mcp.film directory

Name: mcp.film directory
Author: c47-inc

作者：c47-incバージョン 1.6.0i★ –iパソコンでもクラウドでも

レジストリ名film.mcp/directory

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Search the curated directory of MCP servers for AI filmmaking and plan a full production stack.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi3項目中3項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンでもクラウドでも
トランスポート: stdio, Streamable HTTP
カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：3項目中3項目に合格
作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
できること：16件（ツール） search_film_mcps, get_film_mcp, list_film_categories, list_film_capabilities …
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます：

Settings → Connectors を開く
Add custom connector を押す
下のアドレスを貼り付けて Add を押す
サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする

https://mcp.film/mcp

または、パソコンで動かす

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "directory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-film"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http directory https://mcp.film/mcp

または、パソコンで動かす

claude mcp add directory -- npx -y mcp-film

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "directory": {
      "url": "https://mcp.film/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "directory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-film"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "directory": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.film/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "directory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-film"
      ]
    }
  }
}

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです：

ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
Create または Add を押す（プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります）
下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする

https://mcp.film/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月7日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

search_film_mcps
Search the mcp.film directory of MCP servers for AI filmmaking. Filter by free-text query (matches name, vendor, tagline, description, capabilities, tools, category, pricing, auth, and the creative apps a server drives by name or alias, e.g. 'c4d' or 'resolve'), category id, or c
get_film_mcp
Get the full mcp.film entry for one server by slug: description, install commands, auth requirements, sample tools, links, field notes (caveats), and machine-checked evidence (evidence level, last_probe of the hosted endpoint, package_check).
list_film_categories
List all mcp.film categories with ids, pipeline stage, and per-category agent hints.
list_film_capabilities
List capability tags in the mcp.film registry, ranked by number of matching servers (tag, page url, counts). Paged. Use get_film_capability for the server cluster behind one tag.
get_film_capability
Get the ranked server cluster for one capability tag such as text-to-video, image-to-video, tts, timeline-editing, voice-cloning, or upscaling.
get_install_config
Get a copy-paste install command, JSON config, or hosted remote URL for a server and MCP client profile. Includes required env vars and auth type.
list_client_profiles
List the MCP client setup profiles mcp.film can generate: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, and hosted remote clients.
submit_listing
Propose a new MCP server for the mcp.film directory. Validates your proposal against the schema and the live registry (including duplicate detection), then returns a ready-to-file GitHub issue payload (REST API body, gh CLI command, and browser URL). Submissions are claims, never
get_catalog_pulse
Get the mcp.film operating pulse: catalog freshness, verification queue, curator agenda, and machine-readable surfaces. Use this before deciding what to update next. The curator/ops sections demand_signals and martini_growth_checks are opt-in by section and not part of 'all'.
list_film_playbooks
List mcp.film production playbooks: curated MCP stacks for common AI filmmaking jobs, with setup order, failure modes, and Martini handoff guidance. Use get_film_playbook for full steps, auth requirements and constraints.
get_film_playbook
Get one production playbook by id, including primary servers, setup order, auth requirements, workflow steps, failure modes, fallback servers, constraints, and links to each server's mcp.film page. Pass client (claude_code, claude_desktop or cursor) to get only a copy-paste insta
list_film_recommendations
List mcp.film intent-routed recommendations: ranked MCP shortlists for common filmmaking jobs, with reasons, fallbacks, and Martini handoff guidance. Use get_film_recommendation for full detail.
get_film_recommendation
Get one intent-routed recommendation by id, including primary server roles, reasons, fallbacks, matching playbook, and Martini handoff guidance.
recommend_film_mcps
Given a filmmaking brief, return the closest intent-routed MCP recommendations: one compact pick per primary server (slug, role, why, remote, official, verified) plus compact fallbacks. Use hosted_only=true when the agent cannot spawn local tools; get_film_mcp for full server det
plan_film_stack
Get a recommended set of MCP servers covering the whole film pipeline (develop → visualize → shoot → sound → cut → finish → ship). Returns 1-3 picks per stage, ranked by official status and hosting. Pass a brief to bias picks (matched against capabilities, taglines and descriptio
get_martini_setup
Ordered, executable runbook for connecting a user to Martini (the sponsor's full-stack AI film studio) with the fewest human steps: a resumable state model (needs_account → needs_authorization → needs_billing → needs_project → ready), the human steps, agent steps tailored to the

