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

AdAnvil

제작자: maxbuildog버전 0.4.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.maxbuildog/adanvil

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Lets an AI agent edit vertical 9:16 video ads from your footage, a reference ad or an idea.

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: 마케팅 및 소셜 미디어

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

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": {
    "adanvil": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "adanvil",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add adanvil -- uvx adanvil mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "adanvil": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "adanvil",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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

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.

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 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

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

  • … 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

  • – 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

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2956개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2956개 중 64%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2956개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

AdAnvil, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 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?

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

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 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.0)은 18일 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: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT9일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT9일 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.

AdAnvil

An MCP server that lets an AI agent edit vertical 9:16 video ads.

AdAnvil works with Claude Code, Codex, Cursor or any MCP client. It builds ads from a brand's own footage, from a reference ad, or from an idea. The agent judges (which clips, what the text says, whether the result looks right). AdAnvil renders deterministically and checks the result: the same storyboard always gives the same video.

It is not tied to a niche. The recipes and the editing guide speak in general terms (product, benefit, problem, target customer) with examples from several niches: coffee, fashion, fitness, pets, software, home, beauty.

The demo above was made from the CC0 demo pack in examples/demo/ (four Wikimedia Commons clips, a product still and a fictional brand called Ember & Oak). No footage is stored in this repository: the pack is fetched on demand.

What it does

  • Reference decoding: shots, pacing, burnt-in text and speech, plus a shot-by-shot breakdown the agent writes and compares to your edit.
  • Footage library: indexing, contact sheets and mosaics so the agent can look at every clip before using it, and the speech of every video and audio file (word timestamps, searchable as soon as each file is done) so a talking creator can be cut on the pauses. Cuts are found on every frame, so the jump cuts between the takes of a long phone clip are separate shots, and the validator warns when a segment crosses one (a flash of one take, then another).
  • 9 recipes (YAML) for common ad shapes: text hook, hook plus product, before and after, customer diary, comment reply, meme text, voice-over ad, long remake, talking-head UGC.
  • 7 caption styles (pill, meme, outline, outline_soft, box, label, comment) with emoji support.
  • Removal of burnt-in text from reference footage.
  • HDR (HLG and PQ) to SDR tone-mapping.
  • Music matching and loudness control.
  • Optional open-source voice-over (Chatterbox) with captions synced to the spoken words, paused with start/end windows; a sentence end the voice repeats is cut and flagged.
  • Talking-head UGC: best take of each line across several recordings, cuts on the pauses without hesitations, the creator's own sound kept (with B-roll laid over the voice), captions built from the speech.
  • Visual devices: a before/after reveal (a divider sweeps one picture away to show the other), split screens, picture cards (a photo or a screenshot that comes in over the video), video insets (picture-in-picture), stickers and arrows, a progress bar and punch-in zooms, and information cards drawn by AdAnvil (one idea per card, one card at a time, on screen while the voice says it).
  • Sound design: a pack of about 18 sound effects (CC0 or synthesised, never stored in the repository), sfx overlays and audio.sfx_auto at the cuts and captions, and cuts that snap to the beat of the music.
  • End cards composed from a real product photo, and offer storyboards (story: "offer") for announcements and lead-collection ads that show the product from the first second.
  • Quality control with images: automatic checks, contact sheet of the result, full-resolution frames.
  • Detached background jobs for indexing, voice and rendering, so long work survives a dropped connection.

Install

Pick one path. The first is the simplest.

1. Claude Desktop extension (one click)

Download adanvil- .mcpb from the latest release, double-click it, and click Install in Claude Desktop. It asks for a projects folder and, optionally, a Freesound key (stored securely). You still need ffmpeg 6.1 or newer on your computer (brew install ffmpeg, winget install Gyan.FFmpeg, sudo apt install ffmpeg); if it is missing, the extension says so with the command for your system.

2. Docker (no Python, no ffmpeg to install)
git clone https://github.com/maxbuildog/adanvil && cd adanvil

docker build -t adanvil .

The image has ffmpeg 6.1, runs as a non-root user and speaks MCP over stdio. Mount the folder that holds your projects at /projects; the agent must give tool calls paths under /projects (for example /projects/my-ad): the image sets ADANVIL_PROJECTS_DIR=/projects, so any other folder, and /projects itself, is refused.

# Claude Code

claude mcp add adanvil -- docker run -i --rm -v "$PWD:/projects" adanvil

On Linux add --user "$(id -u):$(id -g)" so the files written to the folder belong to you.

Codex, in ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.adanvil]

command = "docker" args = ["run", "-i", "--rm", "-v", "/home/you/ads:/projects", "adanvil"] tool_timeout_sec = 900 default_tools_approval_mode = "approve" # needed with approval_policy = "never" (codex exec)

Cursor, in .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "adanvil": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "-v", "/home/you/ads:/projects", "adanvil"] } } }

The image holds the base package only. Transcription is available with docker build --build-arg EXTRAS=transcribe -t adanvil:transcribe .. The voice, vision and music-generation environments (adanvil voice-setup, vision_setup, music-setup) are not included: they need gigabytes of models, so use the uvx path for them.

3. uvx

Requirements: Python 3.11 or newer, uv (it provides uvx), and ffmpeg 6.1 or newer, built with libzimg, on your PATH (check with ffmpeg -version; if it lives elsewhere, set ADANVIL_FFMPEG and ADANVIL_FFPROBE to the full paths).

