Video Clip MCP
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複製以下命令到你的Client進行配置
{
"mcpServers": {
"video-clip": {
"command": "npx",
"args": ["@pickstar-2002/video-clip-mcp@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"video-clip": {
"command": "npx",
"args": ["@pickstar-2002/video-clip-mcp@latest"],
"env": {}
}
}
}注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。
🚀 🎬 Video Clip MCP
基於 AI MCP 協議的專業視頻剪輯工具,提供高效的視頻處理能力和智能化操作體驗。無需手動安裝 FFmpeg,開箱即用!
🚀 快速開始
本工具是基於 AI MCP 協議的專業視頻剪輯工具,具備高效的視頻處理能力和智能化操作體驗,且無需手動安裝 FFmpeg。
安裝
全局安裝(推薦)
npm install -g @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest
臨時使用
npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest
MCP 服務器配置
Claude Desktop
在 claude_desktop_config.json 中添加:
{
"mcpServers": {
"video-clip": {
"command": "npx",
"args": ["@pickstar-2002/video-clip-mcp@latest"]
}
}
}
Cursor AI
在 .cursorrules 或項目配置中添加:
{
"mcp": {
"servers": {
"video-clip": {
"command": "npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest"
}
}
}
}
WindSurf
在 windsurfconfig.json 中配置:
{
"mcpServers": {
"video-clip": {
"command": "npx",
"args": ["@pickstar-2002/video-clip-mcp@latest"],
"env": {}
}
}
}
CodeBuddy
在項目根目錄創建 .codebuddy/mcp.json:
{
"servers": {
"video-clip": {
"command": "npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest",
"description": "🎬 視頻剪輯處理工具"
}
}
}
其他 MCP 兼容工具
通用配置格式:
{
"mcpServers": {
"video-clip": {
"command": "npx",
"args": ["@pickstar-2002/video-clip-mcp@latest"]
}
}
}
✨ 主要特性
- 🎯 精準剪輯 - 支持毫秒級精度的視頻片段裁剪
- 🔗 智能合併 - 多視頻文件無縫拼接,自動適配格式差異
- ✂️ 靈活分割 - 按時長、大小或段數智能分割視頻
- 📊 信息獲取 - 詳細的視頻元數據分析和格式檢測
- 🚀 批量處理 - 高效的批量任務管理和並行處理
- 🎨 多格式支持 - 支持主流視頻格式和編碼標準
- 📈 任務監控 - 即時任務狀態跟蹤和進度管理
- 🛠️ 高度可配置 - 豐富的編碼參數和質量預設
📦 安裝指南
全局安裝(推薦)
npm install -g @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest
臨時使用
npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest
💻 使用示例
基礎用法
基礎視頻剪輯
// 剪輯視頻片段(10秒到30秒)
await clipVideo({
inputPath: "input.mp4",
outputPath: "output.mp4",
timeSegment: {
start: 10000, // 10秒(毫秒)
end: 30000 // 30秒(毫秒)
},
quality: "fast",
videoCodec: "libx264"
});
視頻合併
// 合併多個視頻文件
await mergeVideos({
inputPaths: ["video1.mp4", "video2.mp4", "video3.mp4"],
outputPath: "merged.mp4",
quality: "medium",
resolution: { width: 1920, height: 1080 }
});
視頻分割
// 按時長分割視頻
await splitVideo({
inputPath: "long_video.mp4",
outputDir: "./segments",
splitBy: "duration",
duration: 60, // 每60秒一段
namePattern: "segment_{index}.{ext}"
});
批量處理
// 批量處理任務
const tasks = [
{
type: "clip",
options: {
inputPath: "video1.mp4",
outputPath: "clip1.mp4",
timeSegment: { start: 0, end: 30000 }
}
},
{
type: "clip",
options: {
inputPath: "video2.mp4",
outputPath: "clip2.mp4",
timeSegment: { start: 10000, end: 40000 }
}
}
];
await batchProcess({ tasks });
📚 詳細文檔
支持格式
視頻格式
- 輸入格式: MP4, AVI, MOV, MKV, WebM, FLV, 3GP, WMV
- 輸出格式: MP4, AVI, MOV, MKV, WebM
視頻編碼
- H.264 (libx264) - 通用兼容性最佳
- H.265 (libx265) - 高壓縮比,文件更小
- VP9 (libvpx-vp9) - 開源編碼,適合網絡傳輸
- AV1 (libaom-av1) - 新一代編碼,壓縮效率極高
音頻編碼
- AAC - 高質量音頻編碼
- MP3 (libmp3lame) - 通用兼容性
- Opus (libopus) - 低延遲高質量
- Vorbis (libvorbis) - 開源音頻編碼
系統要求
Node.js 版本
- 最低要求: Node.js 18.0.0+
- 推薦版本: Node.js 20.0.0+
系統依賴
- FFmpeg: 自動安裝(通過 @ffmpeg-installer/ffmpeg 包)
- 操作系統: Windows 10+, macOS 10.15+, Linux (Ubuntu 18.04+)
推薦硬件配置
- CPU: 4核心以上,支持硬件加速更佳
- 內存: 8GB RAM 以上
- 存儲: SSD 硬盤,至少2GB可用空間
- GPU: 支持硬件編碼的顯卡(可選)
API 文檔
核心接口定義
interface VideoClipOptions {
inputPath: string;
outputPath: string;
timeSegment: {
start: number; // 開始時間(毫秒)
end: number; // 結束時間(毫秒)
};
quality?: 'ultrafast' | 'fast' | 'medium' | 'slow' | 'veryslow';
videoCodec?: 'libx264' | 'libx265' | 'libvpx-vp9' | 'libaom-av1';
audioCodec?: 'aac' | 'libmp3lame' | 'libopus' | 'libvorbis';
preserveMetadata?: boolean;
}
interface MergeVideosOptions {
inputPaths: string[];
outputPath: string;
quality?: string;
videoCodec?: string;
audioCodec?: string;
resolution?: { width: number; height: number };
fps?: number;
}
interface SplitVideoOptions {
inputPath: string;
outputDir: string;
