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MCP 服务器:Kdenlive

一个 Python MCP 服务器,让 AI 代理能够通过自然语言指令在 Kdenlive 中执行专业视频编辑。

这并不是对少量 Kdenlive 命令的简单封装。它是一个分层系统:

AI Agent (Claude)
  -> MCP tools (project/media/timeline/motion/effects/audio/...)
  -> Video analysis layer (ffprobe, librosa)
  -> Internal timeline model (Project / Sequence / Track / Clip / Keyframe)
  -> Kdenlive adapter (translates the model to/from real .kdenlive XML)
  -> .kdenlive project file
  -> Kdenlive / FFmpeg / MLT (melt) rendering

AI 从不直接编辑 .kdenlive XML。它调用类型化的 MCP 工具来修改一个干净、可测试的内部时间线模型;一个专用适配器在保存时将模型转换为真实的 Kdenlive 项目。

状态

正在积极开发中,按阶段构建(见下文 PHASES)。核心时间线模型、Kdenlive XML 适配器、效果/转场目录以及音频/节拍同步引擎均已实现,并已针对真实的 Kdenlive 26.04.3 + MLT 安装进行测试。面向 MCP 工具的、向 AI 代理暴露所有功能的层正在下一步构建中。

Related MCP server: opencut-mcp

为什么基于真实文件格式

适配器(src/kdenlive_mcp/kdenlive/adapter/)所使用的 Kdenlive 项目 XML 结构,是从真实的 .kdenlive 项目中逆向工程而来,并与本地安装的 Kdenlive 26.04.3 + MLT 7.38(melt)交叉验证,而非凭空猜测。效果和转场目录直接解析自 Kdenlive 自带的官方效果/转场 XML 定义,因此 AI 永远不会引用到已安装 Kdenlive 中实际不存在的效果。

项目布局

src/kdenlive_mcp/
  core/           # internal model: timeline, keyframes, effects, transitions, audio, assets
  kdenlive/       # the adapter: XML read/write, effect & transition catalogs, capability detection
  media/          # ffmpeg/ffprobe subprocess wrappers, thumbnail generation
  storage/        # workspace path safety, caching, snapshots
  validation/     # project validation
  mcp_tools/      # MCP-facing tool definitions (in progress)
tests/

开发

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
pytest

需要 ffmpeg/ffprobe 位于 PATH 中。kdenlive/melt 为可选,但启用后可以解锁效果/转场目录,并针对真实安装进行结构验证。

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