Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Ffmpeg Micro MCP

von ffmpeg-microVersion 0.4.3i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registrycom.ffmpeg-micro/mcp-server

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP server for the FFmpeg Micro video transcoding API — create, monitor, download transcodes.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Computer oder Cloud
  • Transport: stdio, Streamable HTTP
  • Kategorie: Design, Bilder & Audio
  • Das musst du eintragen: FFMPEG_MICRO_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Das trägst du selbst ein: FFMPEG_MICRO_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.ffmpeg-micro.com

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "ffmpeg-micro": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ffmpeg-micro/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FFMPEG_MICRO_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http ffmpeg-micro https://mcp.ffmpeg-micro.com

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add ffmpeg-micro --env FFMPEG_MICRO_API_KEY=your-value -- npx -y @ffmpeg-micro/mcp-server

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "ffmpeg-micro": {
      "url": "https://mcp.ffmpeg-micro.com"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "ffmpeg-micro": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ffmpeg-micro/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FFMPEG_MICRO_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "ffmpeg-micro": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.ffmpeg-micro.com"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "ffmpeg-micro": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ffmpeg-micro/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FFMPEG_MICRO_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.ffmpeg-micro.com

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • FFMPEG_MICRO_API_KEY geheim erforderlich env
    API key from https://www.ffmpeg-micro.com/dashboard/api-keys

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain ffmpeg-micro.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2164 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 60 % der anderen 2164 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2164 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Ffmpeg Micro MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: FFMPEG_MICRO_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.3) kam vor 20 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

Läuft auf deinem Computer★ 16.165MITAktualisiert vor 5 Monaten
Installieren

Claude Real Video

von HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

Läuft auf deinem Computer★ 2.284MITAktualisiert vor 2 Monaten
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The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Läuft in der Cloud★ 2.152Aktualisiert vor 13 Monaten
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

@ffmpeg-micro/mcp-server

A Model Context Protocol server that lets AI agents — Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, and any other MCP-compatible client — create, monitor, and download video transcodes through the FFmpeg Micro REST API.

What it does

Exposes tools that map onto FFmpeg Micro's public API:

ToolWhat it does
transcode_videoCreate a transcode job from one or more input videos (gs:// or https://). Supports quality/resolution presets and raw FFmpeg options.
get_transcodeFetch the current state of a single job.
list_transcodesList jobs with optional status, page, limit, since, until filters.
cancel_transcodeCancel a pending or processing job.
get_download_urlGenerate a 10-minute signed HTTPS URL for a completed job's output file.
transcode_and_waitConvenience: create a job, poll until it finishes, return the signed download URL in one call.
request_upload_urlStep 1 of the direct-upload flow. Returns a presigned HTTPS URL that the host PUTs the file bytes to.
confirm_uploadStep 2 of the direct-upload flow. Returns the final gs:// URL plus probe metadata, ready to use as a transcode/transcribe input.
run_blueprintStart a blueprint run — a pre-built video workflow (captioning, resizing, watermarking, ads, and more).
get_blueprint_runFetch a blueprint run's status, step, and output URLs (multi-output blueprints return labeled outputs).
run_blueprint_and_waitConvenience: start a blueprint run and poll until it completes, fails, or pauses for transcript review.
continue_blueprint_runResume a caption-video run paused in awaiting_review by submitting the approved SRT transcript.
Blueprints

Blueprints are pre-built workflows behind POST /v1/blueprints/{slug}/runs. The tool descriptions document each blueprint's input fields. Notes:

  • Most blueprints run on the FFmpeg lane and meter plan compute minutes (no tokens). Generative blueprints (product-ad) charge tokens; a 402 insufficient_tokens response means the account needs a token pack (dashboard).
  • caption-video pauses in awaiting_review with the transcript (srt_text) so the agent can review/edit before rendering; resume with continue_blueprint_run.
  • Multi-output blueprints (listing-kit, hook-variants) return an outputs array of {label, url} — prefer it over output_url when present.
  • Output URLs are signed with a 10-minute TTL; re-fetch the run for fresh links.
Uploading a local file

