프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Video Editing MCP

제작자: burningion버전 1.0.1i★ 295i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.burningion/video-editing-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP Server for Video Jungle - Analyze, Search, Generate, and Edit Videos

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오
  • 입력해야 할 값: VJ_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 3개 중 1개 통과 실패
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: VJ_API_KEY

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "video-editing": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "video-editor-mcp"
      ],
      "env": {
        "VJ_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add video-editing --env VJ_API_KEY=your-value -- uvx video-editor-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "video-editing": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "video-editor-mcp"
      ],
      "env": {
        "VJ_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "video-editing": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "video-editor-mcp"
      ],
      "env": {
        "VJ_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • VJ_API_KEY 비밀 필수 env
    Video Jungle API Key (found at https://www.video-jungle.com/user/settings)

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 burningion 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✕ 실패

    계속 관리되고 있음

    1년 넘게 코드 변경이 없거나 저장소가 보관 처리되었어요

  • ✕ 실패

    라이선스 있음

    저장소에서 라이선스 파일을 찾지 못했어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2751개 중 100%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2751개 중 0%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2751개 중 27%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Video Editing MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: VJ_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 13개월 전 변경됐고, 최신 버전(1.0.1)은 14개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

제작자: GLips

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

내 컴퓨터에서 실행★ 16,165MIT5개월 전 업데이트
설치

Claude Real Video

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo

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

내 컴퓨터에서 실행★ 2,284MIT2개월 전 업데이트
설치

Figma MCP Server

제작자: figma

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

클라우드에서 실행★ 2,15213개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Video Editor MCP server

See a demo here: https://www.youtube.com/watch?v=KG6TMLD8GmA

Upload, edit, search, and generate videos from everyone's favorite LLM and Video Jungle.

You'll need to sign up for an account at Video Jungle in order to use this tool, and add your API key.

Components

Resources

The server implements an interface to upload, generate, and edit videos with:

  • Custom vj:// URI scheme for accessing individual videos and projects
  • Each project resource has a name, description
  • Search results are returned with metadata about what is in the video, and when, allowing for edit generation directly
Prompts

Coming soon.

Tools

The server implements a few tools:

  • add-video
  • Add a Video File for analysis from a URL. Returns an vj:// URI to reference the Video file
  • create-videojungle-project
  • Creates a Video Jungle project to contain generative scripts, analyzed videos, and images for video edit generation
  • edit-locally
  • Creates an OpenTimelineIO project and downloads it to your machine to open in a Davinci Resolve Studio instance (Resolve Studio _must_ already be running before calling this tool.)
  • generate-edit-from-videos
  • Generates a rendered video edit from a set of video files
  • generate-edit-from-single-video
  • Generate an edit from a single input video file
  • get-project-assets
  • Get assets within a project for video edit generation.
  • search-videos
  • Returns video matches based upon embeddings and keywords
  • update-video-edit
  • Live update a video edit's information. If Video Jungle is open, edit will be updated in real time.
Using Tools in Practice

In order to use the tools, you'll need to sign up for Video Jungle and add your API key.

add-video

Here's an example prompt to invoke the add-video tool:

can you download the video at https://www.youtube.com/shorts/RumgYaH5XYw and name it fly traps?

This will download a video from a URL, add it to your library, and analyze it for retrieval later. Analysis is multi-modal, so both audio and visual components can be queried against.

search-videos

Once you've got a video downloaded and analyzed, you can then do queries on it using the search-videos tool:

can you search my videos for fly traps?

Search results contain relevant metadata for generating a video edit according to details discovered in the initial analysis.

search-local-videos

You must set the environment variable LOAD_PHOTOS_DB=1 in order to use this tool, as it will make Claude prompt to access your files on your local machine.

Once that's done, you can search through your Photos app for videos that exist on your phone, using Apple's tags.

In my case, when I search for "Skateboard", I get 1903 video files.

can you search my local video files for Skateboard?

generate-edit-from-videos

Finally, you can use these search results to generate an edit:

can you create an edit of all the times the video says "fly trap"?

(Currently), the video edits tool relies on the context within the current chat.

generate-edit-from-single-video

Finally, you can cut down an edit from a single, existing video:

can you create an edit of all the times this video says the word "fly trap"?

Configuration

You must login to Video Jungle settings, and get your API key. Then, use this to start Video Jungle MCP:

$ uv run video-editor-mcp YOURAPIKEY

To allow this MCP server to search your Photos app on MacOS:

$ LOAD_PHOTOS_DB=1 uv run video-editor-mcp YOURAPIKEY

Quickstart

Install
Installing via Smithery

To install Video Editor for Claude Desktop automatically via Smithery:

npx -y @smithery/cli install video-editor-mcp --client claude
Claude Desktop

You'll need to adjust your claude_desktop_config.json manually:

On MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Published Server Configuration

  "mcpServers": {

"video-editor-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "video-editor-mcp", "YOURAPIKEY" ] } }

</details>

Development/Unpublished Servers Configuration

  "mcpServers": {

"video-editor-mcp": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/YOURDIRECTORY/video-editor-mcp", "run", "video-editor-mcp", "YOURAPIKEY" ] } }

With local Photos app access enabled (search your Photos app):

    "video-jungle-mcp": {

"command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/ /video-jungle-mcp", "run", "video-editor-mcp", " " ], "env": { "LOAD_PHOTOS_DB": "1" } },

Be sure to replace the directories with the directories you've placed the repository in on your computer.

Development

Building and Publishing

To prepare the package for distribution:

  1. Sync dependencies and update lockfile:
uv sync
  1. Build package distributions:
uv build

This will create source and wheel distributions in the dist/ directory.

  1. Publish to PyPI:
uv publish

Note: You'll need to set PyPI credentials via environment variables or command flags:

  • Token: --token or UV_PUBLISH_TOKEN
  • Or username/password: --username/UV_PUBLISH_USERNAME and --password/UV_PUBLISH_PASSWORD
MCP Server Registry
mcp-name: io.github.burningion/video-editing-mcp
Debugging

Since MCP servers run over stdio, debugging can be challenging. For the best debugging experience, we strongly recommend using the MCP Inspector.

You can launch the MCP Inspector via npm with this command:

(Be sure to replace YOURDIRECTORY and YOURAPIKEY with the directory this repo is in, and your Video Jungle API key, found in the settings page.)

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run --directory /Users/YOURDIRECTORY/video-editor-mcp video-editor-mcp YOURAPIKEY

Upon launching, the Inspector will display a URL that you can access in your browser to begin debugging.

Additionally, I've added logging to app.log in the project directory. You can add logging to diagnose API calls via a:

logging.info("this is a test log")

A reasonable way to follow along as you're workin on the project is to open a terminal session and do a:

$ tail -n 90 -f app.log
PopNx에게 묻기