WeCut

WeCut

WeCutは、AI エージェント向けの無料のオープンソース動画編集エンジンです。 エージェントが簡単なJSONプロジェクトを書き、wecutがマシンにすでにインストールされているFFmpegでレンダリングします。短い動画のカット、字幕付け、リフレーミング、ミキシングができるほか、バズった動画を分析して、その形式をテンプレートとして新しい映像に適用できます。CLIとMCP サーバーを備えています。クラウド、APIキー、GPU、テレメトリーは不要です。

WeCutを使うエージェントには、次のように依頼できます。

• 「この40分のポッドキャストを、カラオケ字幕付きの縦型クリップ5本にカットして。」
• 「talk.mp4に単語ごとの字幕を追加して、音楽をその下に入れて。話している間は音量を下げて。」
• 「このTikTokはバズった。なぜバズったのかを分析して、私の映像で同じような動画を作って。」
• 「この写真8枚を使って、タイトル付きの9:16スライドショーをビートに合わせて作って。」
• 「この編集をテンプレートとして保存して、毎週同じものを作れるようにして。」

npx -y wecut doctor                           # is FFmpeg ready?
npx -y wecut guide                            # the full guide for agents
npx -y wecut probe media/talk.mp4             # duration, size, fps, audio
npx -y wecut validate project.json            # errors with JSON pointers and fix hints
npx -y wecut preview project.json --at 1,5,9  # small JPG frames to look at
npx -y wecut render project.json              # out/clip.mp4
npx -y wecut mcp                              # the same, as an MCP server on stdio

各コマンドは、標準出力に1つのJSONオブジェクトを出力します。終了コード：0 成功、2 入力が無効、3 依存関係が不足、4 レンダリング失敗、5 上限超過。

エージェントにインストールする

WeCutにはlibassを含むFFmpeg 6以降が必要です（npx -y wecut doctorで確認でき、インストールするものも表示されます）。

• Debian/Ubuntu：sudo apt-get install -y ffmpeg
• macOS：brew install ffmpeg-full（軽量版のffmpegフォーミュラにはlibassがありません。WeCutはffmpeg-fullを自動で検出します）
• Windows：winget install Gyan.FFmpeg

次に、お使いのエージェントに接続します。MCP サーバーは固定のワークスペースフォルダー（--root、デフォルトは起動したフォルダー）で動作し、すべてのメディアパスはそのフォルダーからの相対パスです。

Claude Code

claude mcp add wecut -- npx -y wecut mcp

WeCutスキルもインストールするプラグインとして利用することもできます。

/plugin marketplace add 13kailouis-stack/wecut
/plugin install wecut@wecut

任意のMCPクライアント

Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline、Roo Code、LM Studio、その他大半のクライアントでは、このブロックをMCP設定ファイルに追加できます。デスクトップアプリは予測できないフォルダーからサーバーを起動するため、--rootを明示的に指定してください。

{
  "mcpServers": {
    "wecut": { "command": "npx", "args": ["-y", "wecut", "mcp", "--root", "/path/to/workspace"] }
  }
}

VS Code（Copilot エージェントモード）

code --add-mcp '{"name":"wecut","command":"npx","args":["-y","wecut","mcp"]}'

または、.vscode/mcp.jsonに追加します。

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

OpenAI Codex CLI

codex mcp add wecut -- npx -y wecut mcp

または、~/.codex/config.tomlに追加します。

[mcp_servers.wecut]
command = "npx"
args = ["-y", "wecut", "mcp"]

Gemini CLI

gemini extensions install https://github.com/13kailouis-stack/wecut

ターミナルを使えるエージェント

Grok、Manus、OpenHands、Devin、Codexクラウドタスク、Claudeのコード実行機能、およびシェルコマンドを実行できるエージェントは、MCPを使わずにWeCutを利用できます。

npx -y wecut guide     # read this first: workflow, project format, templates
npx -y wecut doctor

