本项目是一个基于MCP协议的实现,旨在将人工智能助手与DaVinci Resolve集成。它能让AI助手直接控制并自动化DaVinci Resolve的工作流程,极大提高视频编辑效率。
pip install -r requirements.txt安装所有必要库。export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/path/to/your/project"
python src/main.py启动MCP服务器。davinci-resolve-mcp/
├── resolve_mcp_server.py - 主要的MCP服务器实现
├── run-now.sh - 快速启动脚本,负责环境设置和启动服务器
├── setup.sh - 完整安装脚本
├── check-resolve-ready.sh - 启动前检查脚本,验证DaVinci Resolve是否准备好
├── start-server.sh - 启动服务器的脚本
├── run-server.sh - 简化的运行服务器脚本
└── docs/ CHANGELOG.md 项目变更日志文档
git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
cd davinci-resolve-mcp
./setup.sh
./run-now.sh
pip install -r requirements.txt安装依赖项。start-server.sh。run-server.sh进行批量任务。logs/目录中的日志文件以进行故障排除。python src/main.py。{
"mcpServers": {
"davinci-resolve": {
"name": "DaVinci Resolve MCP",
"host": "localhost",
"port": 5000
}
}
}
python src/main.py --host localhost --port 5000
curl -X POST http://localhost:5000/api/resolve/process_clip
davinci-resolve-mcp/
├── src/
│ ├── main.py - 主要的服务器入口点
│ ├── services/
│ │ └── resolve_service.py - DaVinci Resolve与MCP之间的接口
│ └── utils/
│ └── logger.py - 日志记录工具
├── config/
│ └── mcp_config.json - MCP服务器配置文件
└── docs/
└── CHANGELOG.md - 项目变更日志
问题:连接时出现错误。
解决:检查防火墙设置,确保端口开放。
问题:服务器启动失败。
解决:检查Python版本和依赖项是否正确安装。
作者:Samuel Gursky
邮箱:samgursky@gmail.com
GitHub:github.com/samuelgursky