Rendobar

@rendobar/mcp

为 AI Agent 提供无服务器媒体处理。
Rendobar 官方 Model Context Protocol 服务。

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@rendobar/mcp 是 Rendobar 官方的 Model Context Protocol 服务。Rendobar 是一个无服务器媒体处理 API。该服务通过 stdio 在本地运行，并直接读取磁盘上的文件，因此 AI Agent 可以从你的设备中取出文件，在 Rendobar 的基础设施上处理，然后返回一个托管 URL。

Rendobar 涵盖媒体工作的两个方面。

转换现有内容。 对视频、音频或图像运行任意 FFmpeg 命令，就像在本地编写命令一样。检查文件，获取标准化摘要和完整的 ffprobe 报告。通过声明式 JSON 时间线合成视频。压缩至目标大小或质量，编码器会搜索候选编码，并返回符合要求的最小文件。可从 SRT、VTT 或 ASS 字幕中烧录字幕；若未提供字幕，也可以进行转录。

生成所需内容。 使用托管的开放权重扩散模型，根据文本提示词创建图像。根据文字指令编辑最多四张参考图，无需蒙版或坐标。使用单步扩散修复模型进行放大，通过重建细节而不仅仅是锐化来提升图像。这个由模型驱动的同一层也支持动画字幕背后的转录和关键词高亮，因此它的能力不止于图像。

作业列表会随时间扩充，因此本 README 介绍的是类别，而非具体类型。list_job_types 每次调用都会从注册表实时读取当前列表。

此包已发布至 npm，名称为 @rendobar/mcp，并已发布至官方 MCP Registry，名称为 com.rendobar/mcp。

不使用它

你： 将 intro.mp4 的前 3 秒静音。

Agent 会让你安装 FFmpeg。接着你开始查找如何根据时间戳控制滤镜，找到 volume=enable='lt(t,3)'，又花了几分钟处理 shell 中的引号转义。没人记得这种语法，这正是问题所在。

使用它

你： 将 intro.mp4 的前 3 秒静音。

upload_file  { "path": "~/clips/intro.mp4" }
// → { "downloadUrl": "https://cdn.rendobar.com/u/abc123/intro.mp4", "sizeBytes": 4821004 }

submit_job   { "type": "ffmpeg",
               "inputs": { "intro.mp4": "https://cdn.rendobar.com/u/abc123/intro.mp4" },
               "params": { "command": "-i intro.mp4 -af \"volume=enable='lt(t,3)':volume=0\" -c:v copy out.mp4" } }
// → { "jobId": "job_9f2a", "status": "waiting" }

get_job      { "jobId": "job_9f2a", "wait": true }
// → complete · $0.01 · https://cdn.rendobar.com/o/job_9f2a/out.mp4

Agent 会编写滤镜。Rendobar 会运行它。你的设备无需安装任何东西，而且 -c:v copy 意味着视频流不会重新编码。

另外两个需求

满足文件大小限制。

你： 把 demo.mov 压到 25 MB 以下，这样我就能通过电子邮件发送。

upload_file  { "path": "~/recordings/demo.mov" }
// → { "downloadUrl": "https://cdn.rendobar.com/u/7c1e/demo.mov", "sizeBytes": 251658240 }

submit_job   { "type": "compress.target",
               "inputs": { "source": "https://cdn.rendobar.com/u/7c1e/demo.mov" },
               "params": { "for": "web", "target": { "maxSize": "25MB" } } }
// → { "jobId": "job_4b8d", "status": "waiting" }

get_job      { "jobId": "job_4b8d", "wait": true }
// → complete · https://cdn.rendobar.com/o/job_4b8d/out.mp4 · 23.8 MB

你只需给出大小上限，无需指定比特率。编码器会搜索候选编码，并返回仍能达到质量标准的最小文件，因此你不必猜测 CRF 值来满足邮件服务器的限制。

生成图像。

你： 为一段关于深海潜水的视频制作一张 1920x1080 的标题卡。

submit_job   { "type": "image.generate",
               "inputs": {},
               "params": { "model": "standard",
                           "prompt": "Title card for a deep sea diving documentary. Shafts of light through deep blue water, small diver silhouette, empty space across the upper third for a title.",
                           "width": 1920, "height": 1080 } }
// → { "jobId": "job_2fa7", "status": "waiting" }

get_job      { "jobId": "job_2fa7", "wait": true }
// → complete · https://cdn.rendobar.com/o/job_2fa7/out.png

inputs 为空，因为没有要转换的内容。指定一个档位（economy、standard、premium），由平台选择模型；也可以指定确切的模型 ID，以使用该模型自己的控件。请求的尺寸会调整为所选模型实际支持的尺寸。

