Video Clip MCP
安装
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替代品
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
"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:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
🚀 🎬 Video Clip MCP
基于 AI MCP 协议的专业视频剪辑工具,提供高效的视频处理能力和智能化操作体验。无需手动安装 FFmpeg,开箱即用!
🚀 快速开始
本工具是基于 AI MCP 协议的专业视频剪辑工具,具备高效的视频处理能力和智能化操作体验,且无需手动安装 FFmpeg。
安装
全局安装(推荐)
npm install -g @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest
临时使用
npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest
MCP 服务器配置
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 或项目配置中添加:
{
"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
在项目根目录创建 .codebuddy/mcp.json:
{
"servers": {
"video-clip": {
"command": "npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest",
"description": "🎬 视频剪辑处理工具"
}
}
}
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
- 🎯 精准剪辑 - 支持毫秒级精度的视频片段裁剪
- 🔗 智能合并 - 多视频文件无缝拼接,自动适配格式差异
- ✂️ 灵活分割 - 按时长、大小或段数智能分割视频
- 📊 信息获取 - 详细的视频元数据分析和格式检测
- 🚀 批量处理 - 高效的批量任务管理和并行处理
- 🎨 多格式支持 - 支持主流视频格式和编码标准
- 📈 任务监控 - 实时任务状态跟踪和进度管理
- 🛠️ 高度可配置 - 丰富的编码参数和质量预设
📦 安装指南
全局安装(推荐)
npm install -g @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest
临时使用
npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest
💻 使用示例
基础用法
基础视频剪辑
// 剪辑视频片段(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"
});
视频合并
// 合并多个视频文件
await mergeVideos({
inputPaths: ["video1.mp4", "video2.mp4", "video3.mp4"],
outputPath: "merged.mp4",
quality: "medium",
resolution: { width: 1920, height: 1080 }
});
视频分割
// 按时长分割视频
await splitVideo({
inputPath: "long_video.mp4",
outputDir: "./segments",
splitBy: "duration",
duration: 60, // 每60秒一段
namePattern: "segment_{index}.{ext}"
});
批量处理
// 批量处理任务
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 });
📚 详细文档
支持格式
视频格式
- 输入格式: MP4, AVI, MOV, MKV, WebM, FLV, 3GP, WMV
- 输出格式: MP4, AVI, MOV, MKV, WebM
视频编码
- H.264 (libx264) - 通用兼容性最佳
- H.265 (libx265) - 高压缩比,文件更小
- VP9 (libvpx-vp9) - 开源编码,适合网络传输
- AV1 (libaom-av1) - 新一代编码,压缩效率极高
音频编码
- AAC - 高质量音频编码
- MP3 (libmp3lame) - 通用兼容性
- Opus (libopus) - 低延迟高质量
- Vorbis (libvorbis) - 开源音频编码
系统要求
Node.js 版本
- 最低要求: Node.js 18.0.0+
- 推荐版本: Node.js 20.0.0+
系统依赖
- FFmpeg: 自动安装(通过 @ffmpeg-installer/ffmpeg 包)
- 操作系统: Windows 10+, macOS 10.15+, Linux (Ubuntu 18.04+)
推荐硬件配置
- CPU: 4核心以上,支持硬件加速更佳
- 内存: 8GB RAM 以上
- 存储: SSD 硬盘,至少2GB可用空间
- GPU: 支持硬件编码的显卡(可选)
API 文档
核心接口定义
interface VideoClipOptions {
inputPath: string;
outputPath: string;
timeSegment: {
start: number; // 开始时间(毫秒)
end: number; // 结束时间(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; // 按时长分割(秒)
maxSize?: number; // 按大小分割(MB)
segmentCount?: number; // 分割段数
namePattern?: string; // 文件命名模式
}
interface VideoInfo {
duration: number; // 时长(秒)
width: number; // 宽度
height: number; // 高度
fps: number; // 帧率
bitrate: number; // 比特率
format: string; // 格式
codec: string; // 编码
size: number; // 文件大小(字节)
}
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
// 获取视频信息
getVideoInfo(filePath: string): Promise<VideoInfo>
// 剪辑视频
clipVideo(options: VideoClipOptions): Promise<string>
// 合并视频
mergeVideos(options: MergeVideosOptions): Promise<string>
