DaVinci Resolve MCP Server

DaVinci Resolve MCP Server làm gì?

DaVinci Resolve MCP Server là công cụ tích hợp được thiết kế để kết nối AI assistant với phần mềm chỉnh sửa video DaVinci Resolve thông qua Model Context Protocol (MCP). Bằng cách hoạt động như máy chủ trung gian, nó cho phép các thao tác tự động hóa dựa trên AI với DaVinci Resolve, như kiểm soát các hành động chỉnh sửa, truy vấn thông tin dự án, hoặc kích hoạt xuất file. Điều này giúp các nhà phát triển và nhà sáng tạo xây dựng quy trình thông minh tận dụng sức mạnh chỉnh sửa của DaVinci Resolve thông qua truy cập lập trình, tăng hiệu suất, tự động hóa công việc lặp lại và tích hợp vào các pipeline AI rộng hơn cho sáng tạo và quản lý nội dung.

Danh sách Prompt

Không tìm thấy thông tin về template prompt trong repository.

Sẵn sàng phát triển doanh nghiệp của bạn?

Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.

Yêu cầu demo Đăng nhập

Danh sách Resource

Không có định nghĩa resource rõ ràng nào trong repository hoặc tài liệu.

Danh sách Công cụ

Không có định nghĩa công cụ nào rõ ràng trong resolve_mcp_server.py hoặc ở nơi khác trong repository.

Tham gia bản tin của chúng tôi

Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.

Địa chỉ email

Đăng ký

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Tự động hóa chỉnh sửa video
  Sử dụng AI agent để chỉnh sửa timeline video, áp dụng hiệu ứng chuyển cảnh hoặc quản lý clip trong DaVinci Resolve, tối ưu hóa quy trình chỉnh sửa thông thường.
• Trích xuất metadata dự án
  Truy vấn và thu thập metadata từ các dự án DaVinci Resolve để phục vụ phân loại, phân tích hay tích hợp với hệ thống quản lý tài sản.
• Tự động hóa xuất hàng loạt
  Kích hoạt và quản lý xuất file media bằng lập trình, cho phép xử lý hàng loạt và logic xuất file dựa trên AI.
• Cộng tác từ xa
  Cho phép các agent tự động hoặc từ xa tương tác với dự án DaVinci Resolve, hỗ trợ các kịch bản chỉnh sửa cộng tác.
• Tích hợp quy trình tùy chỉnh
  Kết nối DaVinci Resolve với các API hoặc công cụ bên ngoài (ví dụ: lưu trữ đám mây, dịch vụ chuyển lời thoại) thông qua tự động hóa do AI điều khiển.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Python (phục vụ cho DaVinci Resolve MCP Server).
2. Clone repository:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Cài đặt các phụ thuộc:
   pip install -r requirements.txt
4. Thêm server vào cấu hình của Windsurf, ví dụ trong windsurf.config.json:

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

5. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf. Kiểm tra kết nối với server.

Claude

1. Đảm bảo Python đã có sẵn trong hệ thống.
2. Clone repo và cài đặt các phụ thuộc như trên.
3. Mở file cấu hình MCP của Claude.
4. Thêm DaVinci Resolve MCP Server:

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

5. Lưu và khởi động lại Claude, sau đó kiểm tra kết nối.

Cursor

1. Xác nhận Python và các phụ thuộc của DaVinci Resolve MCP Server đã có đủ.
2. Tải hoặc clone repo MCP server.
3. Mở file cấu hình MCP server của Cursor.
4. Thêm đoạn sau:

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

5. Lưu và khởi động lại Cursor.

Cline

1. Cài đặt đầy đủ các điều kiện tiên quyết (Python, các phụ thuộc từ repository).
2. Clone repository.
3. Mở cấu hình MCP server của Cline.
4. Thêm server:

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

5. Lưu file và khởi động lại Cline.

Bảo mật API keys

Đối với bất kỳ biến môi trường nhạy cảm nào (ví dụ API key), hãy sử dụng các trường env và inputs trong cấu hình như sau:

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

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào workflow của bạn trên FlowHunt, bắt đầu bằng việc thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với AI agent của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin server MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, AI agent sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Lưu ý đổi “davinci-resolve” thành tên thực tế của MCP server bạn dùng và thay URL bằng URL server MCP của bạn.

Tổng quan

Hỗ trợ Roots: ⛔ Không đề cập
Hỗ trợ Sampling: ⛔ Không đề cập

Dựa trên các thông tin có sẵn và mức độ đầy đủ của tài liệu, tôi đánh giá MCP server này 4 trên 10. Trong khi hướng dẫn thiết lập rõ ràng và có mô tả trường hợp sử dụng, việc thiếu tài liệu về resource, công cụ và prompt khiến nó chưa thực sự tiện lợi cho nhà phát triển muốn trải nghiệm plug-and-play.

Điểm MCP