其余功能

还有六个工具，以及调用它们的提示词。

你： Rendobar 实际上能做什么？

list_job_types {}
// → { "jobTypes": [ { "type": "compose", "tag": "Compose",
//                     "summary": "Render a video from a declarative JSON timeline",
//                     "acceptsMedia": ["video", "image", "audio"] }, ... ],
//     "guidance": "..." }

每次调用时都会从作业注册表实时读取，因此本 README 无需列举作业类型。新增类型无需发布版本，就会出现在这里。

你： 还剩多少额度？

get_account {}
// → { "balance": "$4.86", "balanceUsd": 4.86, "plan": "free", "isPro": false,
//     "limits": { "concurrentJobs": 1, "maxFileSize": "500 MB", "jobTimeoutMin": 60 } }

提交耗费较大的任务前，值得先查一下。

你： 我今天早上运行了什么？

list_jobs { "status": "complete", "limit": 5 }
// → { "jobs": [ { "id": "job_9f2a", "type": "ffmpeg", "status": "complete",
//                 "createdAt": "2026-08-04T09:12:00Z", "cost": "$0.01",
//                 "output": { "url": "https://cdn.rendobar.com/o/job_9f2a/out.mp4" } } ] }

紧凑的条目足以帮你找到丢失的结果。需要完整输出时，调用 get_job。

你： 停掉那个任务，我选错文件了。

cancel_job { "jobId": "job_9f2a" }
// → { "id": "job_9f2a", "status": "cancelled" }

适用于 waiting、dispatched 和 running 状态的任务。运行中的任务也会停止上游执行，因此你不会为已取消的工作付费。

你： 完成后可以保存到哪里？

list_storage {}
// → { "storage": [ { "id": "prod-media", "provider": "s3", "bucket": "acme-prod-media",
//                     "access": "deliver", "defaultDestination": true, "pending": false } ],
//     "note": "..." }

这是 Storage 页面上已连接的存储桶，不包含 Agent 用不上的终端节点或区域。可在 destinations 中使用其 ID，也可在任意输入中使用 storage://<id>/<path>。

你： 存档存储桶里已经有什么？

list_storage_files { "storageId": "raw-archive" }
// → { "folders": [ { "prefix": "2026/", "uri": "storage://raw-archive/2026/" } ],
//     "files": [ { "key": "notes.txt", "size": 800, "lastModified": "2026-09-01T00:00:00.000Z",
//                  "uri": "storage://raw-archive/notes.txt" } ],
//     "cursor": null }

每个条目都带有自己的 storage:// URI，可直接传给 submit_job。传入文件夹的前缀即可深入一层。

安装

Rendobar 提供两个 MCP 服务。根据 Agent 是否需要访问你的文件系统来选择。

托管服务，无需 API 密钥，只需一条命令：

claude mcp add --transport http rendobar https://api.rendobar.com/mcp

本地安装，用于访问文件系统。前往 app.rendobar.com → Settings → API Keys 获取密钥，然后：

claude mcp add rendobar -s user --env RENDOBAR_API_KEY=rb_... -- npx -y @rendobar/mcp

如果已经通过 Rendobar CLI 运行过 rb login，就移除 --env。服务会找到凭据文件。

{
  "mcpServers": {
    "rendobar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@rendobar/mcp"],
      "env": { "RENDOBAR_API_KEY": "rb_..." }
    }
  }
}

{
  "context_servers": {
    "rendobar": {
      "source": "custom",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@rendobar/mcp"],
      "env": { "RENDOBAR_API_KEY": "rb_..." }
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "rendobar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@rendobar/mcp"],
      "env": { "RENDOBAR_API_KEY": "${input:rendobarKey}" }
    }
  },
  "inputs": [{ "id": "rendobarKey", "type": "promptString", "password": true, "description": "Rendobar API Key" }]
}

type: stdio
command: npx
args: ["-y", "@rendobar/mcp"]
env:
  RENDOBAR_API_KEY: rb_...

