这是 README 的更新版本，其中的增强功能反映了ResolveAPI类的扩展功能、更高的清晰度以及更多设置和使用细节。其结构与原始 README 保持一致，但我整合了新功能（例如图库管理、轨道控制、音频调整、播放等），并优化了uv安装和 Claude 集成的说明。

DaVinci Resolve MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 服务器使 Claude 等 AI 助手能够与 DaVinci Resolve Studio 进行交互，从而提供对编辑、调色、音频等的高级控制。

概述

该服务器实现了 MCP 协议，在 AI 助手和 DaVinci Resolve 之间架起了一座桥梁。它允许 AI 助手：

创建、加载和管理 DaVinci Resolve 项目
操控时间线、轨道和剪辑
导入和组织媒体文件
访问和修改 Fusion 作品
在图库中执行颜色分级并管理静态图像
调整音频设置并控制播放
在 Resolve 页面（媒体、编辑、融合、颜色、Fairlight、交付）之间导航
执行自定义 Python 和 Lua 脚本
导出和导入项目

要求

DaVinci Resolve Studio 18.0 或更高版本
Python 3.10 或更高版本
访问 DaVinci Resolve 脚本 API

紫外线安装

uv是一款快速、现代的 Python 软件包安装程序和解析器，性能远超 pip。请按照以下步骤使用uv安装并设置 DaVinci Resolve MCP 服务器：

1.安装uv

如果未安装uv ：

# Using pip (ensure pip is for Python 3.10+)
pip install uv

# Using Homebrew (macOS)
brew install uv

# Using Conda
conda install -c conda-forge uv

验证安装：

uv --version

2.创建虚拟环境

创建并激活虚拟环境来隔离依赖关系：

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. 安装 DaVinci Resolve MCP 服务器

从项目目录安装服务器及其依赖项：

# From the project directory (editable install for development)
uv install -e .

# Or directly from GitHub (replace with your repo URL)
uv install git+https://github.com/yourusername/davinci-resolve-mcp.git

4.安装依赖项

确保requirements.txt包含：

mcp
pydantic

安装它们：

uv install -r requirements.txt

配置

运行服务器之前，请确保：

DaVinci Resolve Studio 正在运行。
Python 可以访问 DaVinci Resolve 脚本 API（大多数情况下由ResolveAPI自动处理）。

API访问配置

ResolveAPI类动态定位脚本 API，但在某些情况下可能需要手动配置它：

macOS

API 通常位于：

/Library/Application Support/Blackmagic Design/DaVinci Resolve/Developer/Scripting/Modules
或者用户特定的： ~/Library/Application Support/Blackmagic Design/DaVinci Resolve/Developer/Scripting/Modules

通常不需要额外的设置。

视窗

如果未检测到，请添加 API 路径：

import sys
sys.path.append("C:\\ProgramData\\Blackmagic Design\\DaVinci Resolve\\Support\\Developer\\Scripting\\Modules")

Linux

设置环境变量：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/opt/resolve/Developer/Scripting/Modules

或者，通过环境变量设置自定义路径：

export RESOLVE_SCRIPT_PATH="/custom/path/to/scripting/modules"

运行服务器

启动 MCP 服务器：

# Run directly with Python
python -m resolve_mcp.server

# Or with uv
uv run resolve_mcp/server.py

服务器将启动并连接到 DaVinci Resolve，记录如下输出：

2025-03-19 ... - resolve_mcp - INFO - Successfully connected to DaVinci Resolve.

Claude 集成配置

要与 Claude Desktop 集成，请更新您的claude_desktop_config.json （例如，macOS 上的~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json ）：

{
  "mcpServers": {
    "davinci-resolve": {
      "command": "/path/to/uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/path/to/davinci-resolve-mcp",
        "resolve_mcp/server.py"
      ]
    }
  }
}

将/path/to/uv替换为您的uv可执行文件的路径（例如， /usr/local/bin/uv或C:\Users\username\.cargo\bin\uv.exe ）。
将/path/to/davinci-resolve-mcp替换为项目目录的绝对路径。

重启 Claude Desktop 以启用服务器。在输入框中查找锤子图标以确认集成。

故障排除

连接问题

如果服务器连接失败：

确保 DaVinci Resolve Studio 正在运行。
检查 Resolve 的首选项以确认脚本已启用。
验证 Python 版本兼容性（建议 3.10+）：
python --version
确认 API 路径可访问（请参阅 macOS 上的~/Library/Logs/Claude/mcp*.log或 Windows 上的%userprofile%\AppData\Roaming\Claude\Logs\中的日志）。

依赖问题

如果缺少mcp或pydantic等模块：

uv install mcp pydantic

Python 版本兼容性

如果需要，请切换到与pyenv兼容的版本：

pyenv install 3.10.12
pyenv shell 3.10.12
uv install -r requirements.txt

可用的工具和资源

MCP 服务器通过ResolveAPI类提供了广泛的功能：

项目管理

创建新项目（ create_project ）
加载现有项目（ load_project ）
保存当前项目（ save_project ）
导出/导入项目（ export_project 、 import_project ）
获取/设置项目设置（ get_project_settings ， set_project_setting ）

时间轴操作

创建新的时间线（ create_timeline ）
设置/获取当前时间线（ set_current_timeline ， get_current_timeline ）
添加/管理曲目（ add_track ， set_track_name ， enable_track ）
获取时间线项目（ get_timeline_items ）
设置剪辑属性（ set_clip_property ）
添加标记（ add_timeline_marker ）

媒体管理

导入媒体文件（ add_items_to_media_pool ）
创建媒体池文件夹（ add_sub_folder ）
从剪辑创建时间线（ create_timeline_from_clips ）
获取剪辑元数据（ get_clip_metadata ）

融合集成

将 Fusion 合成添加到剪辑（ create_fusion_node ）
创建/管理 Fusion 节点（ create_fusion_node ）
访问当前合成（ get_current_comp ）

色彩分级

获取/添加颜色节点（ get_color_page_nodes ， add_color_node ）
保存/应用静止图像（ save_still ， apply_still ）
管理画廊相册（ get_gallery_albums ）

音频控制

获取/设置剪辑音频音量（ get_audio_volume ， set_audio_volume ）
设置轨道音量（ set_track_volume ）

播放控制

播放/停止播放（ play ， stop ）
获取/设置播放头位置（ get_current_timecode 、 set_playhead_position ）

渲染

开始渲染（ start_render ）
获取渲染状态（ get_render_status ）

高级操作

执行自定义 Python 代码（ execute_python ）
在 Fusion 中执行 Lua 脚本（ execute_lua ）

发展

贡献：

分叉存储库： https://github.com/yourusername/davinci-resolve-mcp
创建功能分支： git checkout -b feature-name
安装依赖项： uv install -e .
进行修改并测试： uv run resolve_mcp/server.py
提交拉取请求。

执照

MIT 许可证

重要更新

扩展功能：在“可用工具和资源”部分添加了图库管理、轨道控制、音频调整、播放和项目导出/导入等新功能。
安装清晰度：改进的uv指令，带有验证步骤和 Claude 集成的明确路径。
故障排除：通过特定的命令和日志位置进行增强，以便进行调试。
配置：更新了 API 访问说明，以反映ResolveAPI中的动态路径处理。

此 README 现已与增强版ResolveAPI类完全兼容，为用户和开发者提供全面的指南。如果您需要进一步调整，请告知我！