splitBy: 'duration' | 'size' | 'segments';
duration?: number; // 按時長分割(秒)
maxSize?: number; // 按大小分割(MB)
segmentCount?: number; // 分割段數
namePattern?: string; // 文件命名模式
}
interface VideoInfo {
duration: number; // 時長(秒)
width: number; // 寬度
height: number; // 高度
fps: number; // 幀率
bitrate: number; // 比特率
format: string; // 格式
codec: string; // 編碼
size: number; // 文件大小(字節)
}
interface TaskStatus {
id: string;
type: 'clip' | 'merge' | 'split';
status: 'pending' | 'processing' | 'completed' | 'failed';
progress?: number;
createdAt: string;
completedAt?: string;
error?: string;
result?: any;
}
主要方法
// 獲取視頻信息
getVideoInfo(filePath: string): Promise<VideoInfo>
// 剪輯視頻
clipVideo(options: VideoClipOptions): Promise<string>
// 合併視頻
mergeVideos(options: MergeVideosOptions): Promise<string>
// 分割視頻
splitVideo(options: SplitVideoOptions): Promise<string[]>
// 批量處理
batchProcess(tasks: BatchTask[]): Promise<string[]>
// 獲取任務狀態
getTaskStatus(taskId: string): Promise<TaskStatus>
// 取消任務
cancelTask(taskId: string): Promise<boolean>
// 獲取支持的格式
getSupportedFormats(): Promise<SupportedFormats>
疑難解答
常見問題及解決方案
1. 🔄 Connection closed 錯誤
問題描述: 使用 npx 時出現連接關閉錯誤
解決方案(按推薦順序):
- a. 首選方案 - 使用 @latest 標籤
npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest
- b. 備用方案 - 鎖定特定版本
npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@1.2.0
- c. 終極方案 - 清理 npx 緩存
# Windows
npx clear-npx-cache
# 或者手動刪除緩存目錄
rmdir /s "%APPDATA%\npm-cache\_npx"
# macOS/Linux
npx clear-npx-cache
# 或者手動刪除緩存目錄
rm -rf ~/.npm/_npx
2. 🎬 FFmpeg 相關錯誤
問題描述: FFmpeg 執行失敗或找不到
解決方案:
- 本工具已內置 FFmpeg,無需手動安裝
- 如果仍有問題,請檢查網絡連接(首次使用需下載 FFmpeg)
- 確保有足夠的磁盤空間(至少 100MB)
3. 📁 文件路徑問題
問題描述: 輸入或輸出文件路徑錯誤
解決方案:
- 使用絕對路徑而非相對路徑
- 確保路徑中不包含特殊字符
- Windows 用戶注意使用正斜槓
/或雙反斜槓\\
4. 🔧 權限問題
問題描述: 沒有文件讀寫權限
解決方案:
- 確保對輸入文件有讀取權限
- 確保對輸出目錄有寫入權限
- Windows 用戶可能需要以管理員身份運行
5. 💾 內存不足
問題描述: 處理大文件時內存溢出
解決方案:
- 降低視頻質量設置
- 分段處理大文件
- 增加系統虛擬內存
獲取幫助
如果以上解決方案無法解決您的問題,請:
- 📋 收集錯誤信息和系統環境
- 🐛 在 GitHub Issues 提交問題
- 💬 聯繫開發者(見下方聯繫方式)
🔧 技術細節
本項目使用了多種開源技術和框架,基於 AI MCP 協議開發。其中,藉助 FFmpeg 進行強大的多媒體處理,通過 fluent-ffmpeg 這個 Node.js FFmpeg 封裝庫簡化操作。使用 TypeScript 保證代碼的類型安全,同時遵循 Model Context Protocol 實現 AI 工具的集成。
📄 許可證
本項目採用 MIT License 開源協議。您可以自由使用、修改和分發本軟件。
🤝 貢獻指南
我們歡迎所有形式的貢獻!請遵循以下步驟:
- Fork 本倉庫
- 創建特性分支:
git checkout -b feature/amazing-feature - 提交更改:
git commit -m 'Add amazing feature' - 推送分支:
git push origin feature/amazing-feature - 提交 Pull Request
開發環境設置
# 克隆倉庫
git clone https://github.com/pickstar-2002/video-clip-mcp.git
cd video-clip-mcp
# 安裝依賴
npm install
# 構建項目
npm run build
# 啟動開發模式
npm run dev
🙏 致謝
感謝以下開源項目和社區的支持:
- FFmpeg - 強大的多媒體處理框架
- fluent-ffmpeg - Node.js FFmpeg 封裝庫
- Model Context Protocol - AI 工具集成協議
- TypeScript - 類型安全的 JavaScript 超集
- 開源社區 - 所有貢獻者和用戶的支持
🌟 支持項目
如果這個項目對您有幫助,請:
- ⭐ 給項目點個 Star
- 🐛 報告問題和建議
- 🔄 分享給更多開發者
讓我們一起打造更好的視頻處理工具!🚀
📞 聯繫方式
微信: pickstar_loveXX
clipVideo
剪輯視頻片段,支持毫秒級精度的時間段裁剪
參數
inputPath : string*
描述
輸入視頻文件路徑
參數
outputPath : string*
描述
輸出視頻文件路徑
參數
timeSegment : object*
描述
參數
quality : string*
描述
視頻質量預設
參數
videoCodec : string*
描述
視頻編碼格式
參數
audioCodec : string*
描述
音頻編碼格式
參數
preserveMetadata : boolean*
描述
是否保留元數據
mergeVideos
合併多個視頻文件,支持不同格式和分辨率的智能適配
參數
inputPaths : array*
描述
輸入視頻文件路徑數組
參數
outputPath : string*
描述
輸出視頻文件路徑
參數
quality : string*
描述
視頻質量預設
參數
videoCodec : string*
描述
視頻編碼格式
參數
audioCodec : string*
描述
音頻編碼格式
參數
resolution : object*
描述
目標分辨率
參數
fps : number*
描述
目標幀率
splitVideo
分割視頻文件,支持按時長、大小或段數分割
參數
inputPath : string*
描述
輸入視頻文件路徑
參數
outputDir : string*
描述
輸出目錄路徑
參數
splitBy : string*
描述
分割方式
參數
duration : number*
描述
按時長分割(秒)
參數
maxSize : number*
描述
按大小分割(MB)
參數
segmentCount : number*
描述
分割段數
參數
quality : string*
描述
視頻質量預設
參數
videoCodec : string*
描述
視頻編碼格式
參數
audioCodec : string*
描述
音頻編碼格式
參數
namePattern : string*
描述
文件命名模式,支持 {name}、{index}、{ext} 佔位符
getVideoInfo
獲取視頻文件的詳細信息
參數
filePath : string*
描述
視頻文件路徑
batchProcess
批量處理視頻任務
參數
tasks : array*
描述
批量任務配置數組
getSupportedFormats
獲取支持的視頻格式和編碼
cancelTask
取消指定的處理任務
參數
taskId : string*
描述
任務ID
getTaskStatus
獲取任務狀態
參數
taskId : string*
描述
任務ID
替代品

