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

Reelsaw

von osbytesVersion 0.32.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.osbytes/reelsaw

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Drive a self-hosted Reelsaw: turn long videos into vertical clips, edit, re-render and export them.

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: Sonstiges

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

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": {
    "reelsaw": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
        "reelsaw",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add reelsaw -- docker run -i --rm ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0 reelsaw mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "reelsaw": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
        "reelsaw",
        "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": {
    "reelsaw": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
        "reelsaw",
        "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 osbytes 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 Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32466 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 95 % der anderen 32466 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32466 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 Reelsaw 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 (0.32.0) kam gestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

HotCodePush

von hotcodepush-team

Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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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.

Self-hosted, AI-powered long-form → short-form video clipper. Paste a YouTube link or upload a video; Reelsaw transcribes it, asks an LLM for the most clippable moments, then renders vertical 9:16 clips with word-highlight captions and a hook overlay. A hosted service at app.reelsaw.com runs the same code (Free, then $12 / $29 / $59 a month, metered in source minutes).

Pure TypeScript. Any AI vendor via the AI SDK. One-step deploy with Docker Compose.

One video through the five queues: ingest → transcribe → refine ×3 → pick moments → render. A worker restarts mid-render and resumes from its last save. Full-quality MP4 , or play it on reelsaw.com .

demo-framing.mp4

Auto reframing in one clip: split → face → stack → fit

Features

Pipeline

  • Any AI vendor – language model, transcription model and caption-alignment model are each a provider:model string: OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Deepgram, AssemblyAI, Vercel AI Gateway, or any OpenAI-compatible server (Ollama, vLLM, LM Studio, local Whisper servers). Fully local with no API keys is supported.
  • Research-backed clip selection – map → pool → rank: the transcript is chunked at long pauses with 20% overlap (no "lost in the middle" on long videos), every standalone moment is collected per chunk in parallel, candidates are snapped/deduped, then scored on a rubric (hook / value / flow / shareability, plus relevance with a focus) as the median of k samples, and the top 10 get K sliding pairwise head-to-head passes (PRP-Sliding-K; ANALYZE_PAIRWISE_PASSES, default 3 so the top 3 you see first are placed reliably) with positions swapped to cancel judge bias. Cost: at most Σ(n−1−p) pairs × 2 calls, i.e. 48 calls for the top 10 with 3 passes (18 with 1); pairs met twice are judged once. No target count: in auto mode weak picks are dropped by a gate relative to the run, not a fixed number, because pointwise scores do not transfer between judge models: a clip is dropped below max(ANALYZE_MIN_SCORE_FLOOR = 25, median − ANALYZE_SCORE_MAD_K = 1 × MAD) of the pooled rubric totals, and the best clip is always kept (ANALYZE_SCORE_RULE=absolute restores the old fixed 45). The threshold and its median/MAD are in the project's candidates artifact. Candidates whose scoring failed are never compared with rubric totals; they only fill in when fewer than 3 scored clips survive. Optional "at most N" cap, and "Find clips about …" keeps only on-topic moments. Click a clip's score for the breakdown. ANALYZE_JUDGE_MODEL lets a different model score and compare (less self-preference than judging its own hooks). ANALYZE_CONCURRENCY, ANALYZE_SCORE_SAMPLES, ANALYZE_PAIRWISE tune cost (auto: 1 call at a time, 1 sample, no pairwise for a self-hosted judge; 4 / 3 / on for cloud).
  • Clean transcripts – names are fixed from vocabulary hints and a constrained LLM correction, and fillers, repetitions and false starts are cut with jump cuts. Every cut is located by forced alignment and checked by listening to the seam, so karaoke highlights land on the syllable. Each fix shows inline in the transcript with accept/reject, and long pauses can be shortened (details below).
  • Smart 9:16 reframing – UltraFace (1.2 MB ONNX, CPU, ~7 ms/frame via onnxruntime-node) samples each clip at 4 fps and picks a layout per segment (clips are split at scene cuts and face-presence changes, so a picture-in-picture intro can be "fit" and the talking head after it "face"; shot cuts are detected on every clip, and a multi-camera edit that alternates a close-up with a wide shot every second or two changes layout at each cut): face (crop follows the speaker with "heavy tripod" smoothing: dead zone, capped pan speed, instant snap at scene cuts), split (two speakers stacked), stack (slides/screen on top, the webcam tile below — the picture-in-picture box of a Zoom, Teams, Meet or OBS recording, not a face-sized crop that reaches into the slides), or fit (whole frame over a blurred background when there is no face, e.g. graphics and b-roll, or when three or more people share the frame). With two people in a wide shot the crop follows whoever is talking (mouth motion correlated with the audio envelope, minimum 2.5 s per shot), falling back to a split when detection isn't confident. Override per project, per clip or per section, including a hand-set crop. Reference for every layout, its triggers, caveats and fixtures: docs/LAYOUTS.md.
  • Captions – AI-picked key words per clip coloured and enlarged (editable in the editor), readability limits (≈2 short lines, comma/sentence breaks, a line stays up long enough to read: at least 0.7 s, 0.3 s per word and 20 characters per second), ASS karaoke word highlight (any colour), boxed, or outlined; size, words on screen (1 = one word at a time), uppercase; hook overlay with its own duration. Caption and hook positions are free x/y set by dragging on a live 9:16 preview that uses the renderer's crop math and font metrics, with a platform safe-zone overlay. In split and stack sections that last 2.5 s or more, captions sit on the line between the two panes instead of on the lower speaker (a switch turns it off). Project-wide defaults, per-clip overrides. Burned in with ffmpeg + libass.