その後、ガイドに従ってください。probe、project.jsonの作成、validate、preview、renderの順に進めます。新しいLinuxサンドボックスでは、まずsudo apt-get install -y ffmpegでFFmpegをインストールしてください。

エージェントスキル

skills/wecut/SKILL.mdのスキルは、スキルを読み込むエージェント（Claude Code、Claudeアプリ、Codex、Cursorなど）にワークフローを教えます。

npx skills add 13kailouis-stack/wecut

バイナリを入手するその他の方法

• npm（Node 16以降）：npx -y wecut <command>、またはnpm i -g wecut。npmがインストールするのは、お使いのプラットフォーム向けのバイナリ（@wefluence/wecut-<os>-<arch>）のみです。インストールスクリプトはありません。
• バイナリ：GitHub ReleasesからOSに対応するアーカイブをダウンロードし、SHA256SUMSと照合してください。
• ソース（Go 1.22以降）：go build -o wecut ./cmd/wecut

x64およびarm64のLinux、macOS、Windows向けにビルド済みバイナリを提供しています。npmランチャー経由で独自のビルドを使うには、WECUT_BINARYを設定してください。

できること

• クリップのカット、結合、速度変更（0.25x～4x）。9:16、16:9、1:1、4:5などのキャンバスに対応
• フォーカスポイントとズームを設定したカバークロップ、または単色やぼかし背景に収める表示
• ケン・バーンズ効果を付けた写真
• 36種類のトランジション（FFmpeg xfade）、クリップのフェード
• 17種類のスタイルのテキスト（ニュース風の見出しカードやラベルを含む）、13種類の同梱フォント、別の色で強調する単語、ポップ／タイプ／スライド／フェードのアニメーション
• トランスクリプトから字幕を作成：フレーズ単位、カラオケ形式（発話中の単語をハイライト）、または一度に1単語ずつ。トランスクリプトの時間はソースファイルの秒数のまま使用できます。WeCutがカットに合わせて変換します
• 不透明度、回転、フェードを設定できる画像オーバーレイ（ロゴ、ステッカー）
• トリム、ループ、フェード、音声の下で自動的に音量を下げる機能を備えた音楽と効果音
• カラーフィルターとエフェクト（フラッシュ、シネマバー、フレーム、減光、夜、セピア）
• 既存動画の分析：ショット、テンポ、フックの長さ、フラッシュ、テンポとビートの同期、無音部分、プラットフォームのアウトロ、およびモデルが確認できるフレームシート
• テンプレート（「レシピ」）：編集の構成を新しいクリップ、テキスト、音楽に適用できます。任意のプロジェクトから独自のテンプレートを保存できます
• MP4（H.264 + AAC、faststart）またはGIFで出力

動画を分析して、その形式を再利用する

wecut analyze media/viral.mp4                 # shots, pace, hook, flashes, tempo, pauses + a frame sheet
wecut recipe list                             # templates: built-in and the workspace's recipes/*.json
wecut recipe apply --input request.json       # recipe + new clips, words, music -> project
wecut recipe from-project my-edit.json --write recipes/my-style.json   # "save as template"

analyze は、トランスクリプトからモデルが把握できない情報を測定します。カットの位置（白いフラッシュやストロボも1回としてカウント）、オープニングショットの長さ、カットがビートに合っているか、ファイルが無音のプラットフォーム用アウトロで終わっているかを確認します。タイムスタンプ付きでショットごとに1フレームを含むフレームシートを使って、エージェントは見出しカード、テキストのスタイル、フレーミングを読み取ります。

レシピ（wecut.recipe/1、スキーマは schema/wecut.recipe.schema.json）は、編集の内容を除いた構成です。役割に沿ったセクション（見出しカード付きの5秒の hook、続いて body）、適用時に入力するテキストスロット（色を付ける単語を指定する emphasis を含む）、字幕と音楽のスタイル、カットに適用するエフェクトで構成されます。レシピにはCapCutのテンプレートのように独自のデフォルトトラックを含められます。適用時に渡した音楽で置き換えられ、"none" を指定すると削除されます。組み込みレシピは、現在インドネシアのショート動画でよく見られる形式の構成を再現しています。見出しカード付きのニュース風リポスト、引用のフック、フレーズ単位の字幕付きVlog、ズームインしたポッドキャスト、写真スライドショーなどです。

