lc-editor
lc-editor
Ein lokaler Video-Editor, den Sie über einen MCP-Client steuern. Es gibt keine Timeline-UI zum Anklicken. Sie senden Tool-Aufrufe; ffmpeg rendert die Datei.
Entwickelt für kurze 9:16-Reels. Keine Musik. Untertitel sind Text mit Kontur und Schatten, niemals eine Box. Die Engine-Regeln befinden sich in specs/craft.md. Die Karachi-Episodenstruktur ist ein optionales Preset, nicht der Standard.
Voraussetzungen
Python 3.11 oder neuer
ffmpeg und ffprobe in Ihrem PATH
Related MCP server: melt-7 MCP Server
Installation
Aus einem Klon dieses Repos:
pipx install .pip install . funktioniert ebenfalls. pipx hält die App in ihrer eigenen Umgebung und platziert lc-editor in Ihrem PATH.
Von GitHub:
pipx install git+https://github.com/uzairayed/lc-editor.gitAusführen
lc-editor serve --project ./my-reel--web startet eine Seite auf 127.0.0.1:8765, die Standbilder anzeigen kann. Sie ist rein lesend.
Cursor
Fügen Sie dies zu Ihrer MCP-Konfiguration hinzu. Verwenden Sie einen absoluten Projektpfad.
{
"mcpServers": {
"lc-editor": {
"command": "lc-editor",
"args": ["serve", "--project", "/absolute/path/to/project"]
}
}
}Unter Windows sieht der Pfad wie folgt aus: C:/Users/you/my-reel.
Werkzeuge
Jede Bearbeitung gibt { ok, timeline_summary, warnings } zurück. Unzulässige Anfragen schlagen laut fehl. Derselbe op_id zweimal erzeugt kein Duplikat. review_report muss vor export bestanden werden. Vorschau-Standbilder und der Kontaktbogen sind JPEG-Dateien auf der Festplatte, kein base64.
Optional: project_create(..., preset="karachi") lädt Serien-Branding. Ein Murree-Schnitt benötigt es nicht.
Unerwartetes Murree
Setzen Sie LC_EDITOR_MURREE_DIR auf einen Ordner mit genau 117 Standbildern auf dieser Maschine, dann:
$env:LC_EDITOR_MURREE_DIR="C:\path\to\murree"
pytest -m murree -sUnix:
LC_EDITOR_MURREE_DIR=/path/to/murree pytest -m murree -sDie Standbilder bleiben lokal. Sie befinden sich nicht in diesem Repo.
Nicht in dieser Version
Multicam, Sprachuntertitel, Stockmusik, Beat-Sync, Drive-Import oder ein Browser, in dem Sie bearbeiten.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Build, run, schedule, and publish AI video pipelines to YouTube and TikTok from any MCP client.
Trim, watermark, extract audio, and convert video to 9:16 vertical via API or MCP server.
AI video editor for agents and humans: timeline, captions, color, audio and generation as MCP tools.
- CueFrameOAuthai.cueframe
Compose, edit and render video with your AI agent. Turn footage into finished edits with content-aware reframing, word-timed captions and motion graphics. Hosted MCP with OAuth sign-in; cloud processing uses credits.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityFmaintenanceCreates short videos for TikTok, Instagram Reels, and YouTube Shorts using the Model Context Protocol (MCP) and a REST API.28 npm1,386MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables agentic video editing and composition via MCP, allowing creation and manipulation of multi-track timelines with clips, transitions, filters, and text overlays, then rendering to MP4 using the melt-7 CLI.-
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables local-first Instagram reel production entirely over MCP, turning raw footage, URLs, or topics into finished reels with script generation, stock media, voiceover, and captions.2MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables AI agents and MCP clients to programmatically edit video projects on a local desktop editor, with 119 tools for multitrack editing, effects, captions, audio, and batch auto-editing, producing reviewable and reversible real timeline edits.AGPL 3.0