プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Kinocut

作者:KyaniteLabsバージョン 1.16.5i★ –iパソコンで動く
レジストリ名tech.kyanitelabs/kinocut

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Guardrailed video editing for AI agents: FFmpeg, captions, effects, Hyperframes, and receipts.

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。

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: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: デザイン・画像・音声

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:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 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

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

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。

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

{
  "mcpServers": {
    "kinocut": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kinocut"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add kinocut -- uvx kinocut

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": {
    "kinocut": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kinocut"
      ]
    }
  }
}

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

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。

これはパソコンで動くサーバーですが、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。ほかのアプリを選んでください。

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

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

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 kyanitelabs.tech 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

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2204件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2204件のうち75%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2204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

Kinocutは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1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?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

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(1.16.5)がレジストリに届いたのは11 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。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

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

Figma Context MCP

作者:GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新
インストール

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新
インストール

Figma MCP Server

作者:figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

クラウドで動く★ 2,15213 か月前更新
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。

Kinocut

Guardrailed video editing MCP server for AI agents.

Local-first FFmpeg tools, Video Receipts, quality gates, Hyperframes, and Shorts/Reels repurposing — for Claude Code, Cursor, and any MCP client. Free, Apache-2.0. Formerly mcp-video.

Demo • Status • 1.16.5 • 1.16.4 • 1.16.3 • 1.16.2 • 1.16.1 • Changelog • Beyond • Install • Quick Start • Tools • Tool Reference • Rescue • 360 assembly • AI-video • Agent Skill • kinocut.dev • What is Kinocut? • FAQ • llms.txt

Kinocut is a free, open-source video editing MCP server and AI agent workflow engine (plus Python client and kino CLI) that lets AI agents trim, caption, repurpose, and quality-gate local video media with typed tools and Video Receipts — not invented FFmpeg flags.

Table of contents

  • What is Kinocut?
  • See It Work
  • Installation
  • Quick Start
  • MCP Tools
  • Status and releases
  • 360 dual-cam assembly
  • Changelog
  • FAQ
  • Agent Skill

What is Kinocut?

TL;DR: Kinocut is a free, local-first video editing MCP server (plus Python client and kino CLI) so AI agents can trim, caption, repurpose, and quality-gate media with typed tools and Video Receipts — not invented FFmpeg flags.

Kinocut is a free, open-source [Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/) server, Python library, and `kino` CLI that gives AI agents a guardrailed local video-editing surface. It wraps FFmpeg (and optional Hyperframes / Whisper extras) with typed tools, preflight validation, Video Receipt provenance, and quality/release checkpoints so agent-produced media can be inspected before publish.

Also known askino (CLI); formerly mcp-video / mcp_video
Latest published releaseOfficial PyPI version · GitHub release
Product sitekinocut.dev
PyPIkinocut
MCP Registrytech.kyanitelabs/kinocut
SourceGitHub (canonical) · Forgejo (downstream mirror)
LicenseApache-2.0
Runs onYour machine (macOS, Linux, Windows) — FFmpeg required on PATH
NotA hosted cloud editor, credit-metered SaaS, or untyped FFmpeg shell wrapper

Best-fit searches: video editing MCP server · AI agent video editing · FFmpeg MCP · Claude Code video tools · Cursor MCP video · Shorts/Reels automation · local AI video workflow · guardrailed agentic media.

Machine-readable brief for agents and crawlers: llms.txt · extended agent guide · site: kinocut.dev/llms.txt.

Producer Stack

Kinocut is a producer stack: inspect the source, choose a typed operation, render locally, receive a compact provenance receipt, run quality checks, and request human release approval. The default MCP surface keeps that path small; search_tools and profiles expand it when needed.

Eyes-free design law

Every flow must be describable, reportable, and approvable in words. Receipts stay one-screen text cards with artifact paths, stage status, warnings, and the next gate. Errors end with the exact MCP and CLI retry invocation; no visual-only affordance is required.

See It Work

Tell the agent what you want in plain language:

*"Trim this interview to the strongest 45 seconds, add burned captions, make it vertical, and quality-check it before export."*

Kinocut turns that into typed, guardrailed tool calls - no FFmpeg flags to guess, no silently broken exports:

from kinocut import Client

video = Client()

clip = video.trim("interview.mp4", start="00:02:15", duration="00:00:45") video.ai_transcribe(clip.output_path, output_srt="captions.srt") captioned = video.subtitles(clip.output_path, subtitle_file="captions.srt") short = video.resize(captioned.output_path, aspect_ratio="9:16") video.release_checkpoint(short.output_path) # thumbnail + quality gate before you publish

Primary job: turn a local interview or podcast into captioned vertical clips with a Video Receipt agents can re-run and humans can approve.