内容ではなく構成を再現してください。他のクリエイターの映像、文章、音楽はそのまま本人のものです。

MCP ツールとプロンプト

ツール	内容
wecut_doctor	FFmpeg、エンコーダー、フィルターを確認します
wecut_probe	メディアファイルの長さ、サイズ、fps、音声を確認します
wecut_validate	プロジェクトを確認します。エラーにはJSONポインターとヒントが含まれます
wecut_preview	フレームをレンダリングして画像として返すため、モデルが確認できます
wecut_render	進行状況の通知を伴ってMP4/GIFをレンダリングします
wecut_list、wecut_schema、wecut_example	名前、プロジェクト形式、動作するサンプル
wecut_analyze	動画を測定し、フレームシートを画像として返します
wecut_recipe_list、wecut_recipe_show	テンプレートとその役割、テキストスロット
wecut_recipe_apply	レシピ + 新しいクリップ、テキスト、音楽 -> プロジェクト
wecut_recipe_from_project	完成したプロジェクトをテンプレートとして保存します

プロンプト（表示に対応するクライアントでのスラッシュコマンド）：clips-from-video、copy-viral-format、add-captions、save-template。

プロジェクトはオブジェクト（project）またはワークスペースファイル（projectFile）として渡します。サーバーは2つのプロトコル世代に対応しています。最新のクライアント（2026-07-28、リクエストごとの _meta、server/discover）と、initialize で接続を開始するクライアント（2024-11-05～2025-11-25）です。レンダリングは一度に1件ずつ実行されます。notifications/cancelled で実行を停止し、途中まで作成されたファイルを削除できます。

プロジェクト形式

wecut guide（skills/wecut/SKILL.md と同じテキスト）では、ワークフロー、2種類の時間（ソースの秒数と出力の秒数）、字幕、トラブルシューティングについて説明しています。wecut schema で完全なJSON Schemaを出力し、wecut example <name> で動作するプロジェクトを出力します。

{
  "wecut": "1",
  "output": { "file": "out/clip-01.mp4", "ratio": "9:16" },
  "clips": [ { "src": "media/talk.mp4", "from": 754.2, "to": 781.0, "focus": { "x": 0.42, "y": 0.5 } } ],
  "texts": [ { "text": "How I made my first $10k", "end": 3, "style": "hook", "y": 0.2, "in": { "type": "pop" } } ],
  "captions": { "words": "media/talk.words.json", "src": "media/talk.mp4", "style": "karaoke" },
  "audio": [ { "src": "media/music.mp3", "volume": 25, "loop": true, "duck": true } ]
}

FAQ

WeCut とは何ですか？ AI エージェント向けに作られた、オープンソースのコマンドライン動画エディターです。エージェントが編集内容を JSON で記述すると、WeCut が内容を検証し、プレビュー用のフレームを表示して、同じマシン上で FFmpeg を使ってレンダリングします。インドネシアの UGC・クリッピングマーケットプレイスである Wefluence が開発しています。

無料で使えますか？ はい。Apache-2.0 で提供されており、アカウントも API キーも不要で、利用制限もありません。自分のコンピューターまたはエージェントのサンドボックスで実行するため、サーバー料金もかかりません。

ChatGPT、Claude、Grok などの AI に動画を編集させるにはどうすればよいですか？ WeCut をエージェントに渡してください。MCP に対応したクライアントでは MCP サーバー（npx -y wecut mcp）として、スキルとして、またはターミナルを使えるエージェントに npx -y wecut guide を実行して手順に従わせる方法で利用できます。エージェントへのインストールを参照してください。コード用サンドボックスのないチャットアプリは、コンピューター上のファイルにアクセスできません。その場合は、デスクトップエージェントまたはターミナルエージェントを使用してください。

