Videocutter
什麼是VideoCutter MCP服務器?
VideoCutter MCP服務器是一個基於Model Context Protocol的專業媒體處理服務,它讓AI智能體能夠通過自然語言調用視頻剪輯、音頻處理、圖像編輯等67種專業工具。支持SSE和HTTP Streamable兩種傳輸模式,為AI應用提供強大的多媒體處理能力。如何使用VideoCutter MCP服務器?
您可以通過AI智能體使用自然語言描述您的媒體處理需求,例如'幫我把這個視頻裁剪成1分鐘長度並添加字幕'。服務器支持兩種連接方式:SSE模式用於即時進度監控,HTTP Streamable模式用於複雜交互場景。適用場景
適用於內容創作、短視頻製作、播客編輯、教育培訓、企業宣傳等需要媒體處理的場景。無論是個人創作者還是專業團隊,都能通過AI智能體快速完成複雜的媒體處理任務。主要功能
視頻處理
支持視頻分割、合併、變速、旋轉、裁剪、濾鏡、顏色調色、疊加合成等完整視頻編輯功能
音頻處理
提供音頻分割、合併、變速、音量調節、淡入淡出、混響效果、人聲增強等專業音頻處理工具
圖像處理
包含圖像裁剪、旋轉、縮放、濾鏡、特效、疊加合成、格式轉換等全面圖像編輯功能
AI生成功能
集成文本生成、圖像生成、視頻生成AI模型,支持文生圖、文生視頻、圖片轉視頻等創作功能
批量處理
支持通過命令文件批量疊加圖片和文字,大幅提升處理效率,支持81宮格精確定位系統
MCP智能體集成
深度支持AI智能體通過自然語言調用67個專業工具,支持SSE和HTTP Streamable雙傳輸模式
優勢
一站式媒體處理:集成視頻、音頻、圖像三大處理模塊,滿足所有編輯需求
AI智能優化:內置多種AI模型,提供智能文本、圖像、視頻生成能力
自然語言交互:通過MCP協議支持AI智能體用自然語言調用複雜功能
雙傳輸模式:支持SSE即時監控和HTTP Streamable雙向交互兩種模式
精確定位系統:獨特的81宮格定位系統,提供像素級精確控制
批量處理效率:支持批量操作,大幅提升處理效率
侷限性
需要一定的硬件資源:AI模型和視頻處理需要較好的CPU和GPU性能
學習曲線:雖然支持自然語言,但複雜功能仍需瞭解基本概念
網絡依賴:雲端AI服務需要穩定的網絡連接
文件大小限制:極大文件處理可能受內存限制
如何使用
啟動MCP服務器
確保VideoCutter服務正常運行,MCP服務器會自動在端口8000(SSE)和8001(HTTP Streamable)啟動
連接AI智能體
配置您的AI應用或智能體連接到MCP服務器,使用相應的服務器地址和傳輸模式
使用自然語言調用功能
通過AI智能體用自然語言描述您的需求,例如視頻剪輯、音頻處理、圖像編輯等任務
監控處理進度
通過SSE模式即時監控長時間處理任務的進度,或通過HTTP Streamable模式進行即時交互
使用案例
短視頻剪輯製作
用戶想要製作一個15秒的短視頻用於社交媒體分享,需要裁剪視頻、添加濾鏡、插入文字和背景音樂
播客音頻處理
用戶錄製了一段播客音頻,需要去除噪音、標準化音量、添加淡入淡出效果,並提取關鍵內容字幕
產品宣傳圖製作
用戶需要為新產品製作宣傳圖片,包括產品圖修飾、文字添加和多圖合成
常見問題
MCP服務器是什麼?它和普通的API有什麼區別?
SSE模式和HTTP Streamable模式有什麼區別?我該選擇哪種?
是否需要編程知識才能使用MCP服務器?
支持哪些文件格式?有沒有大小限制?
處理過程中出現錯誤怎麼辦?
相關資源
VideoCutter GitHub倉庫
項目的源代碼和最新更新
VideoCutter 碼雲倉庫
國內鏡像倉庫,訪問速度更快
API使用文檔
詳細的REST API接口說明和使用指南
MCP工具文檔
完整的MCP工具列表和使用方法
AI模型使用說明
AI功能配置和模型使用指南
位置參數詳解
81宮格定位系統的詳細說明和示例

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