Video Editor MCP Sunucusu

“Video Editor” MCP Sunucusu ne yapar?

Video Editor MCP Sunucusu, yapay zeka asistanlarını Video Jungle video platformuna bağlayan ve video yükleme, düzenleme, arama ve üretim görevleri için sorunsuz entegrasyon sağlayan bir araçtır. Yapay zeka iş akışlarını Video Jungle’ın API’leri ve kaynakları ile birleştirerek geliştiriciler ve kullanıcılar, video projelerini otomatik olarak oluşturabilir, varlıkları yönetebilir, bağlama veya arama sonuçlarına göre düzenler oluşturabilir ve video içeriğiyle büyük ölçekte etkileşime geçebilirler. Bu sunucu, büyük dil modellerinin video/ses içeriğini analiz etme, canlı düzenleme ve proje meta verilerini alma gibi karmaşık video işlemlerini bulut ve yerel kaynakların gücünden faydalanarak gerçekleştirmesini sağlar. Kullanmak için kullanıcıların bir Video Jungle hesabı açması ve API anahtarını sağlaması gerekmektedir.

İstem Listesi

Bu depoda şu anda belgelenmiş bir istem şablonu yoktur.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynaklar Listesi

• Özel vj:// URI şeması
  Her bir video ve proje için benzersiz URI’ler sağlar, doğrudan referans ve erişim imkanı tanır.
• Proje Kaynakları
  Her proje kaynağı bir ad ve açıklama ile tanımlanır, üretilen betikleri, analiz edilen videoları ve görselleri organize etmeye yardımcı olur.
• Arama Sonuçları Meta Verisi
  Arama sorguları, videoda ne olduğunu ve ne zaman olduğunu gösteren meta veriler döndürerek düzen üretimini ve içeriğin daha derin anlaşılmasını kolaylaştırır.

Araçlar Listesi

• add-video
  Bir URL’den analiz için bir video dosyası ekler ve referans için bir vj:// URI döndürür.
• create-videojungle-project
  Düzenleme için betikleri, videoları ve görselleri organize etmek üzere yeni bir Video Jungle projesi oluşturur.
• edit-locally
  Davinci Resolve Studio’da yerel düzenleme için bir OpenTimelineIO projesi indirir (Resolve Studio çalışıyor olmalı).
• generate-edit-from-videos
  Birden fazla video dosyasından işlenmiş bir video düzeni üretir.
• generate-edit-from-single-video
  Tek bir giriş video dosyasından bir düzen oluşturur.
• get-project-assets
  Video düzeni üretimi için bir projeden varlıkları alır.
• search-videos
  Gömüler ve anahtar kelimeler kullanarak video eşleşmeleri bulur.
• update-video-edit
  Video Jungle açıkken bir video düzeninin bilgisini gerçek zamanlı olarak günceller.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Otomatik Video Yükleme ve Analiz
  Yapay zekayla video dosyalarını URL’lerden yükleyin, ses ve görsel içerik açısından analiz edin ve daha sonra erişim için aranabilir hale getirin.
• Video Arama ve Meta Veri Alma
  Video kütüphanenizde anlamsal veya anahtar kelime tabanlı aramalar yaparak içerik keşfi ve düzen planlaması için ayrıntılı meta veriler alın.
• Otomatik Video Düzen Üretimi
  Bağlama veya arama sonuçlarına göre tek bir videodan veya birden fazla kaynaktan programatik olarak yeni video düzenleri oluşturun.
• Yerel Video Projesi Düzenleme
  Gelişmiş yerel düzenleme için projeleri OpenTimelineIO dosyası olarak indirip Davinci Resolve Studio gibi profesyonel araçlarda kullanın.
• Gerçek Zamanlı Düzen Güncellemeleri
  Video düzen bilgisini canlı olarak güncelleyin, böylece Video Jungle açık oturumlarında değişiklikler anında yansıtılır.

Nasıl Kurulur

Windsurf

1. Node.js ve Windsurf’ün kurulu olduğundan emin olun.
2. Video Jungle ayarlarından Video Jungle API anahtarınızı edinin.
3. Windsurf yapılandırma dosyanıza Video Editor MCP sunucu ayarını ekleyin.
4. Genel paket adını kullanın: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Yapılandırmanızı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.

Örnek JSON:

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

API Anahtarını Güvenceye Alma:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Claude Desktop’ı kurun.
2. Video Jungle API anahtarınızı edinin.
3. claude_desktop_config.json dosyasını düzenleyin (Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
4. Video Editor MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin.
5. Kaydedin ve Claude Desktop’ı yeniden başlatın.

Örnek JSON:

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

API Anahtarını Güvenceye Alma:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Node.js ve Cursor’u kurun.
2. Video Jungle API anahtarınızı edinin.
3. MCP sunucusunu içerecek şekilde Cursor yapılandırmanızı düzenleyin.
4. Genel paket adını kullanın: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.

Örnek JSON:

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

API Anahtarını Güvenceye Alma:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Cline ve Node.js’i kurun.
2. Video Jungle’dan API anahtarınızı alın.
3. Video Editor MCP sunucusunu eklemek için Cline yapılandırmanızı düzenleyin.
4. Paketi kullanın: @video-editor/mcp-server@latest.
5. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

Örnek JSON:

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

API Anahtarını Güvenceye Alma:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor-mcp": {
      "command": "video-editor-mcp",
      "env": {
        "VIDEO_JUNGLE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Not: API anahtarlarınızı güvende tutmak için her zaman ortam değişkenlerini kullanın.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirim

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde MCP sunucusu detaylarınızı şu JSON formatında girin:

{
  "video-editor-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, yapay zeka ajanı artık tüm işlev ve yetenekleriyle bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir.

Genel Bakış

Video Editor MCP’yi 10 üzerinden 7 olarak değerlendiriyorum: güçlü araç ve kaynak entegrasyonu, güvenli kurulum ve çeşitli platform desteği sunuyor. Ancak, belgelenmiş istem şablonları ve kökler/örnekleme gibi gelişmiş MCP özelliklerine dair açık destek eksik.

MCP Skoru