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AutoClip

AutoClip

本地服务
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关于 AutoClip

AutoClip 是一款开源视频剪辑工具,面向希望将长视频制作成适配不同平台短片的创作者及自动化流程。它可在本机完成剪辑与渲染,并生成字幕、封面和发布文案,提供桌面端、CLI 与 MCP 入口。

主要功能

  1. 01按平台生成短视频片段
  2. 02自动生成封面与发布文案
  3. 03支持多种字幕来源
  4. 04提供访谈式与播客式竖版
  5. 05本机剪辑和渲染
  6. 06桌面端、CLI 与 MCP 共用流程

适用场景

  1. 01将访谈或播客制作成短视频
  2. 02为多个平台生成不同规格片段
  3. 03通过 CLI 批量处理视频
  4. 04将出片流程接入 Agent

MCP 相关

MCP 服务由客户端启动,提供视频制作工作流入口。新入口包括 start_quick_output 和 get_quick_output_status,并兼容旧工具。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"zhouxiaoka-autoclip": {
"command": "uvx",
"args": [
"autoclip-mcp"
],
"env": {
"AUTOCLIP_API_KEY": "<AUTOCLIP_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令uvx autoclip-mcp
需要配置的环境变量
AUTOCLIP_API_KEY密钥Model API key. Optional when desktop settings already include one.

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypiautoclip-mcp1.5.7.post1

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

来自项目 README
AutoClip

AutoClip

一个链接,一键出片

开源,在你的电脑上剪辑与渲染。贴一个链接,选好平台,生成 视频、封面和发布文案,
适配抖音、小红书、TikTok、Reels、YouTube Shorts、B 站与 YouTube。
软件免费,云端模型按量计费;需要调整时可进入编辑器。

GitHub release GitHub stars Downloads License: MIT

AutoClip — GitHub Trending

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最新正式版,桌面、CLI 与 MCP 同步更新。版本以 autoclip --version 和 MCP get_version 为准。一键出片、字幕分页、人物取景与长视频队列修复见 更新日志。旧版用户请升级。

真实成片

点击截图或「播放」直接观看完整成片;下方语言指成片字幕语言。这里精选 6 条,展开可看另外 10 条。

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视频、封面与发布文案见 官网案例库 →,欢迎投稿你的成片。原片版权归原作者,仅作效果展示。

能做什么

贴链接就出片

选好平台,按平台的画幅与时长要求自动生成。每个平台按评分自动生成至多 10 条合格片段,其余列为备选,点「生成这条」再制作。每条都带封面、标题、简介、话题和 ZIP 发布包。

成片自己会包装

抖音 / 小红书默认访谈式,TikTok / Reels / Shorts 默认满屏播客式;竖版也可自行选择两种版式。字幕和文案语言仍按平台,B 站 / YouTube 为横版。画面跟随说话人,无人镜头保留完整画面。自动品牌片尾默认开启,可在设置中关闭;复制发布文案不附 AutoClip 署名。

还在你的电脑上

剪辑、取景与渲染在本机完成。分析模型自选,字幕可用作者字幕、本地 Whisper / SenseVoice 或已配置的云端转写。CLI / MCP 与桌面共用同一条一键出片链路。

真实素材的耗时与费用

以下是开发期间三条不同素材的实测,不是同一输入的速度对照。费用按当时 qwen-plus 的文字模型用量估算,不含云端语音识别、AI 生图或投稿服务费用;实际账单以所选服务商为准。

版本原片出片文字模型费用估算(人民币)
新版 · 有字幕Jensen · 1h43m(英 → 小红书)7.5 分钟 / 10 条¥0.09
新版 · 无字幕TIM × 罗永浩 · 2h52m(中 → 抖音)29.5 分钟 / 10 条¥0.20
旧版MrBeast · 2h06m(英 → TikTok)65 分钟¥0.64
测试条件与记录

2026-10-01,同一台 Apple Silicon Mac。前两条为新链路、自动生成 10 条;旧链路生成 33 条,素材与输出数量不同。Jensen 使用作者字幕,TIM 使用本地 Whisper base。

已有作者字幕时跳过转写;没有字幕时可选本地或云端转写。追加平台和制作备选会增加处理时间与用量。完整阶段记录与估算口径见 成本与时间。

模型与数据由你选择

剪辑和渲染在你的电脑上完成。使用云端分析会发送相关字幕与文案;画面理解或参考帧生图会发送所需抽样画面,云端转写会发送音频。使用本地分析与本地转写时不需要对应云端 API。成片只有选择投稿后才上传到已连接的平台;匿名统计与错误报告可在设置中关闭。详见 隐私说明。

快速开始

你的使用场景建议方式准备事项
在电脑上出片桌面版macOS Apple Silicon 或 Windows x64
自建 Web 服务 / LinuxDockerDocker 与 Compose v2
批量处理 / 接入 AgentCLI / MCPPython 3.10+(建议 3.11)与 FFmpeg
桌面版
  1. 下载安装:在 Releases 下载。macOS Apple Silicon 选 .dmg,Windows 10 / 11 x64 选 -setup.exe。安装包自带 Python 和 FFmpeg。
  2. 配置模型:在设置里选择服务商、填写 API Key,选择可用的分析模型,测试连接并保存;本地模型先在 Ollama / LM Studio 启动服务并加载模型。
  3. 贴链接,选平台:先试一条有字幕的访谈或播客,可选择竖版版式;无字幕时在设置中准备 Whisper / SenseVoice,或配置云端转写。
  4. 检查并下载:预览自动成片,检查字幕、取景与内容完整性,再下载发布包或连接账号投稿;需要更多片段时生成备选。

Intel Mac / Linux 可使用 Docker 或 CLI。安装要求、系统首次启动提示和本次发布的验收范围见 安装指南 与 最新 Release。

完整安装与首次使用指南 · 遇到问题?