// 分割视频
splitVideo(options: SplitVideoOptions): Promise<string[]>
// 批量处理
batchProcess(tasks: BatchTask[]): Promise<string[]>
// 获取任务状态
getTaskStatus(taskId: string): Promise<TaskStatus>
// 取消任务
cancelTask(taskId: string): Promise<boolean>
// 获取支持的格式
getSupportedFormats(): Promise<SupportedFormats>
疑难解答
常见问题及解决方案
1. 🔄 Connection closed 错误
问题描述: 使用 npx 时出现连接关闭错误
解决方案(按推荐顺序):
- a. 首选方案 - 使用 @latest 标签
npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@latest
- b. 备用方案 - 锁定特定版本
npx @pickstar-2002/video-clip-mcp@1.2.0
- c. 终极方案 - 清理 npx 缓存
# Windows
npx clear-npx-cache
# 或者手动删除缓存目录
rmdir /s "%APPDATA%\npm-cache\_npx"
# macOS/Linux
npx clear-npx-cache
# 或者手动删除缓存目录
rm -rf ~/.npm/_npx
2. 🎬 FFmpeg 相关错误
问题描述: FFmpeg 执行失败或找不到
解决方案:
- 本工具已内置 FFmpeg,无需手动安装
- 如果仍有问题,请检查网络连接(首次使用需下载 FFmpeg)
- 确保有足够的磁盘空间(至少 100MB)
3. 📁 文件路径问题
问题描述: 输入或输出文件路径错误
解决方案:
- 使用绝对路径而非相对路径
- 确保路径中不包含特殊字符
- Windows 用户注意使用正斜杠
/或双反斜杠\\
4. 🔧 权限问题
问题描述: 没有文件读写权限
解决方案:
- 确保对输入文件有读取权限
- 确保对输出目录有写入权限
- Windows 用户可能需要以管理员身份运行
5. 💾 内存不足
问题描述: 处理大文件时内存溢出
解决方案:
- 降低视频质量设置
- 分段处理大文件
- 增加系统虚拟内存
获取帮助
如果以上解决方案无法解决您的问题,请:
- 📋 收集错误信息和系统环境
- 🐛 在 GitHub Issues 提交问题
- 💬 联系开发者(见下方联系方式)
🔧 技术细节
本项目使用了多种开源技术和框架,基于 AI MCP 协议开发。其中,借助 FFmpeg 进行强大的多媒体处理,通过 fluent-ffmpeg 这个 Node.js FFmpeg 封装库简化操作。使用 TypeScript 保证代码的类型安全,同时遵循 Model Context Protocol 实现 AI 工具的集成。
📄 许可证
本项目采用 MIT License 开源协议。您可以自由使用、修改和分发本软件。
🤝 贡献指南
我们欢迎所有形式的贡献!请遵循以下步骤:
- Fork 本仓库
- 创建特性分支:
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
开发环境设置
# 克隆仓库
git clone https://github.com/pickstar-2002/video-clip-mcp.git
cd video-clip-mcp
# 安装依赖
npm install
# 构建项目
npm run build
# 启动开发模式
npm run dev
🙏 致谢
感谢以下开源项目和社区的支持:
- FFmpeg - 强大的多媒体处理框架
- fluent-ffmpeg - Node.js FFmpeg 封装库
- Model Context Protocol - AI 工具集成协议
- TypeScript - 类型安全的 JavaScript 超集
- 开源社区 - 所有贡献者和用户的支持
🌟 支持项目
如果这个项目对您有帮助,请:
- ⭐ 给项目点个 Star
- 🐛 报告问题和建议
- 🔄 分享给更多开发者
让我们一起打造更好的视频处理工具!🚀
📞 联系方式
微信: pickstar_loveXX
clipVideo
剪辑视频片段,支持毫秒级精度的时间段裁剪
参数
inputPath : string*
描述
输入视频文件路径
参数
outputPath : string*
描述
输出视频文件路径
参数
timeSegment : object*
描述
参数
quality : string*
描述
视频质量预设
参数
videoCodec : string*
描述
视频编码格式
参数
audioCodec : string*
描述
音频编码格式
参数
preserveMetadata : boolean*
描述
是否保留元数据
mergeVideos
合并多个视频文件,支持不同格式和分辨率的智能适配
参数
inputPaths : array*
描述
输入视频文件路径数组
参数
outputPath : string*
描述
输出视频文件路径
参数
quality : string*
描述
视频质量预设
参数
videoCodec : string*
描述
视频编码格式
参数
audioCodec : string*
描述
音频编码格式
参数
resolution : object*
描述
目标分辨率
参数
fps : number*
描述
目标帧率
splitVideo
分割视频文件,支持按时长、大小或段数分割
参数
inputPath : string*
描述
输入视频文件路径
参数
outputDir : string*
描述
输出目录路径
参数
splitBy : string*
描述
分割方式
参数
duration : number*
描述
按时长分割(秒)
参数
maxSize : number*
描述
按大小分割(MB)
参数
segmentCount : number*
描述
分割段数
参数
quality : string*
描述
视频质量预设
参数
videoCodec : string*
描述
视频编码格式
参数
audioCodec : string*
描述
音频编码格式
参数
namePattern : string*
描述
文件命名模式,支持 {name}、{index}、{ext} 占位符
getVideoInfo
获取视频文件的详细信息
参数
filePath : string*
描述
视频文件路径
batchProcess
批量处理视频任务
参数
tasks : array*
描述
批量任务配置数组
getSupportedFormats
获取支持的视频格式和编码
cancelTask
取消指定的处理任务
参数
taskId : string*
描述
任务ID
getTaskStatus
获取任务状态
参数
taskId : string*
描述
任务ID
替代品

