DaVinci Resolve MCP Server

Čo robí “DaVinci Resolve” MCP Server?

DaVinci Resolve MCP Server je integračný nástroj určený na prepojenie AI asistentov a softvéru na strih videa DaVinci Resolve prostredníctvom Model Context Protocol (MCP). Ako middleware server umožňuje automatizované, AI-riadené interakcie s DaVinci Resolve, napríklad ovládanie editačných akcií, vyhľadávanie informácií o projekte alebo spúšťanie exportov. Umožňuje vývojárom a tvorcom budovať inteligentné pracovné postupy, ktoré môžu využívať silné možnosti strihu DaVinci Resolve cez programovateľný prístup, zvyšovať produktivitu, automatizovať opakujúce sa úlohy a integrovať sa so širšími AI-poháňanými pipeline-mi pre tvorbu a správu obsahu.

Zoznam promptov

V repozitári sa nenašli žiadne informácie o šablónach promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári alebo dokumentácii neboli nájdené explicitné definície zdrojov.

Zoznam nástrojov

V resolve_mcp_server.py ani inde v repozitári nie sú prítomné jasné definície nástrojov.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Automatizovaný strih videa
  Používajte AI agentov na úpravu časovej osi videa, pridávanie prechodov alebo správu klipov v DaVinci Resolve, čím zefektívnite bežné editačné workflowy.
• Extrakcia projektových metadát
  Vyhľadávajte a zhromažďujte metadáta z projektov DaVinci Resolve pre katalogizáciu, analytiku alebo integráciu so systémami správy obsahu.
• Automatizácia hromadného exportu
  Spúšťajte a spravujte export médií programovo, čo umožňuje dávkové spracovanie a AI-riadenú logiku exportov.
• Vzdialená spolupráca
  Umožnite vzdialeným alebo automatizovaným agentom interagovať s projektmi DaVinci Resolve – podpora pre kolaboratívne scenáre strihu.
• Vlastná integrácia workflowu
  Prepojte DaVinci Resolve s externými API alebo nástrojmi (napr. cloudové úložisko, transkripčné služby) prostredníctvom AI automatizácie.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že Python (potrebný pre DaVinci Resolve MCP Server) je nainštalovaný.
2. Naklonujte repozitár:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Nainštalujte závislosti:
   pip install -r requirements.txt
4. Pridajte server do konfigurácie Windsurf, napr. do súboru windsurf.config.json:

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

5. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf. Overte pripojenie na server.

Claude

1. Uistite sa, že Python je na vašom systéme dostupný.
2. Naklonujte repozitár a nainštalujte závislosti ako vyššie.
3. Otvorte konfiguračný súbor MCP pre Claude.
4. Pridajte DaVinci Resolve MCP Server:

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

5. Uložte a reštartujte Claude, potom overte pripojenie.

Cursor

1. Overte Python a závislosti DaVinci Resolve MCP Servera.
2. Stiahnite alebo naklonujte MCP server repozitár.
3. Otvorte konfiguračný súbor MCP serverov pre Cursor.
4. Pridajte nasledovné:

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

5. Uložte a reštartujte Cursor.

Cline

1. Nainštalujte všetky požiadavky (Python, závislosti repozitára).
2. Naklonujte repozitár.
3. Otvorte konfiguračný súbor MCP servera pre Cline.
4. Pridajte server:

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

5. Uložte súbor a reštartujte Cline.

Zabezpečenie API kľúčov

Pre akékoľvek citlivé environmentálne premenné (napr. API kľúče) použite v konfigurácii polia env a inputs nasledovne:

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

Ako používať tento MCP v rámci flowov

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do vášho flowu a jeho prepojením na AI agenta:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte podrobnosti o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “davinci-resolve” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na URL vášho MCP servera.

Prehľad

Podpora roots: ⛔ Neuvedené
Podpora sampling: ⛔ Neuvedené

Na základe dostupných informácií a úplnosti dokumentácie by som tento MCP server ohodnotil na 4 z 10. Pokyny na nastavenie sú jasné a použitia popísané, no absencia dokumentovaných zdrojov, nástrojov a promptov obmedzuje jeho praktickú využiteľnosť pre vývojárov, ktorí hľadajú plug-and-play riešenie.

MCP skóre