How do I use TimeVerse HyperFrames MCP?

1. Click on "Deploy Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@TimeVerse HyperFrames MCP initialize a new video project with the 'slideshow' template" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

TimeVerse HyperFrames MCP

by elimyliu

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

Python

Local

TimeVerse HyperFrames MCP

将 HyperFrames CLI（HTML/CSS/JS 转视频渲染引擎）包装为 MCP 工具服务，让 AI Agent 可以直接：

创建/初始化视频项目
实时预览 HTML 视频（热重载）
渲染为 MP4/WebM
检查语法完整性
文本转语音 / 音频转录
检测运行环境、性能基准测试

架构概览

MCP 客户端（如 TimeVerseStudio）
        │  (stdio 协议)
        ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│       server.py (FastMCP)           │
│  ┌─ 后台预热 npx 缓存（首次启动）   │
│  └─ 注册 13 个 MCP 工具              │
└────────────┬────────────────────────┘
             │
    ┌────────┼────────────┬──────────┐
    ▼        ▼            ▼          ▼
  init.py  render.py  media.py   system.py
  lint.py  preview.py
             │
             ▼
┌─────────────────────────────┐
│  cli_executor.py             │
│  ┌─ 优先全局 hyperframes    │
│  │  回退 npx hyperframes    │
│  ├─ 超时/错误处理           │
│  └─ 环境检测 / lint 解析    │
└────────────┬────────────────┘
             │
             ▼
    hyperframes CLI (npx)

Related MCP server: Omni-Video Studio MCP

前置依赖

依赖	要求	安装
Python	>= 3.11	`brew install python@3.11`
Node.js	>= 22	nodejs.org
FFmpeg	任意版本	macOS: `brew install ffmpeg` / Ubuntu: `sudo apt install ffmpeg`
HyperFrames	自动通过 npx 获取	无需手动安装

首次运行时会自动通过 npx 下载 hyperframes 包（约 30-60 秒），后续缓存到本地。

可选优化：全局安装 hyperframes 可跳过 npx 下载步骤：
npm install -g hyperframes

安装

方式一：pip 安装（推荐）

pip install -e .

安装后可直接运行：

timeverse-hyperframes-mcp

方式二：uvx 运行（无需安装）

需要先安装 uv：

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 直接通过 uvx 运行（自动下载依赖并缓存）
uvx timeverse-hyperframes-mcp

方式三：python -m

python -m timeverse_hyperframes_mcp.server

注册到 MCP 客户端

TimeVerseStudio

在 MCP 设置页面点击 JSON 导入，填入以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "hyperframes": {
      "description": "HyperFrames MCP — 将 HTML/CSS/JS 渲染为 MP4 视频。支持 init / preview / render / lint / TTS / transcribe",
      "command": "uvx",
      "args": ["timeverse-hyperframes-mcp"]
    }
  }
}

或通过 API 创建：

{
  "name": "hyperframes",
  "server_type": "local",
  "transport": "stdio",
  "command": "uvx",
  "args": "timeverse-hyperframes-mcp",
  "description": "HyperFrames MCP — 将 HTML/CSS/JS 渲染为 MP4 视频"
}

完整示例见 examples/timeverse-integration.json。

其他 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cline 等）

使用相同的 stdio 配置：

命令: uvx timeverse-hyperframes-mcp 或 timeverse-hyperframes-mcp
传输协议: stdio

可用工具（共 13 个）

项目初始化

工具	对应 CLI	参数	说明
`hyperframes_init`	`npx hyperframes init`	`project_name` (必填), `template`, `video_path`, `audio_path`, `parent_dir`	创建视频项目，支持 9 种模板
`hyperframes_list_templates`	—	无参数	列出所有模板及中文描述

支持模板：blank（空白）、warm-grain（暖色颗粒）、play-mode（Play 模式）、swiss-grid（瑞士网格）、vignelli（Vignelli 风格）、decision-tree（决策树）、kinetic-type（动态文字）、product-promo（产品宣传）、nyt-graph（纽约时报数据可视化）