The request_upload_url + confirm_upload pair lets an MCP host upload a local file to the FFmpeg Micro storage bucket without dealing with raw API keys or gs:// URLs:

  1. Host calls request_upload_url with {filename, contentType, fileSize} → receives a short-lived presigned HTTPS URL.
  2. Host PUTs the file bytes to that URL with the same Content-Type.
  3. Host calls confirm_upload with {filename: , fileSize} → receives the final gs://... fileUrl.
  4. Host passes that fileUrl to transcribe_audio / transcode_video / transcode_and_wait.

Quick start

Add this to your project's .mcp.json (or your MCP client's config):

{

"mcpServers": { "ffmpeg-micro": { "type": "http", "url": "https://mcp.ffmpeg-micro.com" } } }

That's it. The first time your AI tool connects, it will open a browser window for you to sign in with your FFmpeg Micro account via OAuth. After you approve, the token is cached and you won't be asked again.

No API keys to copy, no environment variables to set.

Authentication

OAuth (recommended)

The MCP server supports OAuth 2.1 with PKCE and dynamic client registration. Your MCP client handles the entire flow automatically:

  1. Client discovers OAuth endpoints via /.well-known/oauth-authorization-server
  2. Client registers itself dynamically
  3. Browser opens for you to sign in and approve access
  4. Token is exchanged and cached — subsequent connections are instant

This is the default when you use the config above with no headers or env block.

API key (alternative)

If you prefer to use an API key directly (e.g., for automation or CI), you can pass it as a Bearer token:

{

"mcpServers": { "ffmpeg-micro": { "type": "http", "url": "https://mcp.ffmpeg-micro.com", "headers": { "Authorization": "Bearer your_api_key_here" } } } }

Get your API key from the dashboard.

stdio (local install)

Runs the server as a local process using npx. Requires Node.js 22.14 or later.

{

"mcpServers": { "ffmpeg-micro": { "command": "npx", "args": ["-y", "@ffmpeg-micro/mcp-server"], "env": { "FFMPEG_MICRO_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }

npx -y fetches the latest version each time. Any MCP client that supports stdio servers works with this config.

Compatible tools

The HTTP config (OAuth) works with any MCP client that supports streamable HTTP transport:

  • Claude Code (CLI)
  • Claude Desktop
  • Cursor
  • Windsurf
  • VS Code (GitHub Copilot MCP)

The stdio config works with any MCP client that supports stdio transport.

Example prompts

Once connected, you can ask things like:

  • "Transcode this video to 720p MP4 and give me the download URL when it's done."
  • "Crop this landscape video to a square."
  • "Add a text overlay saying 'Episode 12' to my video."
  • "List my failed jobs from this week."
  • "Cancel job b5f5a9c0-9e33-4e77-8a5b-6a0c2cd9c0b3."

Development

git clone https://github.com/ffmpeg-micro/ffmpeg-micro-mcp.git

cd ffmpeg-micro-mcp ./scripts/setup.sh

setup.sh installs dependencies, builds, and wires up the git hooks.

Point your MCP client at the local build to iterate:

{

"mcpServers": { "ffmpeg-micro-dev": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/ffmpeg-micro-mcp/dist/index.js"], "env": { "FFMPEG_MICRO_API_KEY": "…" } } } }

The MCP Inspector is the fastest way to iterate on tool schemas and responses:

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

To run the HTTP server locally against a local API gateway:

FFMPEG_MICRO_API_URL=http://localhost:8081 npm run serve
Running integration tests locally
FFMPEG_MICRO_API_KEY=your_key npm run test:integration

Integration tests hit the real FFmpeg Micro production API. They are read-only (no jobs are created).

