mcpField
F
free-video-maker

free-video-maker

本地服务
github.com/bilalnaseer媒体与设计1073 周前更新

关于 free-video-maker

这是一个开源短视频自动制作工具,可将文本转为配音、字幕,并组合 Pexels 背景视频和音乐。它提供 MCP 与 REST 服务,也可通过 Web UI 使用;语音旁白目前仅支持英语。

主要功能

  1. 01从文本生成短视频
  2. 02文本转语音与自动字幕
  3. 03搜索并选择 Pexels 背景视频
  4. 04按类型或情绪选择背景音乐
  5. 05提供 MCP 与 REST 服务

适用场景

  1. 01将文本旁白制作为短视频
  2. 02为视频自动生成并样式化字幕
  3. 03按关键词匹配 Pexels 背景素材
  4. 04通过 REST 接口提交视频生成请求

MCP 相关

项目同时提供 MCP 服务和 REST 服务。MCP 客户端可调用视频生成能力;README 未列出具体 MCP 工具或参数。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

描述

一款开源的自动化视频创作工具,可用于生成短视频内容。Short Video Maker 将文本转语音、自动字幕、背景视频和音乐结合起来,只需输入简单文本即可制作引人入胜的短视频。

本项目旨在提供一种免费替代方案,无需使用耗费大量 GPU 资源的视频生成工具(也无需调用昂贵的第三方 API)。它不会根据图像或图像提示词从头生成视频。

欢迎在我们的频道 WebSensePro 查看更多 AI 相关视频。我们鼓励你访问该频道,获取更多 AI 相关内容和教程。

该服务提供 MCP 服务和 REST 服务。

MCP 服务可与 AI Agent(例如 n8n)搭配使用,而 REST 端点则为视频生成提供了更高的灵活性。

目录

开始使用

使用方法

信息

示例

查看视频 1

查看视频 2

功能

  • 根据文本提示词生成完整的短视频
  • 文本转语音
  • 自动生成字幕并设置样式
  • 通过 Pexels 搜索和选择背景视频
  • 根据类型/情绪选择背景音乐
  • 同时提供 REST API 和 Model Context Protocol(MCP)服务

工作原理

Shorts Creator 接收简单的文本输入和搜索词,然后:

  1. 使用 Kokoro TTS 将文本转换为语音
  2. 通过 Whisper 生成准确的字幕
  3. 从 Pexels 查找相关背景视频
  4. 使用 Remotion 合成所有元素
  5. 渲染出字幕时间精准、外观专业的短视频

限制

  • 本项目目前只能生成英文配音的视频(kokoro-js 暂不支持其他语言)
  • 背景视频来源于 Pexels

一般要求

  • 互联网连接
  • 免费的 Pexels API 密钥
  • 至少 3 GB 可用 RAM,建议使用 4 GB RAM
  • 至少 2 个 vCPU
  • 至少 5 GB 磁盘空间

场景

每个视频由多个场景组成。这些场景包括:

  1. 文本:旁白文本,TTS 会朗读该文本并据此生成字幕。
  2. 搜索词:服务用于通过 Pexels API 查找视频的关键词。如果找不到视频,则会使用备用搜索词(nature、globe、space、ocean)
Docker 命令
docker run -it --rm --name short-video-maker -p 3123:3123 -e LOG_LEVEL=debug -e PEXELS_API_KEY= bilalnaseer/free-video-maker:latest

Web UI

在此处打开 Web UI 以生成视频:http://localhost:3123

环境变量

🟢 配置

keydescriptiondefault
PEXELS_API_KEY你的(免费)Pexels API 密钥
LOG_LEVELpino 日志级别info
WHISPER_VERBOSE是否将 whisper.cpp 的输出转发到 stdoutfalse
PORT服务监听的端口3123

致谢

评论

支持 Markdown

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。