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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

실시간 대시보드, GPU 자동 감지, 체크포인트 시스템 및 스트림 복사 방식의 병렬 비디오 렌더링 도구입니다. 가장 강력한 무료 ffmpeg 렌더링 툴킷입니다.

Beeswax Pat이 Claude Code를 사용하여 제작함 · 영구 무료 및 오픈 소스

주요 기능

  • 병렬 렌더링 — N개의 워커 스레드로 프레임을 분할하고 재인코딩 없이 병합

  • GPU 자동 감지 — 1프레임 검증을 통해 NVENC, VideoToolbox, AMF, VA-API, QSV 탐색

  • 실시간 대시보드 — 워커별 진행 상황, FPS 차트, 예상 완료 시간(ETA)을 브라우저에서 자동 표시

  • 체크포인트 시스템 — 긴 렌더링 작업 시 오버헤드를 93% 절감

  • 색상 보정(Color grading) — 5가지 내장 프리셋(noir, warm, cool, cinematic, vintage) 및 사용자 정의 필터 지원

  • 오디오 병합 — 비디오 재인코딩 없이 음량 정규화와 함께 비디오와 오디오 결합

  • 결정론적 출력 — 시드 기반 난수 생성(RNG)을 통해 병렬 워커가 순차 처리와 동일한 결과를 생성하도록 보장

  • MCP 서버 — 6가지 도구를 포함한 Model Context Protocol 서버로, Claude Code, Claude Desktop 및 모든 MCP 클라이언트와 호환

  • 크로스 플랫폼 — Windows, macOS, Linux 지원. 모든 GPU 또는 CPU 전용 환경. Node.js >= 18 및 ffmpeg 필요.

Related MCP server: ffmpeg-mcp

요구 사항

  • Node.js >= 18

  • ffmpeg 설치 및 PATH 설정

설치

# 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

빠른 시작

# 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)

메인 진입점입니다. 렌더링 작업을 워커 간에 분할하고, 실시간 대시보드를 표시하며, 최종 MP4 파일을 생성합니다.

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
});

워커 작성하기

워커는 workerData를 통해 프레임 범위를 수신하고 원시 BGRA 프레임을 ffmpeg로 파이프합니다:

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 }));

완전한 작동 예제는 examples/basic-worker.js를 참조하세요.

모듈

모듈

목적

parallel-renderer

진행 상황 추적 기능이 있는 N-워커 스레드 풀

encoder

백프레셔를 포함한 ffmpeg로의 원시 프레임 파이프

gpu-detect

크로스 플랫폼 하드웨어 인코더 탐색 및 검증

config

해상도, RAM, CPU에 따른 워커 자동 최적화

concat

스트림 복사 방식의 세그먼트 결합 (즉시 처리)

color-grade

ffmpeg 비디오 필터 프리셋 및 사용자 정의 체인

audio-merge

loudnorm을 지원하는 비디오 및 오디오 병합

dashboard-server

의존성 없는 HTTP 서버 및 브라우저 자동 열기

progress

워커별 터미널 및 JSON 진행 상황 추적

checkpoint

긴 렌더링 작업을 위한 상태 직렬화

벤치마크

직접 실행해 보세요:

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

테스트

npm test

모듈 내보내기, 입력 검증, 대시보드 경로 안전성(트래버설 + 널 바이트 + 이중 인코딩 벡터), 체크포인트 왕복, MCP 서버 stdio 핸드셰이크를 다루는 의존성 없는 스모크 테스트 스위트입니다.

MCP 서버

ffmpeg-render-pro는 6가지 도구를 포함한 Model Context Protocol(MCP) 서버를 제공합니다. Claude Code, Claude Desktop 및 모든 MCP 클라이언트와 함께 사용할 수 있습니다.

Claude Code에 추가

# 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 Desktop에 추가

claude_desktop_config.json에 추가하세요:

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

전역 설치를 원하지 않는 경우:

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

MCP 도구

도구

설명

detect_gpu

하드웨어 인코더 탐색 (NVENC, VideoToolbox, AMF, VA-API, QSV)

system_info

CPU 코어, RAM, 권장 워커 수, ffmpeg 버전 표시

render_video

실시간 대시보드를 통한 병렬 렌더링

color_grade

프리셋(noir, warm, cool, cinematic, vintage) 또는 사용자 정의 필터 적용

merge_audio

음량 정규화를 포함한 비디오 및 오디오 결합

concat_videos

여러 비디오의 스트림 복사 방식 결합 (즉시 처리, 재인코딩 없음)

Claude Code 스킬

이 저장소에는 즉시 사용 가능한 Claude Code 스킬이 포함되어 있습니다. 설치하려면 스킬 폴더를 Claude 스킬 디렉토리에 복사하세요:

# 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

설치 후, Claude Code에게 ffmpeg를 사용하여 비디오나 오디오를 렌더링하도록 요청하면 자동으로 이 스킬을 사용합니다.

보안 참고 사항

  • 대시보드 서버는 127.0.0.1에만 바인딩됩니다. 네트워크상의 다른 기기에서는 접근할 수 없습니다.

  • 텔레메트리, 외부 통신, CDN 로드가 없습니다. 대시보드는 시스템 폰트를 사용하여 로컬 파일에서 완전히 실행됩니다.

  • MCP 서버는 로컬 파일 시스템 도구입니다. AI 에이전트에 연결되면 현재 사용자가 접근할 수 있는 모든 곳에서 파일을 렌더링, 읽기, 쓰기 작업을 수행합니다. 다른 파일 시스템 도구와 마찬가지로 신뢰할 수 있는 에이전트와만 실행하고, 신뢰할 수 없는 프롬프트와 함께 사용할 경우 프로세스의 작업 디렉토리를 제한하는 것을 고려하세요.

  • 스트림 복사 방식의 병합은 os.tmpdir() 아래의 임시 파일을 사용합니다. 전달하는 출력 경로는 그대로 작성되므로, 원하는 위치에 출력 경로가 설정되었는지 확인하세요.

변경 로그

릴리스 노트는 CHANGELOG.md를 참조하세요. 최신 버전: v1.2.0 — 강화 작업 (중요 대시보드 수정, 경로 트래버설 방어, 성능 개선).

라이선스

MIT

작성자

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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