Vestige
Vestige是一個基於認知科學的AI記憶引擎,通過實現預測誤差門控、FSRS-6間隔重複、記憶夢境等29個神經科學模塊,為AI提供長期記憶能力。包含3D可視化儀表板和21個MCP工具,完全本地運行,無需雲端。
Rust
9.7K
4.5分
M
Moltbrain
MoltBrain是一個為OpenClaw、MoltBook和Claude Code設計的長期記憶層插件,能夠自動學習和回憶項目上下文,提供智能搜索、觀察記錄、分析統計和持久化存儲功能。
TypeScript
10.2K
4.5分

Bm.md
一個功能豐富的Markdown排版工具,支持多種樣式主題和平臺適配,提供即時編輯預覽、圖片導出和API集成能力
TypeScript
18.0K
5分
S
Security Detections MCP
Security Detections MCP 是一個基於Model Context Protocol的服務器,允許LLM查詢統一的安全檢測規則數據庫,涵蓋Sigma、Splunk ESCU、Elastic和KQL格式。最新3.0版本升級為自主檢測工程平臺,可自動從威脅情報中提取TTPs、分析覆蓋差距、生成SIEM原生格式檢測規則、運行測試並驗證。項目包含71+工具、11個預構建工作流提示和知識圖譜系統,支持多SIEM平臺。
TypeScript
10.0K
4分

