Remotion Video Production MCP Server

Высококлассный сервер Model Context Protocol (MCP), который служит интеллектуальным мостом для AI-агентов, позволяя анализировать музыкальные биты, синтезировать голоса с помощью Google Gemini TTS и программно создавать и рендерить профессиональные видео с использованием Remotion (v4.0+) и React.

Поддерживает ОБА варианта:

• 💻 Локальный транспорт STDIO: Для локальных AI-клиентов (Antigravity, Claude Desktop, Cursor).

• 🌐 Удалённый транспорт Streamable HTTP: Для облачных развертываний (Render) и веб-клиентов AI (Claude Web на https://claude.ai/new).

🚀 Ключевые возможности

• 🎬 Программное создание каркаса: Создавайте видеопроекты React/Remotion без конфигурации со встроенными соотношениями сторон: TikTok/Reels (tiktok-916), YouTube (youtube-169) и Social (social-11).

• 🎙️ Интеграция Gemini 3.1 Flash TTS: Генерируйте высококачественные озвученные диалоги сцен с региональными акцентами и создавайте покадровые таймкоды для кинетических субтитров.

• 🎵 Синхронизация битов аудио с Librosa: Анализируйте фоновую музыку для извлечения BPM, границ битов, спадов/подъёмов энергии RMS и рекомендуйте точные по кадрам смены сцен.

• 📸 Снимки визуального предпросмотра: Мгновенно рендерите снимки кадров (PNG/JPEG/WebP) на любом индексе кадра для визуальной проверки AI.

• ⚡ Безголовый рендеринг: Программно компилируйте высококачественные видео MP4/WebM с управлением многопоточностью и отслеживанием прогресса.

• 🔒 Аутентификация по Bearer-токену: Защитите свои HTTP MCP-эндпоинты при развертывании в публичных облачных сервисах.

Related MCP server: remotion-vision-mcp

🛠️ Предварительные требования

Для запуска этого MCP-сервера и рендеринга видео хост-среда должна соответствовать следующим требованиям:

1. Node.js (рекомендуется v20.0.0 или выше) и npm.

2. Python 3 (рекомендуется v3.10+) с установленными аудиопакетами:

   pip install librosa numpy scipy google-genai

3. Зависимости браузера Remotion: Для запуска headless Chrome требуется Chromium. Установите через CLI:

   npx @remotion/cli browser ensure

🌐 Удалённый MCP / Claude Web и развертывание Streamable HTTP

Этот сервер поддерживает спецификацию транспорта MCP Streamable HTTP (@modelcontextprotocol/sdk v1.29.0), что позволяет веб-клиентам, таким как Claude Web (https://claude.ai/new), подключаться удалённо.

1. Запуск HTTP-сервера локально

Соберите и запустите сервер Streamable HTTP:

npm install
npm run build
npm run start:http

По умолчанию сервер прослушивает:

• Проверка здоровья: GET http://localhost:3000/health

• MCP-эндпоинт: http://localhost:3000/mcp

2. Переменные окружения

Создайте файл .env или экспортируйте переменные окружения:

3. Защита HTTP MCP-эндпоинта

При развертывании на публичном сервере настройте MCP_AUTH_TOKEN:

export MCP_AUTH_TOKEN=your-secret-token-here
npm run start:http

Входящие запросы к /mcp должны содержать заголовок:

Authorization: Bearer your-secret-token-here

Запросы без токена или с недействительным токеном получат ответ 401 Unauthorized.

4. Тестирование HTTP и эндпоинтов здоровья

• Проверка статуса здоровья:

  curl http://localhost:3000/health
  # Response: {"status":"ok","service":"remotion-mcp-server"}

• Проверка инициализации MCP:

  curl -X POST http://localhost:3000/mcp \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer your-secret-token-here" \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "initialize",
      "params": {
        "protocolVersion": "2024-11-05",
        "capabilities": {},
        "clientInfo": { "name": "curl-test", "version": "1.0.0" }
      }
    }'

5. Развертывание на Render (в один клик / Blueprint)

Репозиторий включает blueprint render.yaml и готовый к продакшену Dockerfile, который упаковывает Node 20, Chromium, FFmpeg и аудиобиблиотеки Python.

1. Запушьте ваш репозиторий на GitHub.

2. Войдите в Render и нажмите New + -> Blueprint.

3. Подключите ваш репозиторий (remotionMcpServer). Render автоматически обнаружит render.yaml.

4. Настройте переменные окружения в панели Render:

   • MCP_AUTH_TOKEN: Ваш собственный секретный токен.

   • GEMINI_API_KEY: Ваш ключ Gemini API.

5. Разверните! Ваш удалённый MCP URL будет:

   https://YOUR-SERVICE-NAME.onrender.com/mcp

6. Подключение к Claude Web

1. Перейдите на https://claude.ai/new.

2. Откройте настройки Custom MCP Connectors.

