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

Convertrilo

von serkandrgnVersion 0.1.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.serkandrgn/convertrilo

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Create and manage Convertrilo video encoding jobs from MCP clients and agent workflows.

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: Design, Bilder & Audio

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

  • 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.

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

{
  "mcpServers": {
    "convertrilo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convertrilo/sdk"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add convertrilo -- npx -y @convertrilo/sdk

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "convertrilo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convertrilo/sdk"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "convertrilo": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convertrilo/sdk"
      ]
    }
  }
}

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 serkandrgn 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 Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2169 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 15 % der anderen 2169 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2169 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 Convertrilo 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 (0.1.2) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

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

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
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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.

Convertrilo TypeScript SDK

Type-safe client for the Convertrilo API.

VMAF And Encoding Passes

When optimize: "vmaf" is requested, Convertrilo performs VMAF sampling and one optimized final encode. A supplied passes: 2 value remains accepted for backward compatibility, but the API uses and bills one effective pass.

Pricing responses expose requestedPasses and effectivePasses. New integrations should use passes: 1 with VMAF.

Install

pnpm add @convertrilo/sdk

The package currently targets modern Node.js runtimes with global fetch. If your runtime does not provide fetch, pass fetchImpl to the client.

CLI And MCP Automation

The package includes two executable automation tools:

export CONVERTRILO_API_KEY="cvr_..."

convertrilo encode https://example.com/input.mp4 \ --codec h264 \ --resolution 1080p \ --audio-policy transcode-aac \ --frame-rate-policy cap \ --scale-policy no-upscale \ --quality better \ --wait \ --json

convertrilo-mcp

Use convertrilo for scripts, CI, cron, and local operations. Use convertrilo-mcp as a stdio MCP server for agent and workflow integrations.

Run convertrilo login or convertrilo init to save an API key locally, or run convertrilo with no arguments to start the interactive encode wizard. Waiting commands show terminal progress by default and keep --json clean for scripts.

Shell completion snippets are available with:

convertrilo completion zsh

See docs/CLI-AND-MCP.md for commands, MCP client config, S3 output examples, VMAF, two-pass, status, cancel, and balance workflows.

If you want the simplest terminal walkthrough, start with docs/CLI-QUICKSTART.md.

For agent/client setup, use docs/MCP-QUICKSTART.md.

MCP registry metadata lives in server.json.

Create A Client

import { ConvertriloClient } from "@convertrilo/sdk";

const client = new ConvertriloClient({ baseUrl: "https://api.convertrilo.com", apiKey: process.env.CONVERTRILO_API_KEY, });

Use an API key for server-to-server integrations. Browser apps should call your own backend, then your backend calls Convertrilo.

Examples

The examples/ directory contains starter scripts for the main integration paths:

  • node-url-to-cdn.ts - encode a public URL and receive a signed CDN download URL
  • node-url-to-s3.ts - encode a public URL and upload the result to S3/S3-compatible storage
  • google-drive-byo-token.ts - upload output to Google Drive using a customer-owned service account
  • folder-ingest-s3.ts - queue one encode job per video in an S3 prefix
  • idempotency.ts - safely retry createJob and createJobsBulk
  • webhook-receiver-hmac.ts - verify managed webhook HMAC signatures from a Node receiver

Local SDK smoke tests use .env, but published SDK users should provide credentials through their own server environment. Do not put Convertrilo API keys or customer storage tokens in frontend code.

For a complete server-to-server walkthrough covering URL, S3, folder ingest, Google Drive service accounts, polling, and webhooks, see docs/API-INTEGRATION-GUIDE.md.

Idempotent Job Creation

Use an idempotency key when retrying create calls from your backend. Reusing the same key with the same body returns the original response instead of creating duplicate jobs.

const job = await client.createJob({

externalId: "upload-123", metadata: { customerId: "cus_123" }, codec: "h264", resolution: "1080p", fps: 30, }, { idempotencyKey: "job-upload-123", });

const batch = await client.createJobsBulk({ jobs: [ { externalId: "batch-42:clip-1", codec: "h264", resolution: "1080p", fps: 30, sourceS3: { bucket: "source", key: "clip-1.mp4" }, }, ], settings: { confirm: true }, }, { idempotencyKey: "bulk-batch-42", });

Job File Cleanup

Delete managed upload and output objects after a job reaches a terminal state:

await client.cancelJob(jobId); // required first for created, queued, or running jobs

const result = await client.deleteJobFiles(jobId); console.log(result.objectsDeleted, result.jobRetained);

The job record and billing history remain available for auditing. Active jobs return the stable job_active error until they are canceled.