视频渲染

工具	对应 CLI	参数	说明
`hyperframes_render`	`npx hyperframes render`	`output`, `fps`(24/30/60), `quality`(draft/standard/high), `format`(mp4/webm), `composition`, `workers`(1-8/auto), `gpu`, `docker`, `strict`, `strict_all`	渲染为 MP4/WebM，支持 GPU 加速和 Docker 可重现构建

webm 格式支持透明背景
渲染超时默认 10 分钟

实时预览

工具	对应 CLI	参数	说明
`hyperframes_preview`	`npx hyperframes preview`	`project_dir`, `port`(默认 3002)	启动本地预览服务，热重载，编辑 HTML 即时更新

语法检查

工具	对应 CLI	参数	说明
`hyperframes_lint`	`npx hyperframes lint`	`project_dir`, `verbose`, `json_output`	检查 data-composition-id、track 重叠、timeline 注册等问题

媒体处理

工具	对应 CLI	参数	说明
`hyperframes_tts`	`npx hyperframes tts`	`text` (必填), `voice`, `output`, `project_dir`	文本转语音，生成配音文件
`hyperframes_list_voices`	`npx hyperframes tts --list`	`project_dir`	列出所有可用 TTS 语音角色（如 af_nova, bf_emma）
`hyperframes_transcribe`	`npx hyperframes transcribe`	`input_path` (必填), `model`(tiny/base/small/medium/large), `language`, `output_format`, `project_dir`	音频/视频转录为字幕

系统管理

工具	对应 CLI	参数	说明
`hyperframes_doctor`	`npx hyperframes doctor`	`project_dir`	检测 Node.js / npx / FFmpeg 环境，给出安装指引
`hyperframes_info`	`npx hyperframes info`	`project_dir`	获取 HyperFrames 版本和环境详情
`hyperframes_upgrade`	`npx hyperframes upgrade`	`check_only`, `json_output`	检查是否有新版本
`hyperframes_compositions`	`npx hyperframes compositions`	`project_dir`	列出项目中的 composition 文件
`hyperframes_benchmark`	`npx hyperframes benchmark`	`composition`, `project_dir`	运行渲染性能基准测试

典型工作流

flowchart LR
    A[hyperframes_init] --> B[hyperframes_lint]
    B --> C[hyperframes_preview]
    C --> D[修改 HTML/CSS/JS]
    D --> B
    B --> E[hyperframes_render]

创建项目: hyperframes_init(project_name="my-video", template="kinetic-type")
语法检查: hyperframes_lint(project_dir="my-video")
实时预览: hyperframes_preview(project_dir="my-video") → 浏览器中编辑 HTML 即改即现
迭代: 修改 HTML → lint → 预览验证
渲染: hyperframes_render(project_dir="my-video", quality="high") → 输出 MP4

环境变量

变量	说明	默认值
`HYPERFRAMES_WORKSPACE_DIR`	视频项目工作目录	当前工作目录

特性

智能命令解析：优先使用全局安装的 hyperframes，回退到 npx hyperframes
后台预热：服务器启动时自动在后台下载 hyperframes npm 缓存，首次调用更快
友好错误提示：命令超时或环境缺失时给出清晰的修复指引
JSON 结构化输出：lint 结果支持 JSON 格式，便于 AI 解析

常见问题

Q: 首次运行很慢？ 首次运行需要 npx 下载 hyperframes 包（约 30-60 秒），后续会缓存。也可以先全局安装 npm install -g hyperframes 跳过 npx 过程。

Q: 提示"未找到 npx"？ 确认已安装 Node.js >= 22。

Q: 渲染失败？ 先运行 hyperframes_doctor 检测环境是否完整，再运行 hyperframes_lint 检查语法。

开发者

源码：GitHub
HyperFrames：https://github.com/heygen-com/hyperframes

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive

ResponsivenessNo issues

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GitHub Repository

Need Help?

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TimeVerse HyperFrames MCP

架构概览

前置依赖

安装

方式一：pip 安装（推荐）

方式二：uvx 运行（无需安装）

方式三：python -m

注册到 MCP 客户端

TimeVerseStudio

其他 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cline 等）

可用工具（共 13 个）

项目初始化

视频渲染

实时预览

语法检查

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系统管理

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环境变量

特性

常见问题

开发者

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