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ffmpeg-render-pro

by beeswaxpat
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  ║  GPU: AUTO   DASHBOARD: LIVE   CONCAT: INSTANT       ║
  ╚══════════════════════════════════════════════════════╝

ffmpeg-render-pro

npm version License: MIT Platform: Cross-platform Node.js MCP Server

ライブダッシュボード、GPU自動検出、チェックポイントシステム、ストリームコピー連結を備えた並列ビデオレンダリングツール。最も強力な無料のffmpegレンダリングツールキットです。

Beeswax Pat が Claude Code を使用して構築 · 永久に無料かつオープンソース

特徴

  • 並列レンダリング — フレームをN個のワーカー・スレッドに分割し、再エンコードなしで連結

  • GPU自動検出 — NVENC、VideoToolbox、AMF、VA-API、QSVを1フレーム検証でプローブ

  • ライブダッシュボード — ブラウザで自動的に開き、ワーカーごとの進捗、FPSチャート、ETAを表示

  • チェックポイントシステム — 長時間のレンダリングにおける早送りオーバーヘッドを93%削減

  • カラーグレーディング — 5つの組み込みプリセット（noir、warm、cool、cinematic、vintage）+ カスタムフィルター

  • オーディオマージ — ビデオとオーディオをラウドネス正規化付きで結合（ビデオの再エンコードなし）

  • 決定論的出力 — シード付きRNGにより、並列ワーカーが逐次処理と同一の結果を生成

  • MCPサーバー — 6つのツールを備えたModel Context Protocolサーバー。Claude Code、Claude Desktop、および任意のMCPクライアントで動作

  • クロスプラットフォーム — Windows、macOS、Linux。GPUまたはCPUのみで動作。Node.js >= 18 + ffmpegが必要。

Related MCP server: ffmpeg-mcp

要件

  • Node.js >= 18

  • ffmpeg がインストールされ、PATHに通っていること

インストール

# Global install gives you the ffmpeg-render-pro + ffmpeg-render-pro-mcp binaries
npm install -g ffmpeg-render-pro

# Or clone the repo directly
git clone https://github.com/beeswaxpat/ffmpeg-render-pro.git
cd ffmpeg-render-pro

クイックスタート

# System info (workers, RAM, CPU, ffmpeg version)
ffmpeg-render-pro info

# Probe hardware encoders
ffmpeg-render-pro detect-gpu

# 5s benchmark render (dashboard auto-opens at http://127.0.0.1:8080)
ffmpeg-render-pro benchmark

# Longer render, custom resolution
ffmpeg-render-pro benchmark --duration=30 --width=1080 --height=1920 --fps=30

# Force CPU / GPU encoding
ffmpeg-render-pro detect-gpu --cpu
ffmpeg-render-pro detect-gpu --gpu

CLI

ffmpeg-render-pro info                # System snapshot
ffmpeg-render-pro detect-gpu          # Probe hardware encoders
ffmpeg-render-pro render <worker.js>  # Render with your worker script
ffmpeg-render-pro benchmark           # Quick 5s test render

API

const {
  renderParallel,    // Core: parallel rendering engine
  createEncoder,     // Pipe raw frames to ffmpeg
  detectGPU,         // Cross-platform GPU detection
  getConfig,         // Auto-tune workers, codec selection
  concatSegments,    // Stream-copy segment joining
  colorGrade,        // Apply color grades (presets or custom)
  mergeAudio,        // Combine video + audio
  startDashboard,    // Live progress dashboard
  saveCheckpoint,    // Checkpoint serialization
  loadCheckpoint,    // Checkpoint restoration
} = require('ffmpeg-render-pro');

renderParallel(options)

メインのエントリポイント。レンダリングをワーカー間で分割し、ライブダッシュボードを表示して、最終的なMP4を生成します。

await renderParallel({
  workerScript: './my-worker.js',  // Your frame generator
  outputPath: './output.mp4',
  width: 1920,
  height: 1080,
  fps: 60,
  duration: 60,        // seconds
  title: 'My Render',
  autoOpen: true,      // auto-open dashboard in browser
});

ワーカーの作成

ワーカーは workerData を介してフレーム範囲を受け取り、生のBGRAフレームをffmpegにパイプします：

const { workerData, parentPort } = require('worker_threads');
const { spawn } = require('child_process');

const { width, height, fps, startFrame, endFrame, segmentPath, workerId } = workerData;

// Spawn ffmpeg encoder
const ffmpeg = spawn('ffmpeg', [
  '-y', '-f', 'rawvideo', '-pixel_format', 'bgra',
  '-video_size', `${width}x${height}`, '-framerate', String(fps),
  '-i', 'pipe:0',
  '-c:v', 'libx264', '-preset', 'fast', '-crf', '20',
  '-pix_fmt', 'yuv420p', '-movflags', '+faststart',
  segmentPath,
], { stdio: ['pipe', 'pipe', 'pipe'] });

const buffer = Buffer.alloc(width * height * 4);

for (let f = startFrame; f < endFrame; f++) {
  // Fill buffer with your frame data (BGRA format)
  renderMyFrame(f, buffer);

  // Write with backpressure
  const ok = ffmpeg.stdin.write(buffer);
  if (!ok) await new Promise(r => ffmpeg.stdin.once('drain', r));

