Rendi MCP Server

🚀 Rendi MCP Server

このサーバーは、Rendi API を通じてクラウドベースのFFmpeg処理機能を提供するModel Context Protocol (MCP) サーバーです。これにより、AIアシスタントはローカルにFFmpegをインストールしたり、インフラを構築することなく、クラウド上でFFmpegコマンドを実行することができます。

✨ 主な機能

このMCPサーバーは、クラウドベースのビデオおよびオーディオ処理に役立つ4つの強力なツールを提供します。

🎬 FFmpegコマンドの実行

クラウド上で単一のFFmpegコマンドを実行し、自動的にファイルの処理を行います。単純なビデオ変換、リサイズ、フォーマット変更、基本的な編集タスクに最適です。

⛓️ 連鎖FFmpegコマンドの実行

複数の連続したFFmpegコマンドを送信し、前のコマンドの出力を後のコマンドの入力として使用することができます。これは、以下のような複雑なワークフローに最適です。

• ビデオを変換 → サムネイルを抽出 → ウォーターマークを適用
• ビデオをトリミング → リサイズ → オーディオを抽出 → MP3に変換

連鎖コマンドは、システムリソースを共有するため、個別にコマンドを実行するよりも効率的です。

📊 FFmpegコマンドのポーリング

送信したコマンドのステータスを確認し、以下の結果を取得します。

• 処理ステータス（キューに入っている、処理中、成功、失敗）
• 実行時間とパフォーマンスメトリクス
• 出力ファイルのメタデータ（解像度、持続時間、ビットレート、コーデックなど）
• 処理済みファイルの直接ダウンロードURL

🗑️ コマンドファイルの削除

処理が終了したら、Rendiのストレージから出力ファイルを削除します。これにより、ストレージ容量を管理し、ワークスペースを整理することができます。

Rendiとは？

Rendi は、ローカルにFFmpegをインストールすることなくFFmpegコマンドを実行できるクラウドベースのFFmpeg APIサービスです。以下の機能を提供します。

• ☁️ クラウドベースの処理インフラ
• 🚀 スケーラブルなvCPU割り当て（アカウントの制限まで）
• 📦 自動ファイルストレージと管理
• 🔒 安全なAPIキー認証
• ⚡ 設定可能なリソースによる高速処理

前提条件

• Rendi APIキー（rendi.dev で取得）
• MCP互換クライアント（Claude Desktop、Clineなど）

📦 インストール

Smithery経由

このサーバーをインストールする最も簡単な方法は、Smithery を使用することです。

npx @smithery/cli install rendi-mcp-server

インストール中に、Rendi APIキーの入力を求められます。

手動インストール

1. このリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/ctaylor86/rendi-mcp-server.git
cd rendi-mcp-server

2. 依存関係をインストールします。

npm install

3. プロジェクトをビルドします。

npm run build

4. MCPクライアントを構成し、Rendi APIキーを使用してこのサーバーを使用するように設定します。

設定

このサーバーには、1つの構成パラメータが必要です。

• rendiApiKey（必須）：認証用のRendi APIキー

Claude Desktopの設定例

claude_desktop_config.json に以下の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "rendi": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/rendi-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "RENDI_API_KEY": "your-rendi-api-key-here"
      }
    }
  }
}

💻 使用例

シンプルなビデオ変換

run_ffmpeg_commandツールを使用して、ビデオをMP4に変換します。
- コマンド: "-i {{in_1}} -c:v libx264 -c:a aac {{out_1}}"
- 入力ファイル: {"in_1": "https://example.com/video.avi"}
- 出力ファイル: {"out_1": "converted.mp4"}

ビデオからサムネイルを抽出

run_ffmpeg_commandツールを使用して、サムネイルを抽出します。
- コマンド: "-i {{in_1}} -ss 00:00:05 -vframes 1 {{out_1}}"
- 入力ファイル: {"in_1": "https://example.com/video.mp4"}
- 出力ファイル: {"out_1": "thumbnail.jpg"}

連鎖コマンドによる複雑なワークフロー

run_chained_ffmpeg_commandsツールを使用して、多段階のワークフローを実行します。
1. 2つのビデオを連結する
2. 結果からサムネイルを抽出する

コマンド:
[
  "-i {{in_1}} -i {{in_2}} -filter_complex \"[0:v][1:v]concat=n=2:v=1:a=0[v]\" -map [v] {{out_1}}",
  "-i {{out_1}} -ss 00:00:10 -vframes 1 {{out_2}}"
]

入力ファイル: {
  "in_1": "https://example.com/part1.mp4",
  "in_2": "https://example.com/part2.mp4"
}

出力ファイル: {
  "out_1": "concatenated.mp4",
  "out_2": "thumbnail.jpg"
}

コマンドのステータスを確認する

コマンドを送信した後、返されたcommand_idを使用してpoll_ffmpeg_commandを実行し、ステータスを確認し、結果を取得します。

ファイルをクリーンアップする

出力ファイルの使用が終了したら、command_idを使用してdelete_command_filesを実行し、ストレージを解放します。

重要な注意事項

ファイル命名規則

Rendiは、ファイルに特定のエイリアスシステムを使用しています。

• 入力ファイル：in_ で始まるキーを使用する必要があります（例：in_1、in_video、in_audio）
• 出力ファイル：out_ で始まるキーを使用する必要があります（例：out_1、out_result、out_thumbnail）
• コマンド内：{{alias}} 形式を使用してファイルを参照します（例：{{in_1}}、{{out_1}}）

入力ファイルの要件

• 入力ファイルは、公開アクセス可能なURLである必要があります。
• サポートされるソース：直接URL、Google Drive、Dropbox、S3、Rendiストレージなど。
• ファイル名は、URLの末尾に表示される必要があります。

出力ファイルのストレージ

• 出力ファイルは、削除するまでRendiのサーバーに無期限に保存されます。
• 各出力ファイルには、直接ダウンロードURLが含まれています。
• 処理が終了したら、delete_command_filesツールを使用してクリーンアップします。

処理制限

• 連鎖コマンドの最大数：10コマンド
• デフォルトのタイムアウト：コマンドごとに300秒（設定可能）
• デフォルトのvCPU：8（アカウントの制限まで設定可能）

開発

開発モードで実行する

npm run dev

ビルドする

npm run build

本番サーバーを起動する

npm start

アーキテクチャ

このサーバーは、以下の技術を使用して構築されています。

• TypeScript：型安全な開発用
• Express：HTTPサーバー機能
• @modelcontextprotocol/sdk：MCPプロトコルの実装
• @smithery/sdk：Smitheryとの統合
• Zod：スキーマ検証
• Docker：コンテナ化されたデプロイメント

📚 ドキュメント

Rendi APIの詳細情報については、以下を参照してください。

• APIの紹介
• FFmpegコマンドの実行
• 連鎖コマンドの実行
• コマンドのポーリング
• ファイルの削除

📄 ライセンス

MIT

サポート

このMCPサーバーに関する問題は、GitHubでイシューを開いてください。

Rendi APIのサポートについては、rendi.dev を訪問するか、ドキュメント を確認してください。

コントリビューション

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