Editing

  • Workspace and clip editor – source player and clickable transcript on the left, clips streaming in on the right as they render, with score, layout badge, post caption + hashtags copy and download. The editor has a live preview of the source with the clip's framing and captions and a multi-lane timeline (ruler, transcript words, clip range, layout track, layers) with zoom, snapping to words/scene cuts/playhead, nudge buttons, typed timestamps and I/O keys for frame-accurate trims. Split the layout track (⌘/Ctrl+B, the Split button, a double-click or the right-click menu) into sections that are Auto or forced to face/split/stack/fit/centre; drag the picture to re-centre a section; right-click for Set crop… (a box on the source, or crop / crop2 / contentCrop on update_clip); "Use for all clips…" copies one clip's framing to the project (apply_framing). Add, drag and remove transitions; ⌘/Ctrl+Z / ⇧⌘Z undo and redo every edit.
  • Deletes can be undone – deleting a project or a clip (card ⋯, the selection bar, the editor, ⌘K) stops its work and hides it. The toast always offers Undo, Delete forever, and See deletions. Everything restorable lives on Deleted (account menu) as one selectable list: each row says when it was deleted and when it is deleted forever, and a compact bar restores the selection or deletes it forever. Storage still counts until you delete it forever (MCP list_deleted plus purge_project / purge_clip / purge_asset / purge_layer_template; reelsaw purge-project, purge-clip, library purge, templates purge). Minutes, hourly creates and first-video-free are never refunded. Re-picking moments keeps every clip you made or edited (text, bounds, framing, style, intro/outro) and only replaces untouched AI picks, which can be restored too. The same through MCP (delete_clip, delete_clips, restore_project, restore_clip, list_deleted) and the CLI (reelsaw deleted, restore, delete-clip, delete-clips, restore-clip, purge, purge-project, purge-clip).
  • Learns from your decisions – what you accept, reject, cut, correct and edit is kept in a decision log (with the words or clip text it was about, the models that proposed it and a fingerprint of the source video) that outlives deleted projects: cuts you rejected are shown to the filler detector as examples to keep, and an export turns your decisions into eval cases (reelsaw decisions export, export_decisions, the decisions suite). Settings → Learning turns it off or forgets everything; deleting a project (or "Delete forever") can forget what it learned from that project, applied when it is purged, even automatically. It never leaves your instance. See docs/specs/decision-log.md.
  • Command palette and bulk export – ⌘K searches projects and clips with status, length and age, opens a row's actions (open, export, resume, retry failed clips, re-run refine, re-render, download, delete project or clip), takes pasted links (one project each, or opens the existing one) and offers retry-all shortcuts. "Export all" zips every rendered clip with platform-ready metadata: a paste-ready .txt (title, description, tags, caption), a .youtube.json (YouTube Data API v3 videos.insert body, private by default) and a .tiktok.json (Content Posting API post_info, SELF_ONLY) per clip, plus manifest.json, clips.csv (with rendered duration) and a README. Descriptions carry a timestamped link to the exact moment in the parent video.
  • Share links – a clip's ⋯ menu copies a link anyone can download it from without signing in (the project and selection menus do the same for the zip), for schedulers (Buffer, Metricool), Instagram's video_url, Zapier/Make file fields or a person. The link answers with the file itself (a plain 200, no redirect), serves the clip's latest render, lasts 90 days by default (MEDIA_LINK_TTL_DAYS; "Never" where MEDIA_LINK_ALLOW_NEVER), and can be revoked one at a time, per clip or project, or all at once under Settings → Share

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