# 1. Check the install (the first run downloads the package)

uvx --from adanvil adanvil --version

2. Register the server in Claude Code

claude mcp add adanvil -e ADANVIL_PROJECTS_DIR="$HOME/AdAnvil" -- uvx --from adanvil adanvil-mcp

3. Then ask your agent:

"Make a 9:16 ad from the footage in ./my-project"

ADANVIL_PROJECTS_DIR (recommended) is the folder that holds your projects: the server then refuses any project outside it. Projects are subfolders of it (for example ~/AdAnvil/summer-ad). See SECURITY.md.

The package is named adanvil. It installs two commands: adanvil (command line) and adanvil-mcp (the MCP server over stdio). uvx adanvil-mcp alone does not work, because uvx looks for a package with that name: always add --from.

The agent creates the project folder and tells you where to drop your files: footage in footage/, the reference ad in reference/, music in music/, logo and end card in brand/. It learns the method from the editing_guide tool and from AGENTS.md.

Codex, in ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.adanvil]

command = "uvx" args = ["--from", "adanvil", "adanvil-mcp"] env = { ADANVIL_PROJECTS_DIR = "/home/you/AdAnvil" } tool_timeout_sec = 900 # indexing long footage can take minutes default_tools_approval_mode = "approve" # needed with approval_policy = "never" (codex exec)

Without default_tools_approval_mode, a non-interactive codex exec run rejects every AdAnvil tool call with "MCP tool call requires approval".

Cursor, in .cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global):

{

"mcpServers": { "adanvil": { "command": "uvx", "args": ["--from", "adanvil", "adanvil-mcp"], "env": { "ADANVIL_PROJECTS_DIR": "/home/you/AdAnvil" } } } }

Any other MCP client (generic stdio entry):

{

"mcpServers": { "adanvil": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "adanvil", "adanvil-mcp"], "env": { "ADANVIL_PROJECTS_DIR": "/home/you/AdAnvil" } } } }

Restart the client after editing its config, then ask the agent to call recipe_list. Nine recipes means the server is connected.

Optional: reference transcription needs the transcribe extra (faster-whisper). Use --from "adanvil[transcribe]" in place of the plain --from value above.

Try it with the demo pack

The demo needs a checkout, because the fetch script lives in the repository:

git clone https://github.com/maxbuildog/adanvil

cd adanvil uv sync uv run python examples/demo/fetch_demo.py ./demo-project uv run adanvil index ./demo-project --source footage

Then register the MCP server and ask your agent to make an ad from ./demo-project (give it the absolute path), or follow the command line walkthrough in examples/demo/README.md.

How it works

Everything lives in one project folder: footage/, brand/, music/, reference/, renders/, cache/, plus adanvil.json, brand.yaml and catalog.json. Every tool takes the absolute project_dir; every other path is relative to it and cannot escape it.

  1. The agent indexes the footage, looks at the contact sheets, and optionally decodes a reference ad.
  2. It picks a recipe and writes a storyboard (JSON): shots, captions, audio.
  3. storyboard_validate checks the storyboard against the recipe rules, then render_start renders it in the background.
  4. qc_run checks the file and returns control images that the agent looks at before delivering; ad_score scores its creative quality (aim for 80 or more).

Details: docs/ARCHITECTURE.md for the pipeline, docs/EDITING_GUIDE.md for the editing doctrine, and AGENTS.md for the step-by-step guide an agent follows (same content as skill/SKILL.md, the Claude Code skill version).

Choosing a model

The result depends on the model that drives AdAnvil. Reference analysis and shot choice are judgement work: use the strongest model you can (for example Claude Opus) for them. Smaller models execute the steps well, but they tend to copy the surface of a reference (same words, same shots) instead of rebuilding its logic for your brand.

Tools (43)

ToolWhat it does
project_initCreate an AdAnvil project skeleton.
project_read_textRead one of AdAnvil's own text files in the project (licence notes, JSON, YAML; at most 1 MB).
brand_onboardRead a brand's site, then write the brand profile from the answers.
brand_getRead the brand profile and brief.
library_indexIndex or refresh footage (long runs become detached jobs; refresh_shots measures the cuts again).
library_viewOne catalogue entry with its contact sheet.
library_annotateSave what the agent saw in a clip (description, people, emotion, quality, exclusion).
library_searchSearch the indexed footage by text (including what the clips say), tags, people, emotion, duration, or by sentence (query, with the vision environment).
speech_viewCompact phrases (with flags), fillers, restarts and clean cut segments of one clip's speech.
speech_takesThe best take of each line across several recordings of a script.
speech_refineTranscribe chosen clips again with a stronger model and the brand vocabulary (detached job).
library_overviewOverview of the footage folders without indexing, plus a mosaic.
frame_viewThe full-resolution frame ON SCREEN at t (floor(t * fps), a t within 1 ms of a frame boundary is that frame) or at frame, with its exact time.
reference_decodeDecode a reference video into shots, pacing, text, speech and sheets.
reference_breakdownSave the agent's shot-by-shot breakdown of the reference.
recipe_listList the ad recipes with purpose and duration.
recipe_getOne full recipe with its rules and an example.
editing_guideThe editing doctrine for footage, copy, rendering and QC.
storyboard_schemaThe JSON Schema of the storyboard.

| storyboard_save | Save a storyboard as storyboards/ .json once; later tools take that

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기