DaVinci Resolve MCP Server
使用说明
项目简介
DaVinci Resolve MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 协议的服务器,它允许 AI 助手(如 Claude)通过 MCP 协议与 DaVinci Resolve 软件进行双向通信,从而实现对 DaVinci Resolve 的智能控制。通过此服务器,用户可以使用 AI 助手以自然语言指令控制 DaVinci Resolve,完成视频编辑、媒体管理、Fusion 特效制作等任务,极大地提升了工作效率和智能化水平。
主要功能点
- 双向通信: 通过 MCP 协议连接 AI 助手和 DaVinci Resolve,实现指令和反馈的实时交互。
- 项目管理: 支持创建、打开、保存 DaVinci Resolve 项目,方便用户进行项目生命周期管理。
- 时间线操作: 允许创建、修改和导航时间线,进行精确的视频剪辑和序列控制。
- 媒体管理: 提供媒体素材的导入、组织和管理功能,简化素材处理流程。
- Fusion 集成: 深度集成 Fusion 合成工具,支持创建和修改复杂的视觉特效。
- 场景检查: 能够获取当前 DaVinci Resolve 项目的详细信息,方便用户了解项目状态。
- 代码执行: 支持在 DaVinci Resolve 环境中执行 Python 代码,实现高级自定义功能和自动化操作。
安装步骤
- 前提条件: 确保已安装 DaVinci Resolve Studio (建议 17 或更高版本) 和 Python 3.8 或更高版本。
- 克隆仓库: 打开终端或命令提示符,执行命令 'git clone https://github.com/apvlv/davinci-resolve-mcp.git' 克隆仓库到本地。
- 进入目录: 使用命令 'cd davinci-resolve-mcp' 进入项目目录。
- 安装依赖: 运行 'pip install -r requirements.txt' 安装项目所需的 Python 依赖库。
- 安装 MCP 服务器: 使用 MCP 客户端工具(如 Claude Desktop 或 5ire)安装服务器。在客户端中,通常需要指定服务器的入口文件。对于本仓库,入口文件路径为 'src/resolve_mcp/server.py'。 例如,在 Claude Desktop 中,可以使用命令 'mcp install src/resolve_mcp/server.py' 安装。
服务器配置
MCP 服务器需要通过 MCP 客户端进行连接和使用。客户端通常需要配置服务器的启动命令和参数。以下是针对 DaVinci Resolve MCP Server 的典型配置信息(JSON 格式):
{ "server name": "DaVinci Resolve MCP Server", "command": "resolve-mcp", "args": [] }
配置参数说明:
- 'server name': 服务器在 MCP 客户端中显示的名称,用户可以自定义,方便在客户端中识别和管理不同的 MCP 服务器。
- 'command': 启动 MCP 服务器的可执行命令。 在本例中,配置为 'resolve-mcp'。 这是因为项目通过 'setup.py' 配置了控制台入口点 'resolve-mcp=resolve_mcp.server:main',安装后可以直接在命令行中使用 'resolve-mcp' 命令启动服务器。
- 'args': 启动命令的参数列表。 本例中,服务器启动不需要额外的命令行参数,因此配置为空列表 '[]'。
重要提示: 请确保 MCP 客户端正确配置了上述 JSON 信息,特别是 'command' 字段,以便客户端能够找到并成功启动 DaVinci Resolve MCP Server。
基本使用方法
- 启动 DaVinci Resolve: 首先确保 DaVinci Resolve 软件已经启动并正常运行。MCP 服务器需要 DaVinci Resolve 运行才能进行交互。
- 启动 MCP 客户端: 打开并启动您选择的 MCP 客户端,例如 Claude Desktop 或 5ire。
- 添加并连接服务器: 在 MCP 客户端中,根据客户端的操作指引,添加一个新的 MCP 服务器连接。 在配置服务器连接时,请使用上面提供的 服务器配置 (JSON) 信息。
- 连接到 DaVinci Resolve MCP Server: 在 MCP 客户端中,找到您添加的 "DaVinci Resolve MCP Server",并尝试连接。 如果配置正确且服务器启动成功,客户端应该能够成功连接到服务器。
- 使用 AI 助手进行控制: 连接成功后,您可以通过 MCP 客户端的界面,使用自然语言指令与 DaVinci Resolve 进行交互。 例如,您可以指示 AI 助手 "创建一个新项目名为 '我的视频剪辑'",或者 "将 'Downloads' 文件夹下的所有视频文件导入到媒体池"。 服务器会将这些指令转换为 DaVinci Resolve 的操作,并返回执行结果。