MCP视频工具 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。
Guardrailed视频编辑MCP服务器,为AI代理提供FFmpeg、Hyperframes和repurpo功能。
MCP视频工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
Guardrailed视频编辑MCP服务器,为AI代理提供FFmpeg、Hyperframes和repurpo功能。
MCP视频工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/KyaniteLabs/mcp-video
# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcp----": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-video"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例: 用户: 请帮我用 MCP视频工具 执行以下任务... Claude: [自动调用 MCP视频工具 MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"mcp____": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-video"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
<p align="center"> <a href="https://kyanitelabs.tech"> <img src="assets/mcp-video-hero.webp" alt="mcp-video — guardrailed video editing MCP server for AI agents: FFmpeg, subtitles, audio, effects, and repurposing tools" width="100%"> </a> </p>
<p align="center"> <strong>Guardrailed video editing MCP server for AI agents.</strong><br> Structured tools for FFmpeg video editing, cinematic prompt planning, media analysis, subtitles, audio, effects, Hyperframes video creation, local repurposing packages, and preflight validation that helps prevent silent bad media output. </p>
<p align="center"> <a href="https://pypi.org/project/mcp-video/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/mcp-video.svg" alt="PyPI"></a> <a href="https://github.com/KyaniteLabs/mcp-video/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/KyaniteLabs/mcp-video/.github/workflows/ci.yml?branch=master&label=CI" alt="CI"></a> <img src="https://img.shields.io/badge/MCP-119%20tools-orange.svg" alt="119 MCP tools"> <img src="https://img.shields.io/badge/python-3.11%2B-blue.svg" alt="Python 3.11+"> <img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue.svg" alt="Apache 2.0"> <a href="https://registry.modelcontextprotocol.io/servers/io.github.KyaniteLabs/mcp-video"><img src="https://img.shields.io/badge/MCP-Registry-blue.svg" alt="MCP Registry"></a> </p>
<p align="center"> <a href="#install">Install</a> • <a href="#quick-start">Quick Start</a> • <a href="#what-agents-can-do">Agent Workflows</a> • <a href="#tool-surface">Tools</a> • <a href="docs/TOOLS.md">Tool Reference</a> • <a href="docs/AI_AGENT_DISCOVERY.md">AI Discovery</a> • <a href="#agent-skill">Agent Skill</a> • <a href="llms.txt">llms.txt</a> • <a href="https://registry.modelcontextprotocol.io/servers/io.github.KyaniteLabs/mcp-video">MCP Registry</a> </p>
---
Prerequisite: FFmpeg must be installed and available on PATH.
```bash
For autonomous agents, the intended path is inspect, edit, verify, then ask a human to review release artifacts:
from mcp_video import Client
client = Client()
print(client.inspect("trim"))
result = client.pipeline(
[
{"op": "trim", "input": "source.mp4", "start": "00:01:00", "duration": "00:00:45"},
{"op": "add_text", "text": "Launch clip", "position": "top-center"},
{"op": "normalize_audio"},
{"op": "resize", "aspect_ratio": "9:16"},
{"op": "export", "quality": "high"},
{"op": "release_checkpoint"},
],
output_path="final-short.mp4",
)
Safety contract:
search_tools() and Client.inspect().MCPVideoError guidance.video_quality_check, video_release_checkpoint, and human visual/audio inspection.该项目提供了一个开源的MCP工具,支持视频编辑和AI代理功能,值得关注,但需要进一步优化和完善。
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。
经综合评估,MCP视频工具 在MCP工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | mcp-video |
| 原始描述 | 开源MCP工具:Guardrailed video editing MCP server for AI agents. FFmpeg, Hyperframes, repurpo。⭐32 · Python |
| Topics | mcpagent-toolsai-agentsai-videoclaudeclaude-codepython |
| GitHub | https://github.com/KyaniteLabs/mcp-video |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-06-04 · 更新时间:2026-06-04 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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