🚀 剪映视频制作 MCP 服务器
这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的剪映视频制作自动化工具，能让 AI 助手借助自然语言创建专业的视频内容，极大提升视频制作的效率与便捷性。
🚀 快速开始
1. 安装 uv
- Windows 系统：
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
- macOS/Linux 系统：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. 克隆项目并安装依赖
git clone https://github.com/your-username/jianying-mcp.git
cd jianying-mcp
uv sync
3. 配置 MCP 客户端
以 Augment Code 为例，在 MCP 客户端中添加服务器配置：
{
"mcpServers": {
"jianying-mcp": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/your-path/jianying-mcp/jianyingdraft",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"SAVE_PATH": "/your-path/draft",
"OUTPUT_PATH": "/your-path/output"
}
}
}
}
SAVE_PATH：数据存储路径，用于存储草稿的操作数据。OUTPUT_PATH：导出路径，生成的剪映草稿文件将存放在此位置。
✨ 主要特性
jianying mcp 是一款强大的视频制作自动化工具，通过 MCP 协议，AI 能够实现以下功能：
- 🎬 自动创建剪映草稿项目：快速开启视频制作流程。
- 🎵 智能添加音频、视频、文本素材：丰富视频内容。
- ✨ 应用各种特效、滤镜、动画：提升视频的观赏性。
- 🎨 自动化视频编辑流程：节省时间与精力。
- 📤 导出为剪映可编辑的项目文件：方便后续修改与完善。
🚀 核心功能
📋 草稿管理
rules：制作视频规范。create_draft：创建新的视频草稿项目。export_draft：导出为剪映项目文件。
🛤️ 轨道管理
create_track：创建视频/音频/文本轨道。
🎥 视频处理
add_video_segment：添加视频片段（可以是本地文件，也可以是 url）。add_video_animation：添加入场/出场动画。add_video_transition：添加转场效果。add_video_filter：应用滤镜效果。add_video_mask：添加蒙版效果。add_video_background_filling：背景填充。add_video_keyframe：关键帧动画。
🎵 音频处理
add_audio_segment：添加音频片段（可以是本地文件，也可以是 url）。add_audio_effect：音频特效（电音、混响等）。add_audio_fade：淡入淡出效果。add_audio_keyframe：音频关键帧。
📝 文本处理
add_text_segment：添加文本片段。add_text_animation：文字动画效果。add_text_bubble：文字气泡效果。add_text_effect：文字花字特效。
🔧 实用工具
parse_media_info：解析媒体文件信息。find_effects_by_type：查找可用特效资源。
🎥 演示视频
🔧 技术细节
调试模式
使用 MCP Inspector 进行调试：
uv run mcp dev jianyingdraft/server.py
📄 许可证
本项目采用 Apache 2.0 许可证。
🙏 致谢
- Model Context Protocol：提供了强大的 AI 集成协议。
- pyJianYingDraft：剪映项目文件处理库。
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