Reelary について
Reelaryは、MacまたはWindows上の動画や写真をインデックス化し、意味検索や動画編集を可能にします。個人の映像素材を扱うエージェント向けで、メディア処理はローカルで行います。
主な機能
- 01動画・写真フォルダーのインデックス化
- 02意味による映像検索
- 03ナレーションやインタビュー用Bロールの検索
- 04ラフカットやモンタージュの作成
- 05動画編集ソフト向けの編集データ出力
活用シーン
- 01素材ライブラリから海岸のドローン映像を検索
- 02ナレーションに合うBロールを探す
- 03旅行映像から縦型ダイジェストを作成
- 04編集アプリ用のラフカットを準備
MCP 対応
ReelaryはClaude Codeプラグインを通じて、スキルとともにMCPサーバーを提供します。`npx reelary`インストーラーはアプリを記載されたエージェントホストに接続します。
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。
ツール
14掲載時のツール一覧 · 5 日前に更新
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詳細
AI エージェント向け Reelary
映像素材に話しかけましょう。Reelary は、Mac または Windows PC にすでにある動画や写真をインデックス化し、Claude、Cursor、Codex などのエージェントが意味に基づいてすべてのフレームを検索し、一致した素材をつないで動画にできるようにします。100% ローカルで動作するため、データがコンピューターの外に出ることはありません。
インストール
npx reelary
署名済みの Reelary アプリをインストールし（バックグラウンドでトレイアイコンとともに動作します）、Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Codex に接続して、以下のスキルを追加します。
スキルのみ（60 以上のエージェントに対応）：
npx skills add reelary/skills
Claude Code プラグイン（スキル + MCP サーバー）：
/plugin marketplace add reelary/skills
/plugin install reelary@reelary
できること
- 「~/Movies をインデックス化して、海岸のドローン映像を探して。」
- 「このナレーションに合う B ロールを探して：…」
- 「リスボン旅行の 30 秒の 9:16 ダイジェストを作って。」
- 「手元の映像からこのスクリプトのラフカットを作り、DaVinci Resolve 用に書き出して。」
スキル
| スキル | 用途 |
|---|---|
| reelary | まずはこちら：インストール、フォルダーやドライブのインデックス化、トラブルシューティング |
| find-footage | 説明、写真、引用（Pro）、人物（Pro）、場所、ドローンの GPS（Pro）からショットを検索 |
| broll-finder | ナレーションやインタビュー用の B ロール |
| rough-cut | ラフカット、スクリプトから動画の作成、モンタージュ、ハイライト動画 |
| vertical-video | Shorts、Reels、TikTok（9:16、1:1） |
| nle-export | Premiere、Final Cut、Resolve 用の FCPXML / XML / EDL（Pro） |
スキルのソース：https://github.com/reelary/skills
プラン
Free：インデックス化、ビジュアル検索、ラフカットは無制限です。MP4 の書き出しは、ウォーターマーク付きの 720p、最大 60 秒、月 5 本までです。Pro（Mac + Windows 向けの買い切り）：会話検索、人物、場所、NLE 書き出し、品質制限のない無制限の書き出しに対応します。https://reelary.app/pricing
CLI
npx reelary status
npx reelary index ~/Movies
npx reelary search "sunset over water" --json
npx reelary cut "Sunrise over the city. Coffee being poured." --aspect 9:16 --save Morning
npx reelary export <project_id> [--nle fcpxml]
npx reelary uninstall [--app]
コメント
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。