  // Report progress
  parentPort.postMessage({ type: 'progress', workerId, pct: ..., fps: ..., frame: ..., eta: ... });
}

ffmpeg.stdin.end();
ffmpeg.on('close', () => parentPort.postMessage({ type: 'done', workerId }));

完全な動作例については examples/basic-worker.js を参照してください。

モジュール

モジュール

目的

parallel-renderer

進捗追跡付きNワーカー・スレッドプール

encoder

バックプレッシャー付きffmpegへの生フレームパイプ

gpu-detect

クロスプラットフォームのハードウェアエンコーダー検出 + 検証

config

解像度、RAM、CPUに基づくワーカーの自動調整

concat

ストリームコピーによるセグメント結合（即時）

color-grade

ffmpegビデオフィルタープリセット + カスタムチェーン

audio-merge

loudnormサポート付きビデオ + オーディオマージ

dashboard-server

ブラウザ自動起動機能付きゼロ依存HTTPサーバー

progress

ワーカーごとのターミナル + JSON進捗追跡

checkpoint

長時間レンダリングのための状態シリアライズ

ベンチマーク

独自のベンチマークを実行：

node examples/render-test.js --duration=5
node examples/render-test.js --duration=30
node examples/render-test.js --duration=60 --width=1080 --height=1920

テスト

npm test

モジュールエクスポート、入力検証、ダッシュボードのパス安全性（トラバーサル + nullバイト + 二重エンコードベクトル）、チェックポイントのラウンドトリップ、MCPサーバーのstdioハンドシェイクをカバーするゼロ依存のスモークテストスイート。

MCPサーバー

ffmpeg-render-proには、6つのツールを備えたModel Context Protocol (MCP) サーバーが含まれています。Claude Code、Claude Desktop、および任意のMCPクライアントで動作します。

Claude Codeへの追加

# After `npm install -g ffmpeg-render-pro` the MCP binary is on your PATH:
claude mcp add --transport stdio ffmpeg-render-pro -- ffmpeg-render-pro-mcp

# Or without global install (uses npx):
claude mcp add --transport stdio ffmpeg-render-pro -- npx --yes --package=ffmpeg-render-pro ffmpeg-render-pro-mcp

Claude Desktopへの追加

claude_desktop_config.json に以下を追加してください：

{
  "mcpServers": {
    "ffmpeg-render-pro": {
      "command": "ffmpeg-render-pro-mcp"
    }
  }
}

または、グローバルにインストールしたくない場合は：

{
  "mcpServers": {
    "ffmpeg-render-pro": {
      "command": "npx",
      "args": ["--yes", "--package=ffmpeg-render-pro", "ffmpeg-render-pro-mcp"]
    }
  }
}

MCPツール

ツール

説明

detect_gpu

ハードウェアエンコーダーのプローブ (NVENC, VideoToolbox, AMF, VA-API, QSV)

system_info

CPUコア、RAM、推奨ワーカー数、ffmpegバージョンの表示

render_video

ライブダッシュボード付き並列レンダリング

color_grade

プリセット (noir, warm, cool, cinematic, vintage) またはカスタムフィルターの適用

merge_audio

ラウドネス正規化付きビデオ + オーディオの結合

concat_videos

複数のビデオのストリームコピー結合（即時、再エンコードなし）

Claude Codeスキル

このリポジトリには、すぐに使える Claude Code スキルが含まれています。インストールするには、スキルフォルダをClaudeのスキルディレクトリにコピーしてください：

# macOS / Linux
cp -r .claude/skills/ffmpeg-render-pipeline ~/.claude/skills/

# Windows
xcopy .claude\skills\ffmpeg-render-pipeline %USERPROFILE%\.claude\skills\ffmpeg-render-pipeline\ /E /I

インストールが完了すると、ffmpegを使用してビデオやオーディオのレンダリングを依頼した際に、Claude Codeが自動的にこのスキルを使用します。

セキュリティ上の注意

  • ダッシュボードサーバーは 127.0.0.1 にのみバインドされます。 ネットワーク上の他のマシンからはアクセスできません。

  • テレメトリ、電話ホーム、CDN読み込みはありません。 ダッシュボードはシステムフォントを使用してローカルファイルから完全に実行されます。

  • MCPサーバーはローカルファイルシステムツールです。 AIエージェントに接続すると、現在のユーザーがアクセスできる場所であればどこでもファイルのレンダリング、読み取り、書き込みを行います。他のファイルシステム対応ツールと同様に扱ってください。信頼できるエージェントでのみ実行し、信頼できないプロンプトで使用する場合はプロセスの作業ディレクトリを制限することを検討してください。

  • ストリームコピー連結は os.tmpdir() 配下の一時ファイルを使用します。 指定した出力パスはそのまま書き込まれるため、出力パスが意図した場所であることを確認してください。

変更履歴

リリースノートについては CHANGELOG.md を参照してください。最新：v1.2.0 — ハードニングパス（ダッシュボードの重大な修正、パストラバーサル防御、パフォーマンス向上）。

ライセンス

MIT

著者

Beeswax Pat

Install Server
RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing

Resources

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    An MCP server that provides 17 FFmpeg-based tools for video and audio processing, including conversion, compression, and editing. It enables AI assistants to perform complex media tasks like extracting audio, adding watermarks, and merging videos using natural language.
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