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名はドメイン mcp.film で確認済みです（レジストリがドメインの所有を確認しています）
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
✓ 合格
エンドポイントが応答する
66ミリ秒で応答（HTTP 200）
– 対象外
OAuthでサインイン
サインイン不要
✓ 合格
ツールの説明に隠れた指示がない
16件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7275件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7275件のうち78%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7275件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

mcp.film directoryは安全ですか？

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.6.0）がレジストリに届いたのは10 日前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ（開発者モードのChatGPTなど）でも使えます。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

mcp-film

The mcp.film directory as an MCP server. Give your agent a map of every MCP server worth knowing in AI filmmaking — searchable by capability, with copy-paste install configs and a full-pipeline planner.

claude mcp add mcp-film -- npx -y mcp-film

Or connect the hosted endpoint — same tools, no local install:

claude mcp add --transport http mcp-film https://mcp.film/mcp

Speaks MCP 2025-11-25, 2025-06-18 and 2025-03-26 (an unknown offered version gets the latest). initialize returns short instructions: start with recommend_film_mcps(brief).

Tools

Tool	What it does
`recommend_film_mcps`	Match a free-text brief to the best routes and first servers to connect. Hard constraints first (`constraints` object or phrases in the brief), then relevance; `confidence` says how well the brief matched
`search_film_mcps`	Tokenised, alias-aware search (`lipsync` = `lip-sync` = `lip sync`; `tts` = `text to speech`; `4k` = `upscale`; creative-app names and aliases such as `c4d`, `resolve` or `fcp` find the servers that drive that app); filter by category, capability, official, remote, `answering_only` (hosted endpoint answered the daily check); paged
`get_film_mcp`	Full entry for one server: install, auth, tools, caveats, status, evidence level and last endpoint/package check
`list_film_categories`	All categories with pipeline stages and agent hints
`list_film_capabilities`	Capability tags (aliases folded in) ranked by server count; `min_count` 2 by default; paged
`get_film_capability`	Ranked server cluster for one tag; aliases resolve (`lipsync` → `lip-sync`, says `resolved_from`); paged
`get_install_config`	Copy-paste config or hosted remote URL for a client from `list_client_profiles`; a bad client returns `valid_clients`
`list_client_profiles`	Supported MCP client setup profiles and install-shape hints
`get_martini_setup`	Executable runbook for connecting a user to Martini (the sponsor): resumable state model, human steps, agent steps per client / shell / browser, quote-first generation contract, structured cost, when not to
`get_catalog_pulse`	Operating pulse: freshness, verification queue, curator agenda, machine surfaces. `demand_signals` and `martini_growth_checks` are curator/ops sections served only by name
`list_film_playbooks`	Curated production stack recipes for common AI filmmaking jobs; paged
`get_film_playbook`	Full playbook with primary servers, setup order, auth requirements, steps, constraints, fallbacks. Pass `client` (`claude_code`, `claude_desktop`, `cursor`) for only a copy-paste install of the whole stack
`list_film_recommendations`	Intent-routed MCP shortlists for common filmmaking jobs; paged
`get_film_recommendation`	Full recommendation with roles, reasons, fallbacks, and Martini handoff guidance
`plan_film_stack`	Recommended servers for every pipeline stage, biased by your brief (capabilities, taglines, descriptions)
`submit_listing`	Propose a new server: validated, deduped against the live registry, returned as a ready-to-file GitHub issue payload (a mcp.film maintainer verifies against primary sources before listing)

Response shapes

Every result is compact JSON in content[0].text and the same object in structuredContent.

