Serverul DaVinci Resolve MCP

Ce face serverul “DaVinci Resolve” MCP?

Serverul DaVinci Resolve MCP este un instrument de integrare conceput pentru a face legătura între asistenții AI și software-ul de editare video DaVinci Resolve prin Model Context Protocol (MCP). Acționând ca un server middleware, acesta permite interacțiuni automatizate, bazate pe AI, cu DaVinci Resolve, precum controlul acțiunilor de editare, interogarea informațiilor despre proiect sau declanșarea exporturilor. Astfel, dezvoltatorii și creatorii pot construi fluxuri de lucru inteligente care valorifică capacitățile puternice de editare ale DaVinci Resolve prin acces programatic, sporind productivitatea, automatizând sarcinile repetitive și integrând cu fluxuri mai ample bazate pe AI pentru crearea și managementul conținutului.

Listă de Prompts

Nu a fost găsită nicio informație despre șabloane de prompt în repository.

Listă de Resurse

Nu au fost găsite definiții explicite de resurse în repository sau în documentație.

Listă de Unelte

Nu există definiții clare de unelte în resolve_mcp_server.py sau în altă parte a repository-ului.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Editare video automată
  Folosește agenți AI pentru a edita timeline-uri video, a aplica tranziții sau a gestiona clipuri în DaVinci Resolve, eficientizând fluxurile de lucru comune de editare.
• Extragere de metadate din proiect
  Interoghează și colectează metadate din proiecte DaVinci Resolve pentru catalogare, analiză sau integrare cu sisteme de management al resurselor.
• Automatizarea exportului în lot
  Declanșează și gestionează exporturi media programatic, permițând procesarea în lot și logică de export bazată pe AI.
• Colaborare la distanță
  Permite agenților la distanță sau automați să interacționeze cu proiecte DaVinci Resolve, susținând scenarii colaborative de editare.
• Integrare cu fluxuri personalizate
  Conectează DaVinci Resolve la API-uri sau unelte externe (ex: cloud storage, servicii de transcriere) prin automatizare condusă de AI.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Python (necesar pentru DaVinci Resolve MCP Server) este instalat.
2. Clonează repository-ul:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Instalează dependențele:
   pip install -r requirements.txt
4. Adaugă serverul în configurația Windsurf, de exemplu în windsurf.config.json:

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

5. Salvează configurația și repornește Windsurf. Verifică conectivitatea serverului.

Claude

1. Asigură-te că Python este disponibil pe sistemul tău.
2. Clonează repo-ul și instalează dependențele ca mai sus.
3. Deschide fișierul de configurare MCP al lui Claude.
4. Adaugă serverul DaVinci Resolve MCP:

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

5. Salvează și repornește Claude, apoi verifică conexiunea.

Cursor

1. Confirmă Python și dependențele serverului DaVinci Resolve MCP.
2. Descarcă sau clonează repo-ul serverului MCP.
3. Deschide fișierul de configurare al lui Cursor pentru serverele MCP.
4. Adaugă următoarele:

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

5. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Instalează toate cerințele (Python, dependențele repository-ului).
2. Clonează repository-ul.
3. Deschide configurația serverului MCP al lui Cline.
4. Adaugă serverul:

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

5. Salvează fișierul și repornește Cline.

Securizarea cheilor API

Pentru orice variabilă de mediu sensibilă (ex: chei API), folosește cheile env și inputs în configurația ta, astfel:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “davinci-resolve” cu numele real al serverului MCP și să înlocuiești URL-ul cu URL-ul tău propriu de MCP server.

Prezentare generală

Suport pentru roots: ⛔ Nemenționat
Suport pentru sampling: ⛔ Nemenționat

Pe baza informațiilor disponibile și a gradului de acoperire a documentației, aș acorda acestui server MCP un 4 din 10. Deși instrucțiunile de configurare sunt clare și cazurile de utilizare sunt descrise, lipsa resurselor, uneltelor și prompturilor documentate limitează utilitatea practică pentru dezvoltatorii care caută o experiență plug-and-play.

Scor MCP