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Glama

video-editor-mcp

Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der Claude ein vollständiges, konversationelles Video-Bearbeitungs-Toolkit bietet – Trimmen, Zuschneiden, Farbkorrektur, Untertitel, Beat-Synchronisation, Stabilisierung und mehr – basierend auf ffmpeg, faster-whisper und yt-dlp, mit optionaler DaVinci-Resolve- und CapCut-Integration.

Beschreibe den gewünschten Schnitt im Chat; Claude ruft die Tools auf, um ihn umzusetzen.

Tools

Kategorie

Tools

Herunterladen

download_video — von YouTube, Instagram, TikTok, Facebook, Vimeo oder jedem direkten Link (1000+ Seiten über yt-dlp)

Analyse

get_video_info, detect_scenes, analyze_style — eine Datei untersuchen oder den Schnittrhythmus, die Farbstimmung und die Ausrichtung eines Referenz-Reels nachbilden

Grundlegende Bearbeitung

trim_video, merge_videos, extract_audio, change_speed, add_audio

Visuell

color_grade (Voreinstellungen: cineastisch/hell/stimmungsvoll/lebendig/schwarz-weiß/vintage), add_text_overlay, crop_and_resize (9:16/1:1/16:9/4:5), stabilize_video

KI

auto_captions — basiert auf Whisper, brennt Untertitel ein oder exportiert .srt, mehrsprachig

Intelligente Bearbeitung

edit_like_reference — analysiert den Rhythmus/die Farbstimmung/die Ausrichtung eines Referenz-Reels und schneidet dein Material entsprechend neu, beat_sync_edit — schneidet Material auf erkannte Musikbeats, auto_best_moments — extrahiert eine Highlight-Reel aus langem Rohmaterial

Stapelverarbeitung

batch_process — eine Operation auf jedes Video in einem Ordner anwenden

Teilen

share_file — ein Ergebnis hochladen und einen teilbaren Link erhalten (gofile/transfer.sh)

DaVinci Resolve (optional)

davinci_status, davinci_create_timeline — nur aktiv, wenn Resolve installiert ist

CapCut (optional)

list_capcut_drafts, launch_capcut — nur aktiv, wenn CapCut installiert ist

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Einrichtung

1. Repository klonen und Python-Abhängigkeiten installieren

git clone https://github.com/dr-ashraf-s-MCP-LABS/video-editor-mcp.git
cd video-editor-mcp
pip install -r requirements.txt

Außerdem benötigst du ffmpeg in deinem PATH (oder imageio-ffmpeg, auf das der Server automatisch zurückfällt) und yt-dlp.

2. Konfigurieren (optional)

Kopiere .env.example in .env und passe es an, wenn du nicht standardmäßige Binärpfade benötigst, auf deine eigene CapCut-/DaVinci-Installation verweisen möchtest oder eine cookies.txt für Instagram-/Facebook-Downloads brauchst (exportiere eine mit einer Browser-Erweiterung wie „Get cookies.txt LOCALLY").

3. Bei Claude registrieren

Füge Folgendes zu deiner Claude-Desktop-/Claude-Code-MCP-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "video-editor": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/video-editor-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Starte Claude neu und beginne mit der konversationellen Bearbeitung, z. B.: „Lade diese Reel herunter, passe ihren Stil an mein Rohmaterial an, füge diese Musik hinzu und untertitele sie."

Hinweise

  • download_video, output und heruntergeladene Dateien landen standardmäßig in ./downloads und ./output neben server.py – überschreibbar mit VIDEO_EDITOR_DOWNLOADS_DIR / VIDEO_EDITOR_OUTPUT_DIR.

  • Die CapCut- und DaVinci-Resolve-Tools degradieren elegant (melden „nicht installiert"), wenn du die entsprechenden Umgebungsvariablen nicht gesetzt hast oder diese Apps nicht besitzt.

  • auto_captions und der Untertitelmodus von batch_process laden beim ersten Gebrauch das Whisper-base-Modell (~150 MB) herunter.

Lizenz

MIT – siehe LICENSE.

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