Lists (search_film_mcps, get_film_capability, list_film_capabilities, list_film_playbooks, list_film_recommendations) carry count, total, limit, offset, next_offset and truncated. Nothing is cut silently: pass offset: next_offset for the next page. Default limit is 20 (50 for capabilities), maximum 100.

Compact server (search results, capability clusters, stack picks): slug, url, verified, caveat, name, vendor, official, category, tagline, pricing, remote, evidence, capabilities plus status when the listing carries one. caveat is the entry's caveats[0], else the first sentence of its notes that is not a verification log line. get_film_mcp is always the full entry.

Recommendation pick (recommend_film_mcps): primary_servers[] and the alias primary[] hold {slug, name, role, why, remote, official, verified, status?, caveats?}; fallback_servers[] hold {slug, name, remote, official, verified, status?}. Pass verbosity: "full" for the complete server objects. Each route has match: {score, strength}; the reply has confidence (strong | fair | weak). When Martini is a primary pick or the brief asks for production state, the route carries martini_handoff (prose) and martini_handoff_structured (when, not_when, first_calls, install {mcp, cli}, signup_url, setup_tool, tracked_url, disclosure).

Constraints (recommend_film_mcps): constraints: {local_only, no_upload, hosted_only, has_shell, free_only, os}, also inferred from phrases such as "locally", "without uploading", "confidential", "offline", "no budget", "free tools", "no local install". Violating picks are removed before scoring and named in excluded_by_constraints; if nothing survives, the reply is no_match with unsatisfied_constraints and relevant_routes.

Whole-stack install (get_film_playbook with client): {id, title, url, install_script, note}. install_script is {client, servers, script} for claude_code (one commented claude mcp add line per server) or {client, servers, file, config, note} for claude_desktop / cursor (one merged mcpServers object), plus checklist[] (slug, name, auth, env_var?, where?: the keys, OAuth sign-ins and local apps the stack needs) and skipped[] (slug, name, reason, listing). Primary and workflow servers only, never fallbacks. Retired listings, listings with install.generate: false, and listings with no mechanical install for that client are skipped with the reason, never guessed at. It is the same block shown on mcp.film/playbooks/{id}/ and in its .md.

Evidence. Every server carries evidence, derived at build time from a daily anonymous check (no LLM, no credentials, tools are never called): endpoint_answered (the hosted endpoint completed an MCP initialize, or answered with a 401/403 sign-in challenge, within the last 7 days) > package_resolves (its npm/PyPI package exists, checked within 7 days) > docs_checked (only the curator's verified date). get_film_mcp adds last_probe: {date, result, protocol_version, tool_count, anonymous_tools_list, auth_required, oauth_metadata, consecutive_failures, last_ok} (result: ok | auth_required | handshake_only | error | unreachable) and package_check: {date, registry, name, found, latest_version, last_ok}, each null when not applicable. A failing check never changes status; a curator does that after re-verifying.

Status. Listings with status dead, archived or deprecated are hidden from search, recommendations and stack plans unless include_inactive: true.

Zero results. search_film_mcps returns did_you_mean (nearest capabilities, categories, servers) and a hint; an unknown category or capability is an error carrying valid_categories / did_you_mean.

How it works

Zero dependencies. Fetches the live registry from https://mcp.film/api/registry.min.json and production playbooks from https://mcp.film/api/playbooks.json, plus recommendation routes from https://mcp.film/api/recommendations.json and the operating pulse from https://mcp.film/api/pulse.json (5s timeout each), then falls back to bundled snapshots offline. Live data is cached for an hour and refreshed in the background (MCP_FILM_CACHE_TTL_MS); MCP_FILM_OFFLINE=1 serves the snapshots only and MCP_FILM_API_BASE points the fetch at another host. get_catalog_pulse reports data_source and observed_at. Data is curated and re-verified continuously at github.com/c47-inc/mcp-film.

MIT.

mcp.film directory

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

mcp-film

Tools

Response shapes

How it works