mcp.film directory

Name: mcp.film directory
Author: c47-inc

제작자: c47-inc버전 1.6.0i★ –i컴퓨터 또는 클라우드

레지스트리 이름film.mcp/directory

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

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

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i3개 중 3개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

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

연결 방식: 컴퓨터 또는 클라우드
전송 방식: stdio, Streamable HTTP
카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 3개 중 3개 통과
제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
할 수 있는 일 16가지(도구) search_film_mcps, get_film_mcp, list_film_categories, list_film_capabilities …
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요
npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

Settings → Connectors 열기
Add custom connector 누르기
아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

https://mcp.film/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

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

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

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

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

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

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

https://mcp.film/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

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

할 수 있는 일

도구 이름과 설명은 서버가 2026년 11월 7일에 알려 준 그대로예요. 우리가 아니라 제작자가 쓴 글이고, 일반 텍스트로만 보여 드려요.

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

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 도메인 mcp.film 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
✓ 통과
엔드포인트 응답
66ms 만에 응답(HTTP 200)
– 해당 없음
OAuth로 로그인
로그인 필요 없음
✓ 통과
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
도구 설명 16개를 읽었고, AI에게 보내는 숨겨진 지시는 없었어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7264개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7264개 중 78%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7264개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

mcp.film directory, 안전한가요?

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

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.6.0)은 10일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT어제 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT21일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 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.

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

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

mcp-film

Tools

Response shapes

How it works