Smoke-testing the upload tools end-to-end

Unit tests use a mocked fetch, so they prove tool registration + Zod schemas + URL paths but not that the wire shapes match what the gateway actually returns. Two smoke scripts exercise the full request_upload_url → PUT → confirm_upload flow against a real MCP server using a real API key. Run them in order — stdio first (fastest signal), then a deployed HTTP server before/after merge:

# 1. stdio (local dist build) — spawns dist/index.js as a subprocess

npm run build FFMPEG_MICRO_API_KEY=your_key node scripts/smoke-upload-stdio.mjs

2. HTTP (any deployed server — local npm run serve, Vercel preview, or prod)

FFMPEG_MICRO_API_KEY=your_key MCP_URL=https://mcp.ffmpeg-micro.com/ \ node scripts/smoke-upload-http.mjs

Both scripts hit the production API by default and consume billable minutes (the stdio script chains into transcribe_audio for an end-to-end check). Pass a small file like 15-second.mp3 to keep the cost negligible.

A third script smoke-tests the blueprint tools (run_blueprint + get_blueprint_run polled to completion on resize-format, then run_blueprint_and_wait on hook-variants to exercise multi-output). It uses FFmpeg-lane blueprints only, so it consumes plan compute minutes but no tokens:

npm run build

FFMPEG_MICRO_API_KEY=your_key node scripts/smoke-blueprints-stdio.mjs

Hitting protection-protected Vercel previews

Vercel preview deployments are gated by Deployment Protection by default. To exercise the HTTP smoke script against a preview URL, generate a Protection-Bypass-for-Automation token in the project's Vercel settings and pass it via VERCEL_BYPASS:

FFMPEG_MICRO_API_KEY=your_key \

MCP_URL=https://your-preview.vercel.app/ \ VERCEL_BYPASS=your_bypass_token \ node scripts/smoke-upload-http.mjs

The script sends the token as the x-vercel-protection-bypass header on every request. It does not send x-vercel-set-bypass-cookie: true — that variant triggers a 307 cookie-setting redirect on POST that the MCP SDK's StreamableHTTPClientTransport does not follow, so the request fails. The header alone returns 200 directly without the redirect dance.

Release process

Releases are published to npm via trusted publishing and to the MCP Registry as com.ffmpeg-micro/mcp-server, authenticated via an Ed25519 DNS TXT record on ffmpeg-micro.com. The corresponding private key lives in the MCP_PRIVATE_KEY GitHub Actions secret. The npm side uses OIDC trusted publishing, so no npm token is stored.

Releases are automated via Changesets. Contributors don't manually bump versions, tag commits, or run publish commands — they attach a changeset to their PR and the release pipeline handles the rest.

Contributor flow (every PR)

Every PR that changes shipped code must include a changeset. A CI check enforces this.

# While working on your PR:

npx changeset

The CLI prompts for bump type (major/minor/patch) and a short summary. It writes a markdown file under .changeset/ — commit that file with your PR.

Escape hatches for non-release PRs (docs, CI, internal refactor, test changes with no behavioral impact):

  • Add the no-changeset label to the PR, or
  • npx changeset --empty to explicitly declare "no release needed."
Maintainer flow (cutting a release)

You don't manually cut releases. The pipeline does it:

  1. PRs land on `main` with changeset files attached.
  2. `.github/workflows/release.yml` runs on every push to main. When pending changesets exist, it opens (or updates) a chore(release): version packages PR authored by the action. That PR:
  • Runs changeset version to consume the pending changesets
  • Bumps package.json
  • Re-syncs server.json and src/version.ts via scripts/sync-server-version.mjs
  • Appends entries to CHANGELOG.md
  • Commits the result to its own branch
  1. Review and merge the Version Packages PR when you're ready to ship. You can let several changesets accumulate before merging — the PR updates itself as more land on main.
  2. On merge, the release workflow runs again. This time there are no pending changesets, so changesets/action detects the version bump and:
  • changeset publish, which runs npm publish (OIDC trusted publishing, with provenance attestation) only if that version isn't on npm yet, so every other push to main passes this step
  • Creates the GitHub Release + git

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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