Video Jungle.
3. Adicione a configuração do servidor MCP do Editor de Vídeo ao seu arquivo de configuração do Windsurf.
4. Use o nome de pacote genérico: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Salve sua configuração e reinicie o Windsurf.

Exemplo de JSON:

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

Protegendo a Chave de API:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "sua-chave-api-aqui"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instale o Claude Desktop.
2. Obtenha sua chave de API do Video Jungle.
3. Edite o claude_desktop_config.json (Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
4. Adicione a configuração do servidor MCP do Editor de Vídeo.
5. Salve e reinicie o Claude Desktop.

Exemplo de JSON:

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

Protegendo a Chave de API:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "sua-chave-api-aqui"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Instale o Node.js e o Cursor.
2. Obtenha sua chave de API do Video Jungle.
3. Edite sua configuração do Cursor para incluir o servidor MCP.
4. Use o nome de pacote genérico: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Salve e reinicie o Cursor.

Exemplo de JSON:

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

Protegendo a Chave de API:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "sua-chave-api-aqui"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Instale o Cline e o Node.js.
2. Obtenha sua chave de API do Video Jungle.
3. Edite sua configuração do Cline para adicionar o servidor MCP do Editor de Vídeo.
4. Use o pacote: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Salve e reinicie o Cline.

Exemplo de JSON:

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

Protegendo a Chave de API:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "sua-chave-api-aqui"
      }
    }
  }
}

Nota: Sempre utilize variáveis de ambiente para manter suas chaves de API seguras.

Como usar este MCP dentro dos fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "video-editor-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudomcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e recursos.

Visão Geral

Eu avaliaria o Editor de Vídeo MCP como 7 de 10: ele oferece integração robusta de ferramentas e recursos, configuração segura e suporte a várias plataformas. No entanto, faltam modelos de prompt documentados e suporte explícito para recursos avançados de MCP como roots e sampling.

Pontuação MCP