lc-editor
lc-editor
Локальный видеоредактор, которым вы управляете из MCP-клиента. Здесь нет таймлайна, по которому можно кликать. Вы отправляете вызовы инструментов; ffmpeg рендерит файл.
Создан для коротких вертикальных роликов 9:16. Без музыки. Субтитры — это текст с обводкой и тенью, никогда не плашка. Правила движка находятся в specs/craft.md. Структура эпизодов Karachi — опциональный пресет, не значение по умолчанию.
Требования
Python 3.11 или новее
ffmpeg и ffprobe в вашем PATH
Related MCP server: melt-7 MCP Server
Установка
Из клона этого репозитория:
pipx install .pip install . тоже работает. pipx держит приложение в своём окружении и добавляет lc-editor в ваш PATH.
С GitHub:
pipx install git+https://github.com/uzairayed/lc-editor.gitЗапуск
lc-editor serve --project ./my-reel--web запускает страницу на 127.0.0.1:8765, которая может показывать кадры. Она только читает.
Cursor
Добавьте это в ваш MCP-конфиг. Используйте абсолютный путь к проекту.
{
"mcpServers": {
"lc-editor": {
"command": "lc-editor",
"args": ["serve", "--project", "/absolute/path/to/project"]
}
}
}В Windows путь выглядит так: C:/Users/you/my-reel.
Инструменты
Каждое изменение возвращает { ok, timeline_summary, warnings }. Недопустимые запросы завершаются с ошибкой. Один и тот же op_id дважды не дублируется. review_report должен пройти до export. Превью-кадры и контактный лист — это JPEG-файлы на диске, а не base64.
Опционально: project_create(..., preset="karachi") загружает брендинг серии. Для монтажа Murree это не нужно.
Неожиданный Murree
Укажите LC_EDITOR_MURREE_DIR на папку ровно с 117 кадрами на этой машине, затем:
$env:LC_EDITOR_MURREE_DIR="C:\path\to\murree"
pytest -m murree -sUnix:
LC_EDITOR_MURREE_DIR=/path/to/murree pytest -m murree -sКадры остаются локальными. Их нет в этом репозитории.
Чего нет в этой версии
Мультикамера, распознавание речи для субтитров, стоковая музыка, синхронизация по битам, импорт из Drive или браузер, в котором можно редактировать.
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