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

AdAnvil

von maxbuildogVersion 0.4.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.maxbuildog/adanvil

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Lets an AI agent edit vertical 9:16 video ads from your footage, a reference ad or an idea.

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: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Marketing & Social Media

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

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

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

{
  "mcpServers": {
    "adanvil": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "adanvil",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add adanvil -- uvx adanvil mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "adanvil": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "adanvil",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "adanvil": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "adanvil",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

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 mit dem GitHub-Konto maxbuildog bestätigt, dem das Repo 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

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Marketing & Social Mediai

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2956 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 64 % der anderen 2956 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2956 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 AdAnvil 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?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.0) kam vor 18 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

Google Analytics MCP

von surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

Läuft auf deinem Computer★ 244MITAktualisiert vor 9 Tagen
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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.

AdAnvil

An MCP server that lets an AI agent edit vertical 9:16 video ads.

AdAnvil works with Claude Code, Codex, Cursor or any MCP client. It builds ads from a brand's own footage, from a reference ad, or from an idea. The agent judges (which clips, what the text says, whether the result looks right). AdAnvil renders deterministically and checks the result: the same storyboard always gives the same video.

It is not tied to a niche. The recipes and the editing guide speak in general terms (product, benefit, problem, target customer) with examples from several niches: coffee, fashion, fitness, pets, software, home, beauty.

The demo above was made from the CC0 demo pack in examples/demo/ (four Wikimedia Commons clips, a product still and a fictional brand called Ember & Oak). No footage is stored in this repository: the pack is fetched on demand.

What it does

  • Reference decoding: shots, pacing, burnt-in text and speech, plus a shot-by-shot breakdown the agent writes and compares to your edit.
  • Footage library: indexing, contact sheets and mosaics so the agent can look at every clip before using it, and the speech of every video and audio file (word timestamps, searchable as soon as each file is done) so a talking creator can be cut on the pauses. Cuts are found on every frame, so the jump cuts between the takes of a long phone clip are separate shots, and the validator warns when a segment crosses one (a flash of one take, then another).
  • 9 recipes (YAML) for common ad shapes: text hook, hook plus product, before and after, customer diary, comment reply, meme text, voice-over ad, long remake, talking-head UGC.
  • 7 caption styles (pill, meme, outline, outline_soft, box, label, comment) with emoji support.
  • Removal of burnt-in text from reference footage.
  • HDR (HLG and PQ) to SDR tone-mapping.
  • Music matching and loudness control.
  • Optional open-source voice-over (Chatterbox) with captions synced to the spoken words, paused with start/end windows; a sentence end the voice repeats is cut and flagged.
  • Talking-head UGC: best take of each line across several recordings, cuts on the pauses without hesitations, the creator's own sound kept (with B-roll laid over the voice), captions built from the speech.
  • Visual devices: a before/after reveal (a divider sweeps one picture away to show the other), split screens, picture cards (a photo or a screenshot that comes in over the video), video insets (picture-in-picture), stickers and arrows, a progress bar and punch-in zooms, and information cards drawn by AdAnvil (one idea per card, one card at a time, on screen while the voice says it).
  • Sound design: a pack of about 18 sound effects (CC0 or synthesised, never stored in the repository), sfx overlays and audio.sfx_auto at the cuts and captions, and cuts that snap to the beat of the music.
  • End cards composed from a real product photo, and offer storyboards (story: "offer") for announcements and lead-collection ads that show the product from the first second.
  • Quality control with images: automatic checks, contact sheet of the result, full-resolution frames.
  • Detached background jobs for indexing, voice and rendering, so long work survives a dropped connection.

Install

Pick one path. The first is the simplest.

1. Claude Desktop extension (one click)

Download adanvil- .mcpb from the latest release, double-click it, and click Install in Claude Desktop. It asks for a projects folder and, optionally, a Freesound key (stored securely). You still need ffmpeg 6.1 or newer on your computer (brew install ffmpeg, winget install Gyan.FFmpeg, sudo apt install ffmpeg); if it is missing, the extension says so with the command for your system.

2. Docker (no Python, no ffmpeg to install)
git clone https://github.com/maxbuildog/adanvil && cd adanvil

docker build -t adanvil .

The image has ffmpeg 6.1, runs as a non-root user and speaks MCP over stdio. Mount the folder that holds your projects at /projects; the agent must give tool calls paths under /projects (for example /projects/my-ad): the image sets ADANVIL_PROJECTS_DIR=/projects, so any other folder, and /projects itself, is refused.

# Claude Code

claude mcp add adanvil -- docker run -i --rm -v "$PWD:/projects" adanvil

On Linux add --user "$(id -u):$(id -g)" so the files written to the folder belong to you.

Codex, in ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.adanvil]

command = "docker" args = ["run", "-i", "--rm", "-v", "/home/you/ads:/projects", "adanvil"] tool_timeout_sec = 900 default_tools_approval_mode = "approve" # needed with approval_policy = "never" (codex exec)

Cursor, in .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "adanvil": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "-v", "/home/you/ads:/projects", "adanvil"] } } }

The image holds the base package only. Transcription is available with docker build --build-arg EXTRAS=transcribe -t adanvil:transcribe .. The voice, vision and music-generation environments (adanvil voice-setup, vision_setup, music-setup) are not included: they need gigabytes of models, so use the uvx path for them.

3. uvx

Requirements: Python 3.11 or newer, uv (it provides uvx), and ffmpeg 6.1 or newer, built with libzimg, on your PATH (check with ffmpeg -version; if it lives elsewhere, set ADANVIL_FFMPEG and ADANVIL_FFPROBE to the full paths).