Saved Encode Presets

Save reusable encode settings without storing source URLs, storage credentials, or output secrets:

const preset = await client.createEncodePreset({

name: "Default 1080p web MP4", settings: { codec: "h264", resolution: "1080p", fps: 30, preset: "standard", bitrateTier: "medium", passes: 1, policy: "fastest", container: "mp4", quality: "better", optimize: "none", vmafTarget: 93, audioPolicy: "transcode-aac", frameRatePolicy: "cap", scalePolicy: "no-upscale", }, });

const { presets } = await client.getEncodePresets();

Saved Output Destinations

Save reusable delivery targets without storing raw storage secrets in the destination itself. S3 destinations reference an encrypted saved S3 credential:

const destination = await client.createOutputDestination({

name: "Customer uploads bucket", config: { type: "s3", credentialId: "0f5a7f2b-4ff2-45d4-b76f-1f7b6e98d4d1", keyPrefix: "processed/", }, });

const { destinations } = await client.getOutputDestinations();

URL Source To CDN Output

const job = await client.onDemandEncode({

sourceUrl: "https://example.com/input.mp4", externalId: "customer-video-123", metadata: { customerId: "cus_123", workflow: "daily-compression", }, codec: "h264", resolution: "1080p", quality: "better", audioPolicy: "transcode-aac", frameRatePolicy: "cap", scalePolicy: "no-upscale", }, { idempotencyKey: "encode-customer-video-123", });

let finalStatus; while (true) { finalStatus = await client.onDemandStatus(job.jobId);

if (finalStatus.status === "success") break; if (finalStatus.status === "failed") { throw new Error(finalStatus.failureMessage || "Encoding failed"); }

await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000)); }

console.log(finalStatus.downloadUrl); console.log(finalStatus.requestedExecution); console.log(finalStatus.effectiveExecution); console.log(finalStatus.sourceProbe?.color); console.log(finalStatus.outputProbe);

Terminal users can inspect the same report with:

convertrilo status JOB_ID --json

convertrilo wait JOB_ID --json

URL Source To S3 Output

const job = await client.onDemandEncode({

sourceUrl: "https://example.com/input.mp4", codec: "h264", resolution: "1080p", outputS3: { bucket: "customer-output-bucket", key: "encoded/input-1080p.mp4", region: "us-east-1", accessKeyId: process.env.CUSTOMER_S3_ACCESS_KEY_ID, secretAccessKey: process.env.CUSTOMER_S3_SECRET_ACCESS_KEY, }, });

console.log(job.jobId);

For S3-compatible services, pass endpoint and usually forcePathStyle: true.

URL Source To Google Drive Output

For headless API integrations, save a customer-owned Google service account once. Use a Google Shared Drive for output and add the returned service-account email as a member with permission to create files.

const credential = await client.createGoogleDriveCredential({

name: "Production Drive", serviceAccount: JSON.parse(process.env.GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON!), });

const job = await client.onDemandEncode({ sourceUrl: "https://example.com/input.mp4", codec: "h264", resolution: "1080p", outputGoogleDrive: { folderId: "GOOGLE_DRIVE_FOLDER_ID", fileName: "input-1080p.mp4", credentialId: credential.id, }, });

console.log(job.jobId);

Dashboard Google Picker authorization is separate from SDK automation.

Folder Ingest

Queue one job per video in an S3 prefix:

const batch = await client.onDemandIngestFolder({

externalIdPrefix: "batch-2026-06-09", metadata: { customerId: "cus_123", workflow: "folder-compression", }, sourceS3: { bucket: "customer-source-bucket", prefix: "incoming/", region: "us-east-1", accessKeyId: process.env.CUSTOMER_S3_ACCESS_KEY_ID, secretAccessKey: process.env.CUSTOMER_S3_SECRET_ACCESS_KEY, }, outputDestination: "s3", outputS3: { bucket: "customer-output-bucket", prefix: "encoded/", region: "us-east-1", accessKeyId: process.env.CUSTOMER_S3_ACCESS_KEY_ID, secretAccessKey: process.env.CUSTOMER_S3_SECRET_ACCESS_KEY, }, codec: "h264", maxFiles: 25, resolution: "1080p", }, { idempotencyKey: "folder-batch-2026-06-09", });

for (const job of batch.jobs || []) { console.log(job.jobId, job.externalId, job.fileName); }

Use maxFiles to cap how many discovered videos are queued from a folder.

Queue one job per video in a Google Drive folder:

const batch = await client.onDemandIngestFolder({

sourceGoogleDrive: { folderId: "SOURCE_FOLDER_ID", credentialId: credential.id, }, outputDestination: "google-drive", outputGoogleDrive: { folderId: "OUTPUT_FOLDER_ID", credentialId: credential.id, }, codec: "h264", maxFiles: 25, resolution: "1080p", });

for (const job of batch.jobs || []) { console.log(job.jobId, job.fileName); }

Convertrilo mints short-lived Google tokens from the encrypted service-account credential when each worker starts.

Poll each returned jobId with client.onDemandStatus(jobId).

Webhook Delivery History

Managed webhooks are HMAC signed. You can test a webhook and inspect recent delivery attempts:

await client.testWebhook(webhookId);

const history = await client.getWebhookDeliveries(webhookId); for (const delivery of history.deliveries || []) { console.log(delivery.status, delivery.statusCode, delivery.event); }

Regenerate Types

The SDK types are generated from openapi.yaml.

pnpm run generate

pnpm run build

The generate script uses --default-non-nullable false so OpenAPI defaults remain optional in TypeScript request bodies.

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