Shotcut MCP について
Shotcut MCP は、AI クライアントから保存済みの Shotcut プロジェクトを編集する MCP サーバーです。自然言語でタイムラインを作成・調整したい制作者向けで、編集可能な .mlt プロジェクトを保ち、トランザクション書き込み、検証、バックアップで変更を保護します。
主な機能
- 01トラック、クリップ、トランジション、字幕の編集
- 02編集のプレビューとコンタクトシートや短尺動画の生成
- 03プロジェクト、範囲、名前付きマーカーのレンダリング
- 04プロジェクトの検証とアトミックな保存
- 05未知の XML の保持とバックアップ作成
活用シーン
- 01フォルダー内の動画から Shotcut タイムラインを作成
- 02書き出し前に編集内容をプレビュー
- 03字幕、エフェクト、クリップ順の調整
- 04プロジェクト全体または選択範囲の書き出し
MCP 対応
ローカル stdio で対応クライアントに接続し、Shotcut プロジェクトの作成、編集、検証、プレビュー、レンダリング用ツールを提供します。保存済みファイルを操作するため、Shotcut 内の未保存変更は読み取れません。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Shotcut MCP
Model Context Protocol を通じたローカル動画編集。
AI アシスタントを使って、保存済みの Shotcut プロジェクトを作成、編集、検証、プレビュー、レンダリングできます。編集可能な .mlt タイムラインが維持され、作業中のプロジェクトはトランザクション方式の書き込みによって保護されます。
デモ · クイックスタート · ドキュメント · ウェブサイト
デモ
Shotcut MCP を通じて編集した、ネイティブの Shotcut タイムラインから作成した短い H.264 書き出しです。
https://github.com/user-attachments/assets/c70f064f-17e7-403d-9bcf-689a9c616cdf
クイックスタート
Python 3.10 以降、Shotcut(26.8.1 を推奨、同梱の MLT は 7.41.0)、およびローカルの stdio サーバーに対応した MCP クライアントが必要です。Shotcut には必要なメディアツール、コーデック、フィルターが含まれています。追加の Python パッケージは必要ありません。
1. クライアントを接続する
| クライアント | インストール方法 |
|---|---|
| Claude Desktop / MCPB 対応クライアント | MCPB のインストールと更新ガイドに従ってください。 |
| Codex | リポジトリをクローンし、ローカルサーバーを登録してください。 |
| Claude Code | /plugin marketplace add matrodrigs/shotcut-mcp を実行し、続けて /plugin install shotcut-mcp@matrodrigs と /reload-plugins を実行してください。詳細と手動セットアップ。 |
| その他の MCP クライアント | ローカル stdio サーバーを設定してください。 |
インストールガイドには、Windows、macOS、Linux 用のコマンドが記載されています。サーバーの実行に pip install は必要ありません。ソースをチェックアウトした場合は、MCP を接続する前に scripts/shotcut_mcp_server.py --check で Python と Shotcut を確認する方法もガイドに記載されています。
2. 準備状況を確認する
アシスタントに次のように依頼してください。
Run shotcut_status and shotcut_doctor. Report tool paths, versions, and failed runtime checks.
編集を始める前に、失敗したランタイムチェックを解決してください。復旧手順については、トラブルシューティングを参照してください。
3. 最初の編集を行う
ソースフォルダーと保存するプロジェクトの保存先を指定し、編集内容を説明してください。
Create a 1920×1080, 30 fps Shotcut project from every video in this folder.
Put narration on A1, add 12-frame crossfades, and save it as documentary.mlt.
Generate a contact sheet so I can review the edit before exporting.
通常の言葉で調整を依頼できます。字幕、品質分析、エフェクト、納品については、編集ワークフローとプロンプトの例を参照してください。
機能
- タイムラインを編集する: トラック、クリップ、トランジション、速度変更、タイトル、字幕を扱えます。フォルダー内のソースメディアを検出し、1 回のトランザクションで最大 500 件の操作を適用できます。
- 結果を確認する: ソースの品質と色を調べ、変更案をプレビューできます。また、書き出し前に動きや音声を含むフレーム、コンタクトシート、短いクリップを生成できます。
- レンダリングして納品する: プロジェクト全体、フレーム範囲、または名前付きマーカーを指定して書き出せます。メディアと、そのレンダリングに使用した編集可能なプロジェクトを正確に受け取れます。
- 作業をローカルに保つ: インストール済みの MLT ビルドのエフェクトを使用できます。リビジョンチェック、検証、分離されたバックアップ、アトミックなファイル置換にも対応しています。
対応している編集操作については、機能の完全なリファレンスを参照してください。
トランザクションによる安全性
編集は検査済みのリビジョンと照合され、Melt で検証されたうえで、保存済みプロジェクトをアトミックに置き換える前にバックアップされます。不明な XML は保持され、曖昧な編集は拒否されます。プレビューとレンダリングの出力にも、一時ファイルとアトミックな昇格が使用されます。
各レンダリングでは不変のプロジェクトスナップショットが使用されるため、その後のタイムライン編集によって実行中の書き出しが変更されることはありません。書き出しがあらかじめ依頼されていない場合、クライアントは出力先、プリセット、範囲、上書き動作を事前に確認します。明示的な書き出し依頼には、2 回目の承認は必要ありません。
トランザクションと復旧の詳細およびレンダリングの動作を参照してください。
制限事項
- サーバーが編集するのは保存済みのプロジェクトファイルです。Shotcut で保存されていない変更を確認することはできません。GUI で同じプロジェクトを保存する前に MCP による編集が完了するまで待ち、その後、内容を確認してください。
- 利用できるコーデック、フィルター、フォント、品質分析ツールは、ローカル環境のインストール状況によって異なります。
- 一部の曖昧なトランジション、速度マップ、トラック間の編集は拒否されます。FPS を変更しても、認識されたフレーム番号は維持され、編集が自動的に再タイミングされることはありません。
- ネットワークリソースと、安全でないコンシューマープロパティはデフォルトで拒否されます。管理者はランタイム設定からファイルシステムへのアクセスを制限できます。
速度マップの境界と復旧動作については、すべての制限事項を参照してください。
ドキュメント
| ガイド | 内容 |
|---|---|
| インストール | クライアントのセットアップ、要件、準備状況の確認 |
| ワークフローと例 | 編集の依頼から、映像の確認、納品まで |
| 技術リファレンス | 機能、ツール、プリセット、設定、安全性 |
| 動作仕様 | 詳細な契約と互換性の境界 |
| アーキテクチャ | モジュールの役割と依存関係の方向 |
MCP ツール
MCP ツールカタログには、各ツールの簡潔な目的が記載されています。クライアントは実行時に完全なスキーマと操作ガイダンスを受け取ります。ほとんどのユーザーは、自然言語のプロンプトだけで作業できます。
開発
共通の品質ゲート、実際の統合テスト、開発、リリース手順については貢献ガイド、リリースの変更点については変更履歴、バグ報告や機能のリクエストについてはIssues、脆弱性を非公開で報告する方法についてはセキュリティを参照してください。
ライセンス
MIT Licenseの下で公開されています。これは独立したコミュニティプロジェクトであり、Shotcut または MLT プロジェクトとは提携も推奨も受けていません。Shotcut はそれぞれの所有者の商標です。MLT は独立したオープンソースのマルチメディアフレームワークです。このリポジトリには、Shotcut または MLT のソースコードは含まれていません。
matrodrigs が作成しました。
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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。