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剪映 AI 编辑 MCP + Skill

自然语言剪辑规划、视频观察与草稿执行相互分离:视频观察器负责本地元数据、字幕和代表帧;Skill 负责需求引导、画面理解与紧凑编辑清单;MCP 负责确定性生成、参考草稿复用、批量换料、安全校验和本地阶段进度。

验证基线:剪映专业版 10.0.5.13816、pyJianYingDraft 0.3.0、MCP Python SDK 1.29.0

目录

  • src/jianying_ai_mcp/:批处理 MCP 服务

  • skills/jianying-ai-editor/:可复用 Skill

  • docs/capability_matrix.md:完整测试结论

  • configs/:客户端配置样例

  • tests/:从零生成、参考复用、批量换料及安全边界测试

MCP 工具

  • get_jianying_capabilities:版本、能力与限制

  • analyze_reference_draft:从明文或本机可解密草稿提取剪辑蓝图

  • build_draft:一次提交编辑清单,从零生成草稿

  • build_from_reference:复制蓝图并按轨道/片段换料换字

  • batch_from_template:一个模板批量生成多份草稿

  • analyze_video_source:提取带时间戳字幕和代表帧,支持缓存与局部复查

  • save_video_observations:保存 Agent 实际读取代表帧后的结构化理解

  • get_video_analysis_context:按时间范围和页码读取长字幕与缓存上下文

工具默认 dry_run=true,会在项目暂存区完整生成和校验,但不发布到剪映目录。正式发布不会覆盖同名草稿。

启动

Python 3.12:

py -3.12 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e .

需要分析在线视频时改用 -e ".[video-url]"。本地视频只需要系统已有的 ffmpeg/ffprobe,不需要 yt-dlp。

Skill 可从仓库安装到支持 Agent Skills 的客户端:

npx skills add . -g

然后按客户端使用 MCP 配置样例

启动服务:

.\.venv\Scripts\python.exe -m jianying_ai_mcp

服务使用 stdio MCP;普通日志不写 stdout。客户端支持时会显示 [阶段] 日志和 progress,其他客户端仍可从返回值的 stages 查看阶段。

环境变量

  • JIANYING_DRAFT_ROOT:剪映草稿根目录

  • JIANYING_MCP_WORK_ROOT:暂存和参考蓝图目录

  • JIANYING_EXE:剪映程序路径,用于检测版本

  • JIANYING_DRAFT_CRYPTO:可选的 jy-draftc.exe 兼容读取器;启用加密草稿学习/复制

  • JIANYING_MCP_TRANSPORT:默认 stdio,也可使用 ssestreamable-http

  • JIANYING_FFMPEG / JIANYING_FFPROBE:视频观察器使用的可执行文件

  • JIANYING_YT_DLP:可选,仅 URL 输入需要

  • GROQ_API_KEY / OPENAI_API_KEY:可选,仅无字幕时的 Whisper 转写需要

ffmpeg/ffprobe 可从 PATH 自动发现,也可通过环境变量显式配置。视频和画面始终留在本机;只有无字幕且启用 Whisper API 时会上传压缩音频。

加密草稿读取

剪映保存后的 draft_content.json 可能是加密文本。0.3 通过已审计的 MIT 开源 jy-draftc 接口调用本机剪映目录中的 videoeditor.dll,支持分析、参考复制和批量换料。读取时会先复制到一次性工作目录,解密结果用完即删,绝不原地改写参考草稿。

仓库包含最小读取器源码 native/jy_draft_crypto.cpp,可用 MinGW-w64 执行 g++ -std=c++17 -O2 -municode -static -o jy-draftc.exe native/jy_draft_crypto.cpp 构建。随后配置 JIANYING_DRAFT_CRYPTOJIANYING_EXE 必须指向同一套剪映安装。先调用 get_jianying_capabilities,确认 encrypted_draft_reader.available=true 再读取加密草稿。

视频理解

推荐先调用 analyze_video_source(detail="efficient", max_frames=24~40) 粗看。Agent 必须实际读取返回的代表帧后,才能调用 save_video_observations 声称理解画面。长视频先读字幕定位,再对候选区间用 start/end 局部复查,避免一次输入大量图片。

当前为语句级字幕时间戳,不是逐字强制对齐;代表帧也不是完整逐帧视频流。快动作、口型级同步、音乐节拍仍需专用分析器。

配置格式见 OpenCode 配置通用 stdio 配置

验证

.\.venv\Scripts\python.exe -m unittest discover -s tests -v

测试前可使用 测试与反馈清单

当前边界

当前不自动操作剪映内置音乐/音效库、TTS、节拍卡点和自动导出。独立视频观察器已支持旁挂字幕及可选 Whisper 语句级转写,但不等同于剪映内置字幕识别。蒙版、模糊背景及音量关键帧因当前版本实测不稳定而被显式拒绝。参考草稿支持明文 JSON;配置本地读取器后也支持有权访问的剪映加密草稿。

第三方许可说明见 THIRD_PARTY_NOTICES.md

每次工具调用都返回版本兼容提示。若剪映版本与 10.0.5.13816 不同,客户端必须向用户说明预设、在线资源和草稿结构可能变化,并先生成小样抽检。

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