Davinci Resolve MCP

🚀 ダヴィンチ・リゾルブとAIアシスタントのMCPプロトコル実装

このプロジェクトは、人工知能アシスタントとDaVinci Resolveを統合するためのMCPプロトコルの実装です。AIアシスタントがDaVinci Resolveのワークフローを直接制御し自動化することを可能にします。

🚀 クイックスタート

入門ガイド

1. 依存関係のインストール：
   • システムにPython 3.8以上がインストールされていることを確認してください。
   • pip install -r requirements.txtを実行して、すべての必要なライブラリをインストールします。
2. 環境変数の設定（Linux/macOSのみ）：

   export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/path/to/your/project"
   

3. サーバーの起動：
   • python src/main.pyを実行して、MCPサーバーを起動します。

プロジェクト構造

davinci-resolve-mcp/
├── resolve_mcp_server.py - 主要なMCPサーバーの実装
├── run-now.sh - 環境設定とサーバー起動を担当するクイックスタートスクリプト
├── setup.sh - 完全なインストールスクリプト
├── check-resolve-ready.sh - 起動前にDaVinci Resolveが準備できているかを検証するスクリプト
├── start-server.sh - サーバーを起動するスクリプト
├── run-server.sh - サーバーを実行する簡略化されたスクリプト
└── docs/ CHANGELOG.md プロジェクトの変更履歴ドキュメント

✨ 主な機能

• MCPプロトコルを通じたリモートプロシージャコール(RPC)の実装
• バッチ処理スクリプトのサポート
• 詳細なログ記録とエラー処理の提供
• 完全なオープンソースで、カスタマイズと拡張が可能

📦 インストール

スクリプトによるインストール

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
   cd davinci-resolve-mcp
   

2. 設定スクリプトを実行します：

   ./setup.sh
   

3. インストールが完了したら、以下を実行します：

   ./run-now.sh
   

手動インストール

1. ソースコードをダウンロードして解凍します。
2. プロジェクトをPythonパスに追加します。
3. pip install -r requirements.txtを実行して、依存関係をインストールします。

💻 使用例

基本的な使用法

1. DaVinci Resolveを起動します。
2. MCPサーバーを起動します：python src/main.py
3. AIアシスタントでMCP接続パラメータを設定します。

設定ファイルの例（Linux）

{
    "mcpServers": {
        "davinci-resolve": {
            "name": "DaVinci Resolve MCP",
            "host": "localhost",
            "port": 5000
        }
    }
}

一般的な問題と解決策

• 問題：接続時にエラーが発生します。
• 解決策：ファイアウォール設定を確認し、ポートが開いていることを確認してください。

📚 ドキュメント

インストールガイド

システム要件

• オペレーティングシステム：Windows、macOS、Linux
• Pythonバージョン：3.8以上

インストール手順

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
   

2. プロジェクトディレクトリに移動します：

   cd davinci-resolve-mcp
   

3. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 環境変数を設定します（Linux/macOSのみ）：

   export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/path/to/your/project"
   

5. サーバーを起動します：

   python src/main.py
   

使用方法

基本的な使用法

1. DaVinci Resolveを起動します。
2. MCPサーバーのスクリプトstart-server.shを実行します。
3. AIアシスタントをMCPサーバーに接続するように設定します。

高度な機能

• バッチ処理：run-server.shを使用してバッチタスクを実行します。
• カスタマイズ：設定ファイルを変更して、カスタム動作を追加します。
• ログ：障害排除のためにlogs/ディレクトリ内のログファイルを確認します。

コード構造

davinci-resolve-mcp/
├── src/
│   ├── main.py - 主要なサーバーのエントリポイント
│   ├── services/
│   │   └── resolve_service.py - DaVinci ResolveとMCPの間のインターフェース
│   └── utils/
│       └── logger.py - ログ記録ツール
├── config/
│   └── mcp_config.json - MCPサーバーの設定ファイル
└── docs/
    └── CHANGELOG.md - プロジェクトの変更履歴

サンプル

MCPサーバーの起動

python src/main.py --host localhost --port 5000

サンプルコマンドの呼び出し

curl -X POST http://localhost:5000/api/resolve/process_clip

エラー排除

• 問題：サーバーの起動に失敗します。
• 解決策：Pythonバージョンと依存関係が正しくインストールされていることを確認してください。

🔧 技術詳細

このプロジェクトは、DaVinci ResolveとAIアシスタントの間の通信を可能にするMCPプロトコルを実装しています。RPCを通じて、AIアシスタントはDaVinci Resolveの機能を直接呼び出すことができます。また、バッチ処理スクリプトや詳細なログ記録、エラー処理機能を備えており、開発者は自由にカスタマイズや拡張を行うことができます。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

関連リンク

• DaVinci Resolve公式ドキュメント
• MCPプロトコル仕様

貢献ガイド

• プロジェクトはMITライセンスを採用しています。
• forkしてPull Requestを送信することを歓迎します。
• 問題や機能提案はGitHub Issuesに報告してください。

連絡先

作者：Samuel Gursky
メール：samgursky@gmail.com
GitHub：github.com/samuelgursky

プロジェクトの変更履歴

v1.0.0（2023年10月）

新機能

• 初期バージョンのリリース
• 基本的なMCPインターフェースの実装の追加
• DaVinci Resolveの基本的な制御コマンドのサポート

変更点

• モジュール化開発をサポートするためにプロジェクト構造を更新
• 詳細なログ記録機能の追加
• エラー処理メカニズムの最適化

v1.1.0（2023年11月）

新機能

• バッチ処理スクリプトのサポートの追加
• マルチプラットフォーム互換性の改善
• 新しい設定管理機能の導入

変更点

• 新機能を反映するためにドキュメントを更新
• いくつかの既知の安定性問題を修正
• パフォーマンスと応答速度の向上

v1.2.0（2024年1月）

新機能

• ログ記録モジュールの追加
• カスタムコマンド拡張のサポート
• 新しいエラー処理メカニズムの導入

変更点

（原文で未記載のため省略）