Vestige
Vestige是一个基于认知科学的AI记忆引擎,通过实现预测误差门控、FSRS-6间隔重复、记忆梦境等29个神经科学模块,为AI提供长期记忆能力。包含3D可视化仪表板和21个MCP工具,完全本地运行,无需云端。
Rust
4.5K
4.5分
M
Moltbrain
MoltBrain是一个为OpenClaw、MoltBook和Claude Code设计的长期记忆层插件,能够自动学习和回忆项目上下文,提供智能搜索、观察记录、分析统计和持久化存储功能。
TypeScript
4.1K
4.5分

Bm.md
一个功能丰富的Markdown排版工具,支持多种样式主题和平台适配,提供实时编辑预览、图片导出和API集成能力
TypeScript
4.4K
5分
S
Security Detections MCP
Security Detections MCP 是一个基于Model Context Protocol的服务器,允许LLM查询统一的安全检测规则数据库,涵盖Sigma、Splunk ESCU、Elastic和KQL格式。最新3.0版本升级为自主检测工程平台,可自动从威胁情报中提取TTPs、分析覆盖差距、生成SIEM原生格式检测规则、运行测试并验证。项目包含71+工具、11个预构建工作流提示和知识图谱系统,支持多SIEM平台。
TypeScript
6.0K
4分

Paperbanana
PaperBanana是一个自动化生成学术图表和统计图的智能框架,支持从文本描述生成高质量的论文插图,采用多智能体管道和迭代优化,提供CLI、Python API和MCP服务器等多种使用方式。
Python
7.7K
5分

Better Icons
一个提供超过20万图标搜索和检索的MCP服务器和CLI工具,支持150多个图标库,帮助AI助手和开发者快速获取和使用图标。
TypeScript
6.7K
4.5分

Assistant Ui
assistant-ui是一个开源TypeScript/React库,用于快速构建生产级AI聊天界面,提供可组合的UI组件、流式响应、无障碍访问等功能,支持多种AI后端和模型。
TypeScript
7.3K
5分
A
Apify MCP Server
Apify MCP服务器是一个基于模型上下文协议(MCP)的工具,允许AI助手通过数千个现成的爬虫、抓取器和自动化工具(Apify Actor)从社交媒体、搜索引擎、电商等网站提取数据。它支持OAuth和Skyfire代理支付,可通过HTTPS端点或本地stdio方式集成到Claude、VS Code等MCP客户端中。
TypeScript
7.5K
5分

Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
85.7K
4.3分

Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
150.9K
5分

Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
74.6K
4.5分

Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
50.1K
4.5分

Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
57.3K
5分

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
32.0K
4.8分

Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
64.7K
4.8分

Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
106.8K
4.7分
