Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Create, edit, validate, preview, and render Shotcut projects through AI clients.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
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.
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.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto matrodrigs bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.6.0) kam vor 20 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents
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.
Local video editing through the Model Context Protocol.
Create, edit, validate, preview, and render saved Shotcut projects through your AI assistant. The result stays an editable .mlt timeline, with transactional writes that protect the project as you work.
Demonstration · Quick start · Documentation · Website
A short H.264 export created from a native Shotcut timeline edited through Shotcut MCP.
https://github.com/user-attachments/assets/c70f064f-17e7-403d-9bcf-689a9c616cdf
You need Python 3.10+, Shotcut (recommended 26.8.1, bundled MLT 7.41.0), and an MCP client that supports local stdio servers. Shotcut includes the required media tools, codecs, and filters. No additional Python packages are required.
| Client | Installation |
|---|---|
| Claude Desktop / MCPB-compatible client | Follow the MCPB installation and update guide. |
| Codex | Clone the repository and register the local server. |
| Claude Code | Run /plugin marketplace add matrodrigs/shotcut-mcp, then /plugin install shotcut-mcp@matrodrigs and /reload-plugins. Details and manual setup. |
| Other MCP client | Configure a local stdio server. |
The installation guide includes commands for Windows, macOS, and Linux. No pip install is required to run the server. For a source checkout, the guide also shows how to check Python and Shotcut with scripts/shotcut_mcp_server.py --check before connecting MCP.
Ask your assistant:
Run shotcut_status and shotcut_doctor. Report tool paths, versions, and failed runtime checks.
Resolve failed runtime checks before editing. See troubleshooting for recovery steps.
Provide the source folder and the destination for the saved project, then describe your edit:
Create a 1920×1080, 30 fps Shotcut project from every video in this folder.
Put narration on A1, add 12-frame crossfades, and save it as documentary.mlt. Generate a contact sheet so I can review the edit before exporting.
You can request adjustments in ordinary language. See the editing workflow and example prompts for subtitles, quality analysis, effects, and delivery.
See the full capability reference for supported edit operations.
Edits are checked against the inspected revision, validated with Melt, and backed up before atomically replacing the saved project. Unknown XML is preserved; ambiguous edits are rejected. Preview and render outputs also use temporary files and atomic promotion.
Each render uses an immutable project snapshot, so later timeline edits cannot change a running export. If export was not already requested, the client confirms the output, preset, range, and overwrite behavior first. An explicit export request does not need a second approval.
Read the transaction and recovery details and rendering behavior.
See all limitations for speed-map boundaries and recovery behavior.
| Guide | What you will find |
|---|---|
| Installation | Client setup, requirements, and readiness checks |
| Workflow and examples | From an edit request to visual review and delivery |
| Technical reference | Capabilities, tools, presets, configuration, and safety |
| Behavioral specification | Detailed contracts and compatibility boundaries |
| Architecture | Module responsibilities and dependency direction |
The MCP tool catalog lists every tool with a concise purpose. Clients receive full schemas and operation guidance at runtime; most users can work entirely through natural-language prompts.
See Contributing for the shared quality gate, real integration tests, development, and release procedures, Changelog for release changes, Issues for bugs and feature requests, and Security for private vulnerability reporting.
Released under the MIT License. This is an independent community project, not affiliated with or endorsed by Shotcut or the MLT project. Shotcut is a trademark of its respective owner; MLT is an independent open-source multimedia framework. This repository contains no Shotcut or MLT source code.
Created by matrodrigs .