Servidor MCP do DaVinci Resolve

O que faz o Servidor MCP do “DaVinci Resolve”?

O Servidor MCP do DaVinci Resolve é uma ferramenta de integração projetada para conectar assistentes de IA ao software de edição de vídeo DaVinci Resolve via Model Context Protocol (MCP). Atuando como um servidor intermediário, ele permite interações automatizadas e orientadas por IA com o DaVinci Resolve, como controlar ações de edição, consultar informações de projetos ou acionar exportações. Isso capacita desenvolvedores e criadores a construir fluxos de trabalho inteligentes que aproveitam os recursos avançados de edição do DaVinci Resolve por meio de acesso programático, aumentando a produtividade, automatizando tarefas repetitivas e integrando-se a pipelines mais amplos movidos por IA para criação e gerenciamento de conteúdo.

Lista de Prompts

Nenhuma informação sobre templates de prompts foi encontrada no repositório.

Lista de Recursos

Nenhuma definição explícita de recursos foi encontrada no repositório ou na documentação.

Lista de Ferramentas

Nenhuma definição clara de ferramentas está presente em resolve_mcp_server.py ou em outro lugar do repositório.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Edição de Vídeo Automatizada
  Use agentes de IA para editar linhas do tempo de vídeo, aplicar transições ou gerenciar clipes no DaVinci Resolve, otimizando fluxos de trabalho comuns de edição.
• Extração de Metadados de Projetos
  Consulte e colete metadados de projetos do DaVinci Resolve para catalogação, análises ou integração com sistemas de gerenciamento de ativos.
• Automação de Exportação em Lote
  Acione e gerencie exportações de mídia programaticamente, permitindo processamento em lote e lógica de exportação orientada por IA.
• Colaboração Remota
  Permita que agentes remotos ou automatizados interajam com projetos do DaVinci Resolve, apoiando cenários de edição colaborativa.
• Integração de Fluxos Personalizados
  Conecte o DaVinci Resolve a APIs externas ou ferramentas (ex: armazenamento na nuvem, serviços de transcrição) por meio de automação baseada em IA.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Python (necessário pelo Servidor MCP do DaVinci Resolve) está instalado.
2. Clone o repositório:
   git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
3. Instale as dependências:
   pip install -r requirements.txt
4. Adicione o servidor à configuração do Windsurf, por exemplo, em windsurf.config.json:

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf. Verifique a conectividade com o servidor.

Claude

1. Certifique-se de que o Python está disponível em seu sistema.
2. Clone o repositório e instale as dependências como acima.
3. Abra o arquivo de configuração MCP do Claude.
4. Adicione o Servidor MCP do DaVinci Resolve:

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

5. Salve e reinicie o Claude, depois verifique a conexão.

Cursor

1. Confirme o Python e as dependências do Servidor MCP do DaVinci Resolve.
2. Baixe ou clone o repositório do servidor MCP.
3. Abra o arquivo de configuração do Cursor para servidores MCP.
4. Adicione o seguinte:

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

5. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

1. Instale todos os pré-requisitos (Python, dependências do repositório).
2. Clone o repositório.
3. Abra a configuração do servidor MCP do Cline.
4. Adicione o servidor:

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

5. Salve o arquivo e reinicie o Cline.

Protegendo Chaves de API

Para quaisquer variáveis de ambiente sensíveis (ex: chaves de API), utilize as chaves env e inputs na sua configuração da seguinte forma:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "davinci-resolve": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “davinci-resolve” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Suporte a raízes: ⛔ Não mencionado
Suporte a amostragem: ⛔ Não mencionado

Com base nas informações disponíveis e na completude da documentação, eu avaliaria este servidor MCP com 4 de 10. Embora as instruções de configuração sejam claras e os casos de uso estejam descritos, a falta de recursos, ferramentas e prompts documentados limita sua utilidade prática para desenvolvedores que buscam uma experiência plug-and-play.

Pontuação MCP