可在 macOS、Linux 和 Windows 上运行。每次发布都会在 CI 中对这三个平台进行测试。没有原生依赖，因此架构不受影响：x64 和 arm64 均可运行。需要 Node 20.10 或更高版本；服务会在启动时检查版本，若版本过旧则会显示清晰的提示并退出。

工具

作业类型

ffmpeg 是首选。它接收你在本地编写的命令，在托管基础设施上运行，并返回一个 URL：转码、剪辑、复用、滤镜处理、拼接等，具体取决于标志所允许的操作。将 params.compute 设为 gpu 可强制使用 NVENC 编码（Pro 套餐）；也可以保留为 auto，由 Rendobar 将 CUDA 命令分配给 GPU，其他命令分配给 CPU。

此外，还有专门用于时间线合成、按目标大小压缩、字幕烧录、动态字幕、媒体检查、图像生成、图像编辑和图像放大的作业类型。

完整参考文档：rendobar.com/docs/jobs。也可以调用 list_job_types，它会实时读取注册表，始终保持最新。本 README 特意不逐一列出这些类型，因此不会过时。

作业串联

submit_job 的输入可以指向上一个作业的输出，因此多步编辑无需经过本地磁盘中转。对于 ffmpeg 输入，请传入 { job: "job_..." }。对于其他类型，请从 get_job 读取输出 URL 并传入。

自有存储

已连接到 Storage 页面的存储桶中的文件，可通过 storage://<id>/<path> 作为输入。向 submit_job 添加 destinations: ["storage://<id>"]，作业完成后输出便会写回存储桶，并在 get_job 的 deliveries 中按存储桶报告。list_storage 会提供 ID，list_storage_files 会提供路径。2026 年 9 月 13 日之前创建的 API 密钥无法读取存储，因此请创建新密钥。通过 rb login 保存的凭据，在 rb 要求访问存储时，需要重新运行一次 rb login。

身份验证

按以下顺序检查三个来源，使用第一个匹配项：

1. --api-key=<key> 标志
2. RENDOBAR_API_KEY 环境变量
3. Unix 系统上的 ~/.config/rendobar/credentials.json，Windows 系统上的 %APPDATA%\rendobar\credentials.json，由 rb login 写入（Rendobar CLI 1.1+）

作为 .mcpb 扩展安装时，密钥需填写在扩展自己的设置栏中，上述三种方式均不适用。

服务启动时无需密钥，因此客户端和目录可以列出其工具；启动时也不会进行网络调用。它公布的内容不依赖注册表，因此作业类型列表永远不会被硬编码到构建中。list_job_types 会实时读取列表；由于 GET /jobs/types 是公开接口，无需密钥即可获取。设置密钥之前，其他所有工具都会返回明确的错误。

如果不需要 Rendobar 读取你机器上的文件，可使用托管服务 https://api.rendobar.com/mcp，通过浏览器登录，无需管理密钥。本地服务用于访问磁盘，而密钥是使用它的代价。

遥测

此服务通过 PostHog 的 MCP Analytics SDK 报告匿名使用情况：工具名称、是否成功、耗时，以及 Agent 声明的意图。

它绝不会发送你的参数或响应。文件 URL、作业配置和输出内容会在任何数据离开进程前被剥除。事件不包含账户身份信息，也不会建立个人档案。在 CI 中会自动关闭。

DO_NOT_TRACK=1        # or RENDOBAR_TELEMETRY=0

故障排查

隐私政策

完整政策：rendobar.com/privacy。此服务的具体做法如下：

收集的信息。 从标志、环境或凭据文件中读取的 API 密钥。你传给工具的作业输入，以及你指定给 upload_file 的文件，都会发送到 Rendobar API，以执行你请求的作业。匿名遥测包含工具名称、是否成功、耗时，以及 Agent 声明的意图。

不收集的信息。 工具参数和响应。文件 URL、作业配置和输出内容会在任何遥测数据离开进程前被剥除。遥测数据不包含账户身份信息，也不会建立个人档案。除了你明确传给 upload_file 的文件路径外，不会读取你磁盘上的任何内容。

存储。 上传的输入和作业输出会存储在 Rendobar 的存储空间中，并按你的套餐保留期限删除。遥测数据会发送到 PostHog。除 CLI 写入的凭据文件外，服务不会在你的计算机上保留任何内容。

第三方。 Rendobar（作业执行和存储）以及 PostHog（匿名遥测）。设置 DO_NOT_TRACK=1 或 RENDOBAR_TELEMETRY=0，即可完全退出遥测。

联系方式。 [email protected]，或在此仓库中提交 issue。

安全

漏洞报告：请参阅 SECURITY.md。

贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md。有关 AI 辅助开发，请参阅 AGENTS.md 和 CLAUDE.md。

许可证

MIT