DaVinci Resolve MCP Server

Wat doet de “DaVinci Resolve” MCP Server?

De DaVinci Resolve MCP Server is een integratietool die ontworpen is om AI-assistenten en de DaVinci Resolve videobewerkingssoftware te verbinden via het Model Context Protocol (MCP). Door als middleware-server op te treden, maakt het geautomatiseerde, AI-gestuurde interacties met DaVinci Resolve mogelijk, zoals het aansturen van bewerkingsacties, het opvragen van projectinformatie of het starten van exports. Dit stelt ontwikkelaars en makers in staat om intelligente workflows te bouwen die gebruikmaken van DaVinci Resolve’s krachtige bewerkingsmogelijkheden via programmatische toegang, waardoor de productiviteit wordt verhoogd, repetitieve taken worden geautomatiseerd en integratie mogelijk wordt met bredere AI-gestuurde pijplijnen voor contentcreatie en -beheer.

Lijst van prompts

Er kon geen informatie over prompttemplates worden gevonden in de repository.

Lijst van resources

Er werden geen expliciete resourcedefinities gevonden in de repository of documentatie.

Lijst van tools

Er zijn geen duidelijke tooldefinities aanwezig in resolve_mcp_server.py of elders in de repository.

Gebruikstoepassingen van deze MCP-server

• Geautomatiseerde videobewerking
  Gebruik AI-agenten om videolijnen te bewerken, overgangen toe te passen of clips te beheren in DaVinci Resolve, waardoor veelvoorkomende bewerkingsworkflows worden gestroomlijnd.
• Projectmetadata-extractie
  Vraag metadata op uit DaVinci Resolve-projecten voor catalogisering, analyse of integratie met asset management systemen.
• Batch exportautomatisering
  Start en beheer media-exporten programmatisch, zodat batchverwerking en AI-gestuurde exportlogica mogelijk zijn.
• Externe samenwerking
  Sta externe of geautomatiseerde agenten toe te werken met DaVinci Resolve-projecten, ter ondersteuning van samenwerkende bewerkingsscenario’s.
• Aangepaste workflowintegratie
  Verbind DaVinci Resolve met externe API’s of tools (zoals cloudopslag, transcriptiediensten) via AI-gestuurde automatisering.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg ervoor dat Python (vereist door DaVinci Resolve MCP Server) is geïnstalleerd.
2. Clone de repository:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Installeer afhankelijkheden:
   pip install -r requirements.txt
4. Voeg de server toe aan de configuratie van Windsurf, bijvoorbeeld in windsurf.config.json:

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

5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf. Controleer de serververbinding.

Claude

1. Zorg dat Python beschikbaar is op je systeem.
2. Clone de repo en installeer afhankelijkheden zoals hierboven.
3. Open het MCP-configuratiebestand van Claude.
4. Voeg de DaVinci Resolve MCP Server toe:

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

5. Sla op en herstart Claude, en controleer vervolgens de verbinding.

Cursor

1. Controleer Python en de afhankelijkheden van DaVinci Resolve MCP Server.
2. Download of clone de MCP-serverrepo.
3. Open het configuratiebestand van Cursor voor MCP-servers.
4. Voeg het volgende toe:

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

5. Sla op en herstart Cursor.

Cline

1. Installeer alle vereisten (Python, repository-afhankelijkheden).
2. Clone de repository.
3. Open de MCP-serverconfiguratie van Cline.
4. Voeg de server toe:

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

5. Sla het bestand op en herstart Cline.

API-sleutels beveiligen

Voor gevoelige omgevingsvariabelen (zoals API-sleutels), gebruik de env en inputs-velden in je configuratie zoals hieronder:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In de systeem MCP-configuratiesectie voeg je je MCP-servergegevens toe met behulp van dit JSON-formaat:

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

Na het configureren kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “davinci-resolve” te veranderen naar de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Roots-ondersteuning: ⛔ Niet vermeld
Sampling-ondersteuning: ⛔ Niet vermeld

Op basis van de beschikbare informatie en de volledigheid van de documentatie geef ik deze MCP-server een 4 uit 10. Hoewel de installatie-instructies duidelijk zijn en de use-cases goed beschreven, beperkt het ontbreken van gedocumenteerde resources, tools en prompts de praktische bruikbaarheid voor ontwikkelaars die een plug-and-play ervaring zoeken.

MCP Score