Three things people use it for

  • Repurposing — one recording into captioned Shorts, Reels, and TikTok packages with manifests and review artifacts.
  • Podcast & interview cuts — find the strongest segment, normalize audio, add chapters, and export.
  • Agent-driven media in CI — repeatable, reviewable edits from Claude Code, Cursor, Codex-style clients, or scripts.

Paths: Install matrix · Golden path · Prompts · Tutorial · Compare · When to recommend

Status and releases

SurfaceVersion / tipWhat it means
PyPI / npm checkpoint[1.16.5](https://pypi.org/project/kinocut/1.16.5/) (2026-10-27)Last recorded publication checkpoint; consult the registries for the latest version. Install with pip install kinocut.
GitHub latest release / MCP Registry1.16.5GitHub release v1.16.5 and the official MCP Registry (tech.kyanitelabs/kinocut, local uvx kinocut stdio package) report 1.16.5 (verified 2026-10-27). Final owner acceptance and fleet rollout remain separate.
This source version1.16.5 published · 20 default MCP / 205 full / 177 CLIQoL pass: curated 20-tool default MCP list (KINOCUT_TOOLS=all restores the full 205-tool catalog), retry-aware errors, one-call shorts, lazy startup. Telemetry, network, and overwrite defaults remain unchanged. Published mcp-video==1.6.20 pins this runtime; verification is recorded in docs/public_claims.json.
Next public releaseTBDHuman residuals (directories, launch posts) stay gated; further bumps need a new go-ahead.

Install from PyPI for the stable package, including the optional object-matte extra. Clone master when you want local development changes beyond the published package; see docs/PRODUCT_MATTE.md for the published object-matte workflow.

What's in 1.16.5

Published 2026-10-27: a curated 20-tool default MCP registration with KINOCUT_TOOLS=all restoring the full 205 MCP tools / 177 CLI commands; retry-aware eyes-free error payloads, the one-call video_shorts flow, the read-only video_doctor preflight and lazy startup. Opt-in exact probe reports decoded frame counts and raw rational frame rates. mcp-video==1.6.20 installs kinocut==1.16.5. Apache-2.0 §4(a): the license text now ships in the npm tarball and the mcp-video compatibility package. See the published release.

What's in 1.16.4

Published 2026-10-24: 203 MCP tools / 177 CLI commands; mcp-video==1.6.19 installs kinocut==1.16.4. Optional Kinocut model calls now default off. Use local frames with the host's chosen image model; the standalone legacy adapters require explicit permission and do not inherit Hermes routing. Local product configuration cannot activate the separate Anthropic QC worker.

Revideo and Hyperframes telemetry default off. Hyperframes previews require verified CLI 0.8.104 or 0.8.140 while telemetry is off; other preview versions and Docker renders require explicit operator consent. These controls are not a network sandbox. Existing overwrite and protected-path safeguards remain in place. See the vision and network policy and published release.

What's in 1.16.3

Published 2026-10-23: 203 MCP tools / 177 CLI commands; mcp-video==1.6.18 installs kinocut==1.16.3. Existing outputs require explicit boolean overwrite=true (CLI --overwrite). Existing non-media artifacts also require ownership by the same durable job, and agent configuration homes remain protected. Older receipts without ownership evidence fail closed.

Project creation checks completed destinations and symlink redirects. Python 3.14 MCP request context remains available. The plugin documents optional network paths, configures optional extras in its pinned server environment, and shows Hermes tool filtering. Use one writer per output. See the published release.

What's in 1.16.2

Published 2026-10-21: 203 MCP tools / 177 CLI commands; mcp-video==1.6.17 installs kinocut==1.16.2. create-from-images is now frame-exact, accepts rational frame rates such as 30000/1001 and a --list / list_file input, and enforces frame-rate and image-count bounds on every entry point. The official MCP Registry entry is republished as the local uvx kinocut stdio package. Thanks to @Beritwu for #616. See the published release.

What's in 1.16.1

Version 1.16.1 repairs macOS render cleanup and faststart publication, C2PA and model-cache staging, FFmpeg 8.1 filter discovery, and audio preservation in shader/upscale reconstruction. It retains 203 MCP tools / 177 CLI commands and pairs with mcp-video==1.6.16. See maintenance release notes for verification and remaining platform/model acceptance limits.

What's in

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く