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口播视频自动剪辑 MCP

口播视频自动剪辑 MCP

远程服务
qianqiuwanzi.github.io媒体与设计0今天更新

关于 口播视频自动剪辑 MCP

口播视频自动剪辑 MCP 提供云端口播视频排版计划生成与渲染服务,面向创作者和视频处理 Agent。它可检查人脸安全区、字幕断句及音画同步,并通过 MCP 工具提交和查询渲染任务。

主要功能

  1. 01生成安全排版出片计划
  2. 02检测构图与人脸遮挡风险
  3. 03检查音频质量和音画同步
  4. 04提交云端视频渲染任务
  5. 05查询渲染进度并获取成片

适用场景

  1. 01为口播视频生成排版计划
  2. 02检查字幕与音频同步问题
  3. 03通过 Agent 提交视频渲染
  4. 04查询云端任务并获取成片

MCP 相关

提供 Streamable HTTP MCP 服务,包含生成出片计划、提交渲染和查询任务三个工具。接入需使用平台颁发的 API Key。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://www.qianshi.cool/thapi/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

来自项目 README

th-recut-free · 口播视频本地体检

你录完口播视频,最烦的是不是:脸跑到画面边缘、字幕断句怪、卡片挡脸、音画不同步? 这个开源工具帮你在本地把这些坑一次性查出来——视频素材不出本机,永久免费。

它解决什么

口播视频的"排版包装"里,最重复、最吃人力的不是"剪",是排版前的质检: 人脸有没有越界、字幕断得合不合理、卡片会不会挡脸、音画对不对得上。 th-recut-free 把这几件事做成可本地运行的脚本,跑完给你一份清单。

适用谁

  • 口播创作者 / 知识博主,日更或周更,自己剪或外包剪都行
  • 想先"免费看质量"再决定要不要花钱出片的人

环境要求

  • Python 3.8+
  • ffmpeg(需在 PATH 中,脚本经它解码音视频)
  • 可选依赖:pip install -r requirements.txt(numpy / opencv / jieba,按脚本需要安装; 缺依赖时相关脚本会给出提示,其余脚本不受影响)

快速开始

# 一次性体检(推荐入口)
python scripts/doctor.py --video your.mp4
python scripts/doctor.py --video your.mp4 --src raw.mp4   # 有原始素材时附带增益/时序对比

# 或按需单独跑
python scripts/detect_faces.py --video your.mp4                       # 人脸禁区 / 显示画幅探测
python scripts/audio_qc.py --out your.mp4 --src raw.mp4               # 音频验收(削波/增益/时序)
python scripts/split_sentences.py --tokens tokens.json --out seg.json # 智能断句

不需要账号、不需要联网、视频不出本机。

检查项清单

脚本检查什么关键输入
doctor.py一次性体检汇总(构图 + 音频)--video
detect_faces.py人脸禁区 / 显示画幅安全区探测--video
check_card_layout.py卡片矩形是否遮挡人脸禁区禁区 zones + 卡片 JSON
check_pip.py / check_pip_audio.py / check_pip_coverage.pyPIP 落位 / 声音 / 覆盖验收成片 + 计划 JSON
audio_qc.py削波 / 增益 / 时序成片 --out + 原始 --src
audio_band_check.py音频频段分布检查音频 + 参考
check_audio_caption_sync.py音频与字幕同步音频 + 字幕 JSON
split_sentences.py智能断句(词边界不切断)ChatCut tokens JSON
clean_fillers.py气口 / 口头禅清理建议文本 + 时间轴
make_pip_source.py人脸中心正方形裁切源生成源视频
measure_zoom.py缩放测量序列帧

每个脚本 --help 可看完整参数;输出为 JSON 或人读报告,含 verdict: PASS/FAIL。

输出什么(样例)

doctor.py 跑完会得到一张表,类似:

检查项结果说明
人脸禁区 / 显示画幅✅ PASS探测到 2 个显示画幅安全区
音频验收(削波/增益/时序)✅ PASS无削波

免费 vs 付费

本地体检(本仓库,免费)云端出片(SkillHub talking-video-autocutting)
人脸禁区 / 断句 / 构图 / 音画✅ 查出来✅ 查出来并自动避让布点
产出"编辑剧本"✅ 预览✅ 预览 + 渲染成片
出片渲染❌ 需自备剪辑工具✅ 前 3 条免费,之后按次

想直接出片、不想自己搭渲染环境?去 SkillHub 搜 talking-video-autocutting, 前 3 条完整出片免费、不水印。

云端 MCP(给开发者 / 智能体)

除了在 SkillHub 对话里用,云端出片能力也开放为标准 MCP(Model Context Protocol) 服务, 任何支持自定义 MCP 的客户端(Claude Code / Cursor / Cline / Glama 等)都能直接调用:

  • 端点:https://www.qianshi.cool/thapi/mcp(Streamable HTTP + JSON-RPC 2.0)
  • 鉴权:Authorization: Bearer <平台颁发的 API Key>
  • 3 个工具:generate_recut_plan(生成安全排版出片计划)→ render_recut_video(提交渲染) → get_recut_job(轮询拿成片)

连接示例(Claude Code / Cursor 的 .mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "th-recut": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.qianshi.cool/thapi/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${TH_RECUT_API_KEY}" }
    }
  }
}

MCP 接入需平台颁发的 API Key(按次计费,前 3 条免费),与 SkillHub 付费链路同源。

FAQ

Q:视频会上传吗? 不会。所有脚本只读你本地文件,经本机 ffmpeg 解码,无任何网络请求。

Q:为什么某些脚本要 numpy / opencv / jieba? 频谱与画面分析用 numpy / opencv,中文分词用 jieba。都是可选依赖, 装了功能完整,不装则相关脚本不可用,其余脚本照常。

Q:能直接帮我剪好/出片吗? 本仓库只做"体检"和"预览"。要成片,可用 SkillHub 上的 talking-video-autocutting(前 3 条免费),或自备剪辑工具按体检报告手工处理。

Q:可以商用吗? 本仓库以 CC BY-NC 4.0 发布,禁止商用。商用请走 SkillHub 付费链路或联系作者。

合规与边界

  • 本仓库仅含本地质检脚本,不含任何服务端 / 计费 / 渲染组件。
  • 渲染依赖你自备的剪辑工具(如 ChatCut),本工具不代管任何第三方账号凭证。
  • 许可:CC BY-NC 4.0(禁止商用,如需商用请联系作者)。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。