lc-editor
lc-editor
Un editor de vídeo local que controlas desde un cliente MCP. No hay una interfaz de línea de tiempo en la que hacer clic. Envías llamadas a herramientas; ffmpeg renderiza el archivo.
Diseñado para reels cortos en 9:16. Sin música. Los subtítulos son texto con contorno y sombra, nunca una caja. Las reglas del motor residen en specs/craft.md. La estructura de episodio de Karachi es un preajuste opcional, no el predeterminado.
Requisitos
Python 3.11 o superior
ffmpeg y ffprobe en tu PATH
Related MCP server: melt-7 MCP Server
Instalación
Desde un clon de este repositorio:
pipx install .pip install . también funciona. pipx mantiene la aplicación en su propio entorno y coloca lc-editor en tu PATH.
Desde GitHub:
pipx install git+https://github.com/uzairayed/lc-editor.gitEjecución
lc-editor serve --project ./my-reel--web inicia una página en 127.0.0.1:8765 que puede mostrar imágenes fijas. Solo lectura.
Cursor
Añade esto a tu configuración de MCP. Usa una ruta de proyecto absoluta.
{
"mcpServers": {
"lc-editor": {
"command": "lc-editor",
"args": ["serve", "--project", "/absolute/path/to/project"]
}
}
}En Windows, la ruta se verá así: C:/Users/you/my-reel.
Herramientas
Cada edición devuelve { ok, timeline_summary, warnings }. Las solicitudes no válidas fallan de forma visible. Usar el mismo op_id dos veces no duplica la operación. review_report debe pasarse antes de export. Las imágenes fijas de vista previa y la hoja de contactos son archivos JPEG en disco, no base64.
Opcional: project_create(..., preset="karachi") carga la imagen de marca de la serie. Un corte de Murree no lo necesita.
Murree inesperado
Apunta LC_EDITOR_MURREE_DIR a una carpeta de esta máquina que contenga exactamente 117 imágenes fijas y luego:
$env:LC_EDITOR_MURREE_DIR="C:\path\to\murree"
pytest -m murree -sUnix:
LC_EDITOR_MURREE_DIR=/path/to/murree pytest -m murree -sLas imágenes fijas se quedan en local. No están en este repositorio.
No incluido en esta versión
Multicámara, transcripción de voz a subtítulos, música de archivo, sincronización con el ritmo, importación desde Drive o un navegador en el que edites.
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