🎬 VE-MCP：自主 AI 视频剪辑器

Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于自动化短视频剪辑、Reels、TikTok、SaaS 产品演示与本地化。

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⚡ 概述

VE-MCP 为 AI 智能体（Claude Desktop、Cursor、Antigravity、AutoGPT）赋予专业的视频编辑能力。它能将原始屏幕录制、真人口播视频或原始脚本，在单次高性能渲染中转换为可直接发布的 9:16 竖屏视频。

flowchart LR
    A["Raw Footage / Prompt"] --> B["AI Agent + VE-MCP"]
    
    subgraph VE_MCP ["VE-MCP Single-Pass Engine"]
        B --> C["Silence Cutter (auto-editor)"]
        C --> D["Speech-to-Text & Karaoke ASS (faster-whisper)"]
        D --> E["Voicebox / Edge-TTS Voiceover"]
        E --> F["Single-Pass FFmpeg (9:16 + Zooms + EBU R128 Ducking + Subtitles)"]
    end
    
    F --> G["Ready-to-Publish 9:16 MP4 🎉"]

Related MCP server: atsurae

🚀 核心特性

• ✂️ 智能静音移除（cut_silence）： 使用 auto-editor 从原始素材中去除犹豫、结巴和停顿。

• 🗣️ Voicebox 与 Edge-TTS 语音合成（synthesize_speech）： 原生集成本地 Voicebox（端口 17493），并无缝降级到 Microsoft Edge Neural TTS（多语言，无需任何 API 密钥）。

• ✨ 停顿感知卡拉 OK 字幕（generate_karaoke_subtitles）： 生成逐词高亮的 .ass 字幕，采用 Montserrat 与 Inter 字体排版，并在语音停顿（>0.35s）处自动断行，避免字幕粘连屏幕。

• 🎨 专业调色与光影处理（adjust_video_color_and_light）： 可通过 AI 调节曝光、对比度、饱和度、伽马、锐度与色温，并提供内置预设（vibrant、clean_screencast、cinematic、warm、cold、high_contrast）。

• 📐 多格式宽高比转换器（format_video）： 单次渲染即可转换为 9:16（Reels/Shorts）、16:9（YouTube 横屏）、1:1（方形帖）、4:5（信息流），可带模糊背景、智能裁剪或信箱黑边。

• 📱 9:16 竖屏格式化（format_vertical_video）： 高品质背景虚化（blur_background）、居中裁剪或留边格式。

• 👥 分屏 SaaS 演示布局（format_split_screen_demo）： 上下双层竖向布局：上方为演讲者，下方为应用录屏，并支持双声道音频混合。

• 🔍 动态跳跃式推进缩放（apply_jump_zooms）： 自动周期性镜头推进，提升观众留存率。

• 🔊 广电级音频标准化与闪避（add_audio_and_ducking）： 音频统一处理到 EBU R128（loudnorm），并应用侧链压缩（有语音时背景音乐自动闪避）。

• 🎨 叠加层与音效（add_visual_overlay_and_sfx）： 添加浮动徽标、Logo 和 UI 提示框，并附带内置音效触发器（pop.wav、whoosh.wav、click.wav）。

• 🛡️ 自动化 QA 校验器（validate_video_quality）： 内置 ffprobe 校验 9:16/16:9 分辨率、音频流健康状态及容器完整性。

• ⚡ 一键组合流水线： create_reels_from_raw_video 和 create_promo_from_script，集成调色与分级。

🛠️ MCP 工具参考

📦 使用 Docker 快速开始

1. 构建 Docker 镜像

docker build -t video-editor-mcp:latest .

2. 导出 / 分享给好友

# Save to tar archive:
docker save video-editor-mcp:latest -o video-editor-mcp.tar

# On friend's machine:
docker load -i video-editor-mcp.tar

⚙️ 连接到 AI 助手

Claude Desktop / Cursor / Antigravity

将以下内容添加到你的 MCP 配置文件中（例如 claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "video-editor": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-v",
        "C:/Projects/my-videos:/data",
        "--add-host=host.docker.internal:host-gateway",
        "video-editor-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

（将 C:/Projects/my-videos 替换为宿主机上你的视频工作区路径）。

使用 Python 原生运行（不使用 Docker）

pip install -r requirements.txt
python server.py

🤖 AI 智能体如何自动接收指令

服务器连接后，AI 助手会 通过 3 种内置机制 自动接收到所有规则和指令：

1. 🚀 原生 MCP 协议提示（FastMCP instructions）：

   • 客户端连接时，server.go 服务器会在 initialize response 中自动传递系统提示（SERVER_INSTRUCTIONS）。任何现代客户端（Claude Desktop、Cursor、Antigravity、Cline）无需手动配置，即可立刻理解决策树、颜色预设和格式。

2. 📖 MCP 资源（docs://index、docs://playbook）：

   • 服务器提供交互式资源库，包含完整知识库，智能体可随时通过 MCP 协议读取。

3. 📂 仓库级指令（AGENTS.md、CLAUDE.md、SKILL.md）：

   • 在仓库根目录创建了 AGENTS.md、CLAUDE.md 和 .agents/skills/video-editor/SKILL.md 文件。开发环境（Cursor、Antigravity、Claude Code）在打开项目时会自动读取它们。

📚 文档与场景指南

• 🧭 智能体主索引与决策树 — AI 快速导航。

• 🤖 智能体操作手册 — 从提示词到 QA 的分步生命周期。

• 📋 简报与脚本撰写框架 — 面对用户的 5 个问题访谈与 H-V-C 公式。

• 💻 SaaS 与录屏演示 — 产品功能介绍与更新日志推广。

• 📱 Reels、TikTok 与播客精华片段 — 口播视频剪辑与爆款片段裁剪。

• 🎓 教育与 SOP 教程 — 将文本指南转为视频。

• 🌍 本地化与配音 — Voicebox 翻译与云端配音资源重采样。

• 🤝 销售获客与支持 — 个性化客户演示与支持。

• ⏰ Cron 自动化与 CI/CD — 自动每日新闻摘要与 PR 预览。

📄 许可证

本项目采用 MIT License 许可。