DaVinci Resolve MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 服务器将 AI 编码助手（Cursor、Claude Desktop）连接到 DaVinci Resolve，使它们能够通过自然语言查询和控制 DaVinci Resolve。

特征

有关已实现和计划的功能的完整列表，请参阅docs/FEATURES.md 。

要求

• 安装了 DaVinci Resolve 的macOS或Windows
• Python 3.6+
• DaVinci Resolve 在后台运行
• （可选）Node.js/npm 用于某些功能

安装指南

详细的安装说明请参见INSTALL.md 。本指南涵盖以下内容：

• 先决条件和系统要求
• 逐步安装过程
• 配置详细信息
• 常见故障排除步骤

平台支持

快速入门指南

全新一步安装（推荐）

最简单的入门方法是使用我们新的统一安装脚本。该脚本会自动完成所有操作：

• 克隆存储库：
  git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git cd davinci-resolve-mcp
• 确保 DaVinci Resolve Studio 已安装并正在运行
• 运行安装脚本： macOS/Linux：
  ./install.sh
  视窗：
  install.bat

这将：

1. 自动检测系统上的正确路径
2. 创建 Python 虚拟环境
3. 从官方存储库安装 MCP SDK
4. 设置环境变量
5. 配置 Cursor/Claude 集成
6. 验证安装是否正确
7. 可选地启动 MCP 服务器

替代快速启动

您还可以使用原始的快速启动脚本：

Windows 用户：

macOS 用户：

配置

有关 DaVinci Resolve MCP 与不同 AI 助手客户端（如 Cursor 或 Claude）的配置，请参阅config-templates目录。

故障排除

有关详细的故障排除指南，请参阅包含常见问题解决方案的INSTALL.md文件。

常见问题

路径解析

• 安装脚本现在使用更强大的路径解析，修复了run-now.sh在错误位置查找文件的问题
• 始终让脚本根据其位置确定正确的路径

DaVinci Resolve 检测

• 我们改进了进程检测，无论它在进程列表中如何显示，都能可靠地找到 DaVinci Resolve
• 启动 MCP 服务器之前，请确保 DaVinci Resolve 正在运行

环境变量

• 确保所有必需的环境变量都已正确设置
• 查看scripts/cursor_resolve_server.log上的日志文件以进行故障排除

视窗

• 确保在配置文件中使用正斜杠（/）
• 必须安装 Python 并在配置中配置路径
• 启动服务器之前必须运行 DaVinci Resolve

macOS

• 确保脚本具有执行权限
• 检查 Console.app 中是否存在任何与 Python 相关的错误
• 验证环境变量设置正确
• 启动服务器之前必须运行 DaVinci Resolve

支持

对于问题和功能请求，请使用 GitHub 问题跟踪器。

启动选项

安装后，您可以通过多种方式启动服务器：

客户端特定的启动脚本

该存储库包含用于特定客户端启动的专用脚本：

这些专门的脚本：

• 为每个客户端设置适当的环境
• 验证 DaVinci Resolve 是否正在运行
• 配置客户端特定设置
• 使用适当的参数启动 MCP 服务器

启动前检查

在连接 AI 助手之前，请验证您的环境是否配置正确：

这些脚本将：

• 验证 DaVinci Resolve 是否正在运行（并提供启动它）
• 检查环境变量是否正确设置
• 确保 Python 环境配置正确
• 验证 Cursor/Claude 配置
• 可选地启动 Cursor

通用启动器

对于高级用户，我们的统一启动器提供对 Cursor 和 Claude Desktop 服务器的完全控制：

附加选项：

• 强制模式（跳过解析运行检查）： --force
• 项目选择： --project "Project Name"

完整安装

完整的手动安装：

1. 克隆此存储库：
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git cd davinci-resolve-mcp
2. 创建 Python 虚拟环境：
   # Create virtual environment python -m venv venv # Activate it # On macOS/Linux: source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate # Install dependencies from requirements.txt pip install -r requirements.txt # Alternatively, install MCP SDK directly pip install git+https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk.git
3. 设置 DaVinci Resolve 脚本环境变量：对于 macOS ：
   export RESOLVE_SCRIPT_API="/Library/Application Support/Blackmagic Design/DaVinci Resolve/Developer/Scripting" export RESOLVE_SCRIPT_LIB="/Applications/DaVinci Resolve/DaVinci Resolve.app/Contents/Libraries/Fusion/fusionscript.so" export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:$RESOLVE_SCRIPT_API/Modules/"
   对于 Windows ：
   set RESOLVE_SCRIPT_API=C:\ProgramData\Blackmagic Design\DaVinci Resolve\Support\Developer\Scripting set RESOLVE_SCRIPT_LIB=C:\Program Files\Blackmagic Design\DaVinci Resolve\fusionscript.dll set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;%RESOLVE_SCRIPT_API%\Modules
   或者，运行启动前检查脚本，它将为您设置这些：
   # On macOS ./scripts/check-resolve-ready.sh # On Windows ./scripts/check-resolve-ready.bat
4. 通过创建配置文件来配置 Cursor 以使用服务器：对于 macOS ( ~/.cursor/mcp.json )：
   { "mcpServers": { "davinci-resolve": { "name": "DaVinci Resolve MCP", "command": "/path/to/your/venv/bin/python", "args": [ "/path/to/your/davinci-resolve-mcp/src/main.py" ] } } }
   对于 Windows （ %APPDATA%\Cursor\mcp.json ）：
   { "mcpServers": { "davinci-resolve": { "name": "DaVinci Resolve MCP", "command": "C:\\path\\to\\venv\\Scripts\\python.exe", "args": ["C:\\path\\to\\davinci-resolve-mcp\\src\\main.py"] } } }
5. 使用特定于客户端的脚本之一启动服务器：
   # For Cursor ./scripts/mcp_resolve-cursor_start # For Claude Desktop ./scripts/mcp_resolve-claude_start

