DaVinci Resolve MCP Server

Cosa fa il server MCP “DaVinci Resolve”?

Il DaVinci Resolve MCP Server è uno strumento di integrazione progettato per collegare assistenti IA e il software di editing video DaVinci Resolve tramite il Model Context Protocol (MCP). Agendo come server intermedio, permette interazioni automatizzate e guidate dall’IA con DaVinci Resolve, come il controllo delle azioni di editing, l’interrogazione di informazioni sui progetti o l’attivazione delle esportazioni. Questo consente a sviluppatori e creatori di costruire workflow intelligenti che possono sfruttare le potenti capacità di editing di DaVinci Resolve tramite accesso programmatico, aumentando la produttività, automatizzando compiti ripetitivi e integrandosi con pipeline più ampie basate su IA per la creazione e la gestione dei contenuti.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione su template di prompt è stata trovata nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna definizione esplicita di risorsa è stata trovata nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione chiara di strumenti è presente in resolve_mcp_server.py o altrove nel repository.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Editing Video Automatizzato
  Utilizza agenti IA per modificare le timeline video, applicare transizioni o gestire clip in DaVinci Resolve, ottimizzando i flussi di lavoro di editing comuni.
• Estrazione Metadati di Progetto
  Interroga e raccogli metadati dai progetti di DaVinci Resolve per catalogazione, analisi o integrazione con sistemi di gestione degli asset.
• Automazione Esportazione Batch
  Attiva e gestisci esportazioni multimediali in modo programmatico, consentendo l’elaborazione in batch e logiche di esportazione guidate dall’IA.
• Collaborazione Remota
  Permetti ad agenti remoti o automatizzati di interagire con progetti DaVinci Resolve, supportando scenari di editing collaborativo.
• Integrazione Workflow Personalizzata
  Collega DaVinci Resolve con API o strumenti esterni (ad esempio cloud storage, servizi di trascrizione) tramite automazione guidata dall’IA.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python (come richiesto da DaVinci Resolve MCP Server) sia installato.
2. Clona il repository:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Installa le dipendenze:
   pip install -r requirements.txt
4. Aggiungi il server alla configurazione di Windsurf, ad esempio in windsurf.config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "davinci-resolve": {
         "command": "python",
         "args": ["resolve_mcp_server.py"]
       }
     }
   }
   

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf. Verifica la connettività del server.

Claude

1. Assicurati che Python sia disponibile sul tuo sistema.
2. Clona il repo e installa le dipendenze come sopra.
3. Apri il file di configurazione MCP di Claude.
4. Aggiungi il DaVinci Resolve MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "davinci-resolve": {
         "command": "python",
         "args": ["resolve_mcp_server.py"]
       }
     }
   }
   

5. Salva e riavvia Claude, quindi verifica la connessione.

Cursor

1. Conferma Python e le dipendenze di DaVinci Resolve MCP Server.
2. Scarica o clona il repo del server MCP.
3. Apri il file di configurazione di Cursor per i server MCP.
4. Aggiungi quanto segue:

   {
     "mcpServers": {
       "davinci-resolve": {
         "command": "python",
         "args": ["resolve_mcp_server.py"]
       }
     }
   }
   

5. Salva e riavvia Cursor.

Cline

1. Installa tutti i prerequisiti (Python, dipendenze del repository).
2. Clona il repository.
3. Apri la configurazione MCP di Cline.
4. Aggiungi il server:

   {
     "mcpServers": {
       "davinci-resolve": {
         "command": "python",
         "args": ["resolve_mcp_server.py"]
       }
     }
   }
   

5. Salva il file e riavvia Cline.

Protezione delle Chiavi API

Per eventuali variabili d’ambiente sensibili (ad es. chiavi API), usa le chiavi env e inputs nella configurazione come segue:

{
  "mcpServers": {
    "davinci-resolve": {
      "command": "python",
      "args": ["resolve_mcp_server.py"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente IA:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "davinci-resolve": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente IA potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “davinci-resolve” con il nome reale del tuo server MCP e di sostituire la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

Supporto roots: ⛔ Non menzionato
Supporto sampling: ⛔ Non menzionato

In base alle informazioni disponibili e alla completezza della documentazione, valuterei questo MCP server 4 su 10. Le istruzioni di configurazione sono chiare e i casi d’uso sono descritti, ma la mancanza di risorse, strumenti e prompt documentati ne limita l’utilità pratica per gli sviluppatori che cercano una soluzione pronta all’uso.

Punteggio MCP