AI エージェントで、長い動画から TikTok、Reels、YouTube Shorts を作れますか？ はい。エージェントが文字起こしを読み、使う場面を選び、captions.src が元動画を指すクリップごとのプロジェクトを作成して、そのうちの 1 本をプレビューした後、すべてを 9:16 の字幕付きでレンダリングします。

バズった動画の形式を再現できますか？ 動画を分析し（wecut analyze：カット、テンポ、フックの長さ、フラッシュ、ビート、間、アウトロ）、モデルが確認できるフレームシートを返します。次にエージェントがレシピを選ぶか作成し、新しい映像、言葉、音楽に適用します。再現するのは構成であり、映像、言い回し、音楽ではありません。

音声を文字起こしできますか？ OpenAI または Groq Whisper の verbose_json、whisper.cpp JSON、SRT、VTT、または単語のリストから単語ごとのタイミングを読み取ります。ローカルの FFmpeg に Whisper フィルターがある場合、wecut doctor は local_transcription: true を報告します。

動画はどこかにアップロードされますか？ いいえ。WeCut はネットワークにリクエストを送信せず、テレメトリーもありません。メディアのパスが URL またはワークスペース外を指している場合、そのパスは拒否されます。

GPU は必要ですか？ いいえ。デフォルトでは CPU 上で libx264 を使ってエンコードし、--encoder を指定すれば NVENC、Quick Sync、VideoToolbox も使用できます。字幕付きの 43 秒の 1080x1920 クリップは、2019 年のノート PC で約 28 秒でレンダリングされます。

対応プラットフォームは何ですか？ x64 および arm64 の Linux、macOS、Windows に対応し、FFmpeg 6 以降と libass が必要です。

独自のテンプレートを作成できますか？ はい。プロジェクトを思いどおりに編集してから、wecut recipe from-project my-edit.json --write recipes/my-style.json を実行してください。ワークスペースの recipes/ フォルダーにあるレシピは、組み込みのレシピとともに wecut recipe list に表示されます。音楽も含まれます。

エージェントで動画を編集する他の方法との比較

	WeCut	FFmpeg を手動で操作	Remotion / MoviePy	クラウド動画 API	CapCut
エージェント向けに設計（JSON を入力し、修正のヒント付きで JSON エラーを返す）	はい	いいえ。長いフィルターグラフが必要	コードを書く必要あり	JSON を入力	いいえ。人向けのアプリ
ローカルで実行し、メディアがマシンの外に出ない	はい	はい	はい	いいえ。アップロードが必要	一部
費用	無料	無料	無料から有料ライセンスまで	レンダリング時間に応じて課金	無料からサブスクリプションまで
カットに合わせて文字起こしから字幕を作成	はい	手動	手動	一部	アプリ内で自動字幕
モデルが確認できるプレビューフレーム	はい	手動	手動	一部	いいえ
バズった動画を分析し、その形式を再利用	はい	いいえ	いいえ	いいえ	人が作成したテンプレート
MCP サーバー	はい	いいえ	いいえ	一部	いいえ

安全性

WeCut は他者のマシン上で動作し、悪意のあるコンテンツを読んだ可能性のあるモデルから指示を受けます。そのため、次の対策を講じています。

• FFmpeg はシェルを介さず、引数リストを使って起動します。
• テキストが FFmpeg のフィルターグラフに渡されることはありません。すべてのテキストは .ass ファイルを通じて処理され、波括弧とバックスラッシュがエスケープされるため、キャプションからオーバーライドタグやフィルターを挿入することはできません。
• すべての入力と出力はワークスペース内（--root、デフォルトは現在のフォルダー）に置く必要があります。..、ワークスペース外を指す絶対パスやシンボリックリンク、URL は拒否されます。出力で入力を上書きすることはできません。
• 入力は -protocol_whitelist file とデマルチプレクサーの許可リスト（MP4/MOV、Matroska/WebM、一般的なオーディオおよび画像形式）を使って開きます。HLS プレイリスト、concat リスト、ネットワークプロトコルは、プレイリストの拡張子が .mp4 に変更されていても拒否されます。
• 制限：出力は最長 10 分、最大 4K、クリップは最大 100 個です。レンダリングにはタイムアウトがあり、デフォルト値は長さに応じて変わります。
• レンダリング結果は一時ファイル名で書き込まれ、ffprobe でサイズ、長さ、オーディオを確認してから、所定の場所に移動されます。
• テレメトリーはありません。WeCut はネットワークリクエストを一切送信しません。