# 1. Check the install (the first run downloads the package)

uvx --from adanvil adanvil --version

2. Register the server in Claude Code

claude mcp add adanvil -e ADANVIL_PROJECTS_DIR="$HOME/AdAnvil" -- uvx --from adanvil adanvil-mcp

3. Then ask your agent:

"Make a 9:16 ad from the footage in ./my-project"

ADANVIL_PROJECTS_DIR (recommended) is the folder that holds your projects: the server then refuses any project outside it. Projects are subfolders of it (for example ~/AdAnvil/summer-ad). See SECURITY.md.

The package is named adanvil. It installs two commands: adanvil (command line) and adanvil-mcp (the MCP server over stdio). uvx adanvil-mcp alone does not work, because uvx looks for a package with that name: always add --from.

The agent creates the project folder and tells you where to drop your files: footage in footage/, the reference ad in reference/, music in music/, logo and end card in brand/. It learns the method from the editing_guide tool and from AGENTS.md.

Codex, in ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.adanvil]

command = "uvx" args = ["--from", "adanvil", "adanvil-mcp"] env = { ADANVIL_PROJECTS_DIR = "/home/you/AdAnvil" } tool_timeout_sec = 900 # indexing long footage can take minutes default_tools_approval_mode = "approve" # needed with approval_policy = "never" (codex exec)

Without default_tools_approval_mode, a non-interactive codex exec run rejects every AdAnvil tool call with "MCP tool call requires approval".

Cursor, in .cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global):

{

"mcpServers": { "adanvil": { "command": "uvx", "args": ["--from", "adanvil", "adanvil-mcp"], "env": { "ADANVIL_PROJECTS_DIR": "/home/you/AdAnvil" } } } }

Any other MCP client (generic stdio entry):

{

"mcpServers": { "adanvil": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "adanvil", "adanvil-mcp"], "env": { "ADANVIL_PROJECTS_DIR": "/home/you/AdAnvil" } } } }

Restart the client after editing its config, then ask the agent to call recipe_list. Nine recipes means the server is connected.

Optional: reference transcription needs the transcribe extra (faster-whisper). Use --from "adanvil[transcribe]" in place of the plain --from value above.

Try it with the demo pack

The demo needs a checkout, because the fetch script lives in the repository:

git clone https://github.com/maxbuildog/adanvil

cd adanvil uv sync uv run python examples/demo/fetch_demo.py ./demo-project uv run adanvil index ./demo-project --source footage

Then register the MCP server and ask your agent to make an ad from ./demo-project (give it the absolute path), or follow the command line walkthrough in examples/demo/README.md.

How it works

Everything lives in one project folder: footage/, brand/, music/, reference/, renders/, cache/, plus adanvil.json, brand.yaml and catalog.json. Every tool takes the absolute project_dir; every other path is relative to it and cannot escape it.

  1. The agent indexes the footage, looks at the contact sheets, and optionally decodes a reference ad.
  2. It picks a recipe and writes a storyboard (JSON): shots, captions, audio.
  3. storyboard_validate checks the storyboard against the recipe rules, then render_start renders it in the background.
  4. qc_run checks the file and returns control images that the agent looks at before delivering; ad_score scores its creative quality (aim for 80 or more).

Details: docs/ARCHITECTURE.md for the pipeline, docs/EDITING_GUIDE.md for the editing doctrine, and AGENTS.md for the step-by-step guide an agent follows (same content as skill/SKILL.md, the Claude Code skill version).

Choosing a model

The result depends on the model that drives AdAnvil. Reference analysis and shot choice are judgement work: use the strongest model you can (for example Claude Opus) for them. Smaller models execute the steps well, but they tend to copy the surface of a reference (same words, same shots) instead of rebuilding its logic for your brand.

Tools (43)

ToolWhat it does
project_initCreate an AdAnvil project skeleton.
project_read_textRead one of AdAnvil's own text files in the project (licence notes, JSON, YAML; at most 1 MB).
brand_onboardRead a brand's site, then write the brand profile from the answers.
brand_getRead the brand profile and brief.
library_indexIndex or refresh footage (long runs become detached jobs; refresh_shots measures the cuts again).
library_viewOne catalogue entry with its contact sheet.
library_annotateSave what the agent saw in a clip (description, people, emotion, quality, exclusion).
library_searchSearch the indexed footage by text (including what the clips say), tags, people, emotion, duration, or by sentence (query, with the vision environment).
speech_viewCompact phrases (with flags), fillers, restarts and clean cut segments of one clip's speech.
speech_takesThe best take of each line across several recordings of a script.
speech_refineTranscribe chosen clips again with a stronger model and the brand vocabulary (detached job).
library_overviewOverview of the footage folders without indexing, plus a mosaic.
frame_viewThe full-resolution frame ON SCREEN at t (floor(t * fps), a t within 1 ms of a frame boundary is that frame) or at frame, with its exact time.
reference_decodeDecode a reference video into shots, pacing, text, speech and sheets.
reference_breakdownSave the agent's shot-by-shot breakdown of the reference.
recipe_listList the ad recipes with purpose and duration.
recipe_getOne full recipe with its rules and an example.
editing_guideThe editing doctrine for footage, copy, rendering and QC.
storyboard_schemaThe JSON Schema of the storyboard.

| storyboard_save | Save a storyboard as storyboards/ .json once; later tools take that

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