DaVinci Resolve MCP Server

Vad gör “DaVinci Resolve” MCP Server?

DaVinci Resolve MCP Server är ett integrationsverktyg utformat för att sammanföra AI-assistenter och videoredigeringsprogrammet DaVinci Resolve via Model Context Protocol (MCP). Genom att fungera som en mellanserver möjliggör den automatiserade, AI-drivna interaktioner med DaVinci Resolve, såsom att styra redigeringsåtgärder, fråga projektinformation eller utlösa exporter. Detta ger utvecklare och kreatörer möjlighet att bygga intelligenta arbetsflöden som kan dra nytta av DaVinci Resolves kraftfulla redigeringsmöjligheter via programmatisk åtkomst, vilket ökar produktiviteten, automatiserar repetitiva uppgifter och integrerar med bredare AI-drivna pipelines för innehållsskapande och hantering.

Lista över prompts

Ingen information om promptmallar kunde hittas i repot.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över resurser

Inga explicita resursdefinitioner hittades i repot eller dokumentationen.

Lista över verktyg

Inga tydliga verktygsdefinitioner finns i resolve_mcp_server.py eller någon annanstans i repot.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP Server

• Automatiserad videoredigering
  Använd AI-agenter för att redigera videotidslinjer, applicera övergångar eller hantera klipp i DaVinci Resolve, vilket effektiviserar vanliga redigeringsflöden.
• Projektmetadataextraktion
  Hämta och samla metadata från DaVinci Resolve-projekt för katalogisering, analys eller integration med tillgångshanteringssystem.
• Batch-exportautomation
  Utlös och hantera mediaexporter programmatiskt, vilket möjliggör batchbearbetning och AI-styrd exportlogik.
• Fjärrsamarbete
  Möjliggör för fjärrstyrda eller automatiserade agenter att interagera med DaVinci Resolve-projekt och stötta samarbetande redigering.
• Anpassad arbetsflödesintegration
  Koppla DaVinci Resolve till externa API:er eller verktyg (t.ex. molnlagring, transkriptionstjänster) via AI-driven automation.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Python (som krävs av DaVinci Resolve MCP Server) är installerat.
2. Klona repot:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Installera beroenden:
   pip install -r requirements.txt
4. Lägg till servern i Windsurf’s konfiguration, t.ex. i windsurf.config.json:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf. Verifiera serveranslutning.

Claude

1. Se till att Python är tillgängligt på ditt system.
2. Klona repot och installera beroenden enligt ovan.
3. Öppna Claudes MCP-konfigurationsfil.
4. Lägg till DaVinci Resolve MCP Server:

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

5. Spara och starta om Claude, verifiera sedan anslutningen.

Cursor

1. Bekräfta Python och DaVinci Resolve MCP Servers beroenden.
2. Ladda ner eller klona MCP-server-repot.
3. Öppna Cursors konfigurationsfil för MCP-servrar.
4. Lägg till följande:

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

5. Spara och starta om Cursor.

Cline

1. Installera alla förutsättningar (Python, beroenden för repot).
2. Klona repot.
3. Öppna Clines MCP-serverkonfiguration.
4. Lägg till servern:

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

5. Spara filen och starta om Cline.

Säkra API-nycklar

För alla känsliga miljövariabler (t.ex. API-nycklar), använd nycklarna env och inputs i din konfiguration enligt följande:

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

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange din MCP-serverinformation i detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “davinci-resolve” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots-stöd: ⛔ Ej nämnt
Sampling-stöd: ⛔ Ej nämnt

Baserat på tillgänglig information och dokumentationens fullständighet skulle jag ge denna MCP-server 4 av 10. Även om installationsinstruktionerna är tydliga och användningsområdena beskrivs, begränsar avsaknaden av dokumenterade resurser, verktyg och prompts dess praktiska användbarhet för utvecklare som söker en plug-and-play-upplevelse.

MCP Score