Paperbanana
PaperBanana是一個自動化生成學術圖表和統計圖的智能框架,支持從文本描述生成高質量的論文插圖,採用多智能體管道和迭代優化,提供CLI、Python API和MCP服務器等多種使用方式。
Python
8.8K
5分

Better Icons
一個提供超過20萬圖標搜索和檢索的MCP服務器和CLI工具,支持150多個圖標庫,幫助AI助手和開發者快速獲取和使用圖標。
TypeScript
9.6K
4.5分

Assistant Ui
assistant-ui是一個開源TypeScript/React庫,用於快速構建生產級AI聊天界面,提供可組合的UI組件、流式響應、無障礙訪問等功能,支持多種AI後端和模型。
TypeScript
8.9K
5分
A
Apify MCP Server
Apify MCP服務器是一個基於模型上下文協議(MCP)的工具,允許AI助手通過數千個現成的爬蟲、抓取器和自動化工具(Apify Actor)從社交媒體、搜索引擎、電商等網站提取數據。它支持OAuth和Skyfire代理支付,可通過HTTPS端點或本地stdio方式集成到Claude、VS Code等MCP客戶端中。
TypeScript
10.0K
5分

Markdownify MCP
Markdownify是一個多功能文件轉換服務,支持將PDF、圖片、音頻等多種格式及網頁內容轉換為Markdown格式。
TypeScript
37.0K
5分

Baidu Map
已認證
百度地圖MCP Server是國內首個兼容MCP協議的地圖服務,提供地理編碼、路線規劃等10個標準化API接口,支持Python和Typescript快速接入,賦能智能體實現地圖相關功能。
Python
44.7K
4.5分

Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一個集成Firecrawl網頁抓取能力的模型上下文協議服務器,提供豐富的網頁抓取、搜索和內容提取功能。
TypeScript
145.1K
5分

Sequential Thinking MCP Server
一個基於MCP協議的結構化思維服務器,通過定義思考階段幫助分解複雜問題並生成總結
Python
35.6K
4.5分

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) 是一個AI驅動的UI組件生成工具,通過自然語言描述幫助開發者快速創建現代化UI組件,支持多種IDE集成。
JavaScript
22.6K
5分

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一個通過MCP協議快速部署HTML內容到EdgeOne Pages並獲取公開URL的服務
TypeScript
26.1K
4.8分

Notion Api MCP
已認證
一個基於Python的MCP服務器,通過Notion API提供高級待辦事項管理和內容組織功能,實現AI模型與Notion的無縫集成。
Python
21.9K
4.5分

Context7
Context7 MCP是一個為AI編程助手提供即時、版本特定文檔和代碼示例的服務,通過Model Context Protocol直接集成到提示中,解決LLM使用過時信息的問題。
TypeScript
93.2K
4.7分