与人工智能助手一起使用

与游标一起使用

1. 使用专用脚本启动 Cursor 服务器：
   ./scripts/mcp_resolve-cursor_start
   或者使用通用启动器：
   ./scripts/mcp_resolve_launcher.sh --start-cursor
2. 启动 Cursor 并打开一个项目。
3. 在 Cursor 的 AI 聊天中，您现在可以与 DaVinci Resolve 互动。尝试以下命令：
   • “正在运行哪个版本的 DaVinci Resolve？”
   • “列出 DaVinci Resolve 中的所有项目”
   • “创建一个名为‘我的序列’的新时间线”
   • “在当前位置添加标记”

与 Claude Desktop 一起使用

1. 使用config-templates目录中的模板在 Claude Desktop 配置目录中创建claude_desktop_config.json文件。
2. 使用专用脚本运行 Claude 桌面服务器：
   ./scripts/mcp_resolve-claude_start
   或者使用通用启动器：
   ./scripts/mcp_resolve_launcher.sh --start-claude
3. 在 Claude Desktop 中，您现在可以使用与 Cursor 相同的命令与 DaVinci Resolve 进行交互。

可用功能

一般的

• 获取 DaVinci Resolve 版本
• 获取/切换当前页面（编辑、颜色、融合等）

项目管理

• 列出可用项目
• 获取当前项目名称
• 按名称打开项目
• 创建新项目
• 保存当前项目

时间轴操作

• 列出所有时间线
• 获取当前时间线信息
• 创建新的时间线
• 按名称切换到时间线
• 向时间线添加标记

媒体池操作

• 列出媒体池剪辑
• 导入媒体文件
• 创建媒体箱
• 将剪辑添加到时间线

Windows 支持说明

Windows 支持在 v1.3.3 中稳定，不需要额外的故障排除：

• 确保 DaVinci Resolve 安装在默认位置
• 如上所述正确设置环境变量
• Windows 路径可能需要根据您的安装进行调整
• 如有任何问题，请检查logs/目录中的日志

故障排除

DaVinci Resolve 连接

启动服务器之前，请确保 DaVinci Resolve 已运行。如果服务器无法连接到 Resolve，请检查以下事项：

1. 您的环境变量已正确设置
2. 您的 DaVinci Resolve 安装路径正确
3. 设置环境变量后，您已重新启动终端

项目结构

执照

麻省理工学院

致谢

• Blackmagic Design for DaVinci Resolve 及其 API
• MCP 协议团队致力于实现 AI 助手集成

作者

塞缪尔·古尔斯基（ samgursky@gmail.com ）

• GitHub: github.com/samuelgursky

未来计划

• Windows 和 Linux 支持
• DaVinci Resolve 的其他功能
• 支持 Claude Desktop

发展

如果您想贡献代码，请查看代码库中的功能清单，并选择一个尚未实现的功能进行开发。代码结构清晰，针对不同的功能领域划分了明确的章节。

执照

麻省理工学院

致谢

• Blackmagic Design for DaVinci Resolve 及其 API
• MCP 协议团队致力于实现 AI 助手集成

项目结构

清理后，项目具有以下结构：

• resolve_mcp_server.py - 主要的 MCP 服务器实现
• run-now.sh - 处理设置并运行服务器的快速启动脚本
• setup.sh - 完整的安装设置脚本
• check-resolve-ready.sh - 启动前检查以验证 DaVinci Resolve 是否已准备就绪
• start-server.sh启动服务器的脚本
• run-server.sh - 直接运行服务器的简化脚本

关键目录：

• src/ ——源代码和模块
• assets/ - 项目资产和资源
• logs/ ——日志文件目录
• scripts/ -辅助脚本

开发时建议使用./run-now.sh ，一步设置环境并启动服务器。

变更日志

有关更改的详细历史记录，请参阅docs/CHANGELOG.md 。

特定游标设置

与 Cursor 集成时，请遵循以下具体步骤：

1. 启动 Cursor 之前，请确保 DaVinci Resolve 正在运行
2. 安装所需的依赖项：
   # From the davinci-resolve-mcp directory: pip install -r requirements.txt
   注意：这将自动安装 MCP 包和其他依赖项。
3. 在 Cursor 中设置 MCP 服务器配置：在 macOS 上创建或编辑~/.cursor/mcp.json (或在 Windows 上创建或编辑%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json )：
   { "mcpServers": { "davinci-resolve": { "name": "DaVinci Resolve MCP", "command": "/path/to/your/venv/bin/python", "args": [ "/path/to/your/davinci-resolve-mcp/src/main.py" ] } } }
   重要提示：
   • 使用main.py作为入口点（而不是resolve_mcp_server.py ）
   • 在配置中使用绝对路径
4. 常见问题：
   • “客户端关闭”错误：检查 mcp.json 中的路径是否正确以及依赖项是否已安装
   • 连接问题：启动 Cursor 之前，请确保 DaVinci Resolve 正在运行
   • 环境变量：main.py脚本将处理设置环境变量