速度

2019 年製ノート PC（Intel i5-1035G7、4 コア、負荷時）での測定結果です。final プリセットを使用し、特記がない限り解像度は 1080x1920 です。

プロジェクト	動画の長さ	レンダリング時間
14 分の 720p ソースから 2 か所をカット、カラオケキャプション、音量を下げた音楽	43.3 s	27.6 s
ズーム／パン、トランジション 2 つ、テキスト、音楽を設定した写真 3 枚	7.9 s	9.4 s
クリップ 3 つ、スライドトランジション、全体表示、Ken Burns エフェクト、ロゴ、キャプション（720p）	7.4 s	4.0 s
プレビューフレーム（540p JPG）	任意	0.3〜4 s

処理時間の大部分はエンコードが占めます。テキストとキャプションによる負荷はほとんどありません。クロップ、キャプション、エフェクトのいずれかを適用すると再エンコードが必要になるため、再エンコードを行わない単純なカットは使用しません。

プロジェクト構成

cmd/wecut          entry point (CLI and `wecut mcp`)
internal/spec      project format: types, strict decoding, validation, catalog
internal/engine    timeline, captions, .ass builder, FFmpeg graph compiler (pure, no I/O)
internal/analyze   shots, pace, tempo, pauses from FFmpeg's measurements (pure)
internal/recipe    the template format: validate, apply to new material, derive from a project
internal/ff        finding, probing and running FFmpeg
internal/cli       the commands; every result is one JSON object
internal/mcp       MCP stdio server, a thin layer over internal/cli
internal/workspace keeps every path inside the workspace
internal/assets    fonts embedded in the binary
schema/            JSON Schema (kept in sync with the Go types by a test)
examples/          example projects (`wecut example`)
recipes/           built-in recipes
skills/wecut/      Agent Skill (`wecut guide` prints it)
npm/wecut/         the npm launcher (`npx wecut`)
tools/release/     builds all platforms, npm packages and release archives into dist/

エージェントとレジストリのマニフェスト：server.json（MCP Registry）、.claude-plugin/（Claude Code プラグインとマーケットプレイス）、gemini-extension.json と GEMINI.md（Gemini CLI）、glama.json、llms.txt、AGENTS.md（このコードを変更するエージェント向け）。

リリースビルド：go run ./tools/release -version 0.1.0（公開は行われません。.github/workflows/release.yml を参照してください）。

テスト：go test ./...（CLI テストでは実際の動画をレンダリングするため、FFmpeg がない場合はスキップされます）。FFmpeg のゴールデンプランは internal/engine/testdata にあります。意図した変更を加えた後は、go test ./internal/engine -update を実行し、サンプルをレンダリングして確認してください。

ロードマップ

• uvx wecut（PyPI ホイール）と、Claude Desktop にワンクリックでインストールするための MCPB バンドル
• FFmpeg の Whisper フィルターを使ったローカル文字起こし、ラウドネスの正規化
• 動画オーバーレイ（ピクチャー・イン・ピクチャー）、ステッカー、さらなるエフェクト
• 有料クリッピングキャンペーン向けのオプションの Wefluence ブリッジ（別パッケージ）

ライセンス

コード：Apache License 2.0（LICENSE を参照）。同梱フォント：SIL Open Font License 1.1 または Apache 2.0（internal/assets/fonts/LICENSES.md を参照）。