3. Введите ваш удалённый MCP URL:

   https://YOUR-SERVICE-NAME.onrender.com/mcp

4. Если аутентификация включена, настройте заголовок Authorization со значением Bearer <your-mcp-auth-token>.

5. Сохраните и подключитесь. Claude Web перечислит все 5 доступных инструментов Remotion.

💻 Локальная настройка STDIO (Antigravity и локальные клиенты)

Мгновенная настройка одной командой (рекомендуется)

Скопируйте и вставьте одну команду в ваш терминал:

🍎 macOS / Linux (терминал)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ivalenzuela/remotion-mcp-server/main/autoinstall.sh | bash

🪟 Windows (PowerShell)

iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/ivalenzuela/remotion-mcp-server/main/autoinstall.ps1 | iex

Ручная настройка STDIO

1. Скомпилируйте сервер:

   git clone https://github.com/ivalenzuela/remotion-mcp-server.git
   cd remotion-mcp-server
   npm install
   npm run build

2. Зарегистрируйте в AI-клиенте (mcp_config.json / claude_desktop_config.json):

   {
     "mcpServers": {
       "remotion": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/remotion-mcp-server/dist/index.js"],
         "env": {
           "GEMINI_API_KEY": "YOUR_GEMINI_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }

🤖 Доступные MCP-инструменты

Все пять инструментов доступны одинаково через транспорты STDIO и Streamable HTTP:

1. remotion_scaffold_project

Создаёт полный проект React/Remotion с готовыми шаблонами, стандартными компонентами макета и автоматически устанавливает npm-зависимости.

• Аргументы:

  • projectName (string, обязательный): Имя папки целевого проекта.

  • template (enum: tiktok-916, youtube-169, social-11, обязательный): Соотношение сторон.

  • targetDir (string, обязательный): Путь к родительской директории.

2. remotion_analyze_audio

Выполняет обработку сигналов аудиофайлов с помощью Python Librosa для возврата BPM, кадров битов, энергетических профилей, рекомендуемых номеров кадров для смены сцен и выравнивания SRT-субтитров.

• Аргументы:

  • audioPath (string, обязательный): Путь к входной аудиодорожке.

  • srtPath (string, необязательный): Путь к файлу SRT-субтитров.

  • outputPath (string, необязательный): Путь для сохранения выходного JSON-анализа.

  • fps (number, по умолчанию 30): Целевая частота кадров композиции.

  • minSceneDuration (number, по умолчанию 3.5): Минимальное количество секунд между сменами сцен.

3. remotion_generate_tts

Синтезирует речь с помощью Google Gemini 3.1 Flash TTS (gemini-3.1-flash-tts-preview) и выводит таймкоды слов с учётом символов. Автоматически переключается на чистый синтетический звук, если GEMINI_API_KEY отсутствует.

• Аргументы:

  • text (string, обязательный): Текст диалога для синтеза.

  • outputPath (string, обязательный): Путь для сохранения сгенерированного файла .wav.

  • voice (string, по умолчанию "Puck"): Имя предустановленного голоса Gemini.

  • accent (string, необязательный): Необязательная инструкция по региональному акценту.

  • fps (number, по умолчанию 30): Частота кадров.

4. remotion_preview_frame

Рендерит статичное изображение-снимок (PNG/JPEG/WebP) конкретного кадра композиции с помощью CLI Remotion.

• Аргументы:

  • projectDir (string, обязательный): Путь к проекту Remotion.

  • compositionId (string, обязательный): ID целевой композиции.

  • frame (number, по умолчанию 0): Индекс кадра для захвата.

  • imageFormat (enum: png, jpeg, webp, по умолчанию png): Формат.

  • props (object, необязательный): Входные React-пропсы.

5. remotion_render_video

Компилирует композицию в видео производственного качества (MP4/WebM).

• Аргументы:

  • projectDir (string, обязательный): Путь к проекту Remotion.

  • compositionId (string, обязательный): ID целевой композиции.

  • outputPath (string, необязательный): Путь к выходному видео.

  • concurrency (number/string, по умолчанию "auto"): Используемые потоки CPU.

  • codec (string, по умолчанию "h264"): Целевой кодек.

  • props (object, необязательный): Входные React-пропсы.

🎨 Готовые React-компоненты

Созданные проекты включают следующие готовые к продакшену компоненты макета:

1. SubtitleOverlay: Пословное активное масштабирование и пользовательские свечения тени текста ("Efecto Lupa PRO") для двуязычных субтитров.

2. KenBurnsImage: Чистое масштабирование и перемещение изображения на основе интерполяции без CSS-анимаций.

3. AudioSpectrum: Визуализатор частотного спектра звука — полосы, реактивно синхронизированные со звуковой дорожкой.

4. LowerThird: Элегантные нижние трети для профилей в социальных сетях или визитных карточек.

🧪 Тестирование и проверка

Запустите полный набор E2E-тестов для проверки выполнения инструментов, разрешения путей и рендеринга CLI:

npm test

📄 Лицензия

Этот проект лицензирован в соответствии с лицензией MIT.