Docker / Web 部署

git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip
cp env.example .env
mkdir -p data logs uploads
docker compose up -d --build

打开 Web 界面;API 文档 在后端启动后可用。部署细节见 Docker 指南。

Linux 上若绑定目录出现权限错误,先修正数据目录的归属再启动:

docker compose run --rm --no-deps --user root --entrypoint sh autoclip -c 'chown -R autoclip:autoclip /app/data /app/logs /app/uploads'
docker compose up -d

从局域网 IP 或自定义域名打开时,在 .env 的 AUTOCLIP_ALLOWED_ORIGINS 填入前端地址(可逗号分隔)。

CLI / MCP

需要 Python 3.10+(建议 3.11),FFmpeg 与 FFprobe 在 PATH 中可用;本地 CLI 不需要 Redis。下载 正式 CLI / MCP ZIP,解压后在该目录执行:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install --force-reinstall --no-deps autoclip_mcp-*-py3-none-any.whl

不下载 ZIP 时,可以直接一行安装。从源码安装仍可作为备选:

# 一行安装
uvx autoclip-mcp
npx skills add zhouxiaoka/autoclip
# 备选:在已克隆的仓库根目录从源码安装
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install --no-deps .
autoclip --version

以上命令用于 macOS / Linux。Windows 用 py -m venv venv 创建环境、.\venv\Scripts\Activate.ps1 激活;随后使用相同的 python -m pip 安装命令。

先保存模型配置:可复用桌面设置;独立使用时按 ZIP 的无密钥示例配置自己的数据目录,详见 CLI / MCP 指南。produce 不使用旧 run --provider 的临时覆盖。已有字幕可用 --srt 跳过转写。

autoclip --version
autoclip produce talk.mp4 --srt talk.srt --platform douyin --portrait-style podcast --json
autoclip outputs PROJECT_ID --export-kits

MCP 服务由客户端启动。需要单独调试时,在另一个终端运行 autoclip mcp;使用 OpenCode 可执行 autoclip mcp install opencode 写入客户端配置。

把 PROJECT_ID 换成制作结果中的项目 ID。MCP 新入口为 start_quick_output / get_quick_output_status;客户端 command 指向虚拟环境中的 autoclip 绝对路径,args 为 ["mcp"]。旧 run / export 和旧切片工具继续兼容。详见 CLI / MCP、OpenCode 接入 与 Agent skill。

Smithery 本地 stdio 用 MCPB:在仓库根目录执行 python scripts/pack_mcpb.py,产物是 dist/autoclip-mcp.mcpb(不提交)。发布命令是 smithery mcp publish ./dist/autoclip-mcp.mcpb -n io.github.zhouxiaoka/autoclip-mcp,需要维护者自己的登录,仓库不保存 API key。步骤见 CLI / MCP。

模型配置

方式配置
云端 API在设置中选择服务商,填写自己的 API Key。OpenAI 兼容服务还可配置 Base URL。
Ollama默认地址 http://localhost:11434/v1;先拉取并启动本地模型,再选择服务实际提供的模型,无需 API Key。
LM Studio加载模型并启动 Local Server,默认地址 http://localhost:1234/v1。

Docker 访问宿主机模型服务时,localhost 指向容器自身,需要改为容器可访问的宿主机地址。

模型配置指南 · 本地模型与容器配置

特别感谢 ❤️

88API
88API
感谢 88API Token聚合平台 赞助 AutoClip!聚合 GPT、Claude、Gemini、Grok、DeepSeek、Kimi、GLM 等语言与编程模型,适合字幕分析、高光筛选与标题生成。
🎨 多媒体能力:平台提供 GPT-Image、Gemini、Grok 等图片模型,Seedance、Veo、MiniMax Hailuo H3、Kling、Grok 等视频模型,以及 Whisper、TTS 等语音能力;AutoClip 可接入兼容的分析、封面生图与字幕转写接口。
🏷️ 服务与结算:据合作方介绍,由海外企业运营,提供人工客服、正规发票,充值比例 1:1;具体模型、服务与结算条件以平台页面为准。
🎁 新用户福利:通过 专属推广链接注册可获体验额度,用于测试模型能力,领取条件以活动页面为准。 接入说明
Infistar
Infistar.cc
无限星河
感谢 Infistar.cc 无限星河 赞助 AutoClip!提供多模型 API 服务,适合长视频字幕分析、高光筛选与标题生成等工作流。
⚙️ 兼容接入:在 AutoClip 选择 OpenAI 兼容接口,填写 Base URL、API Key 和可用模型,即可配置使用。
🧩 多模型选择:合作方提供 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等系列模型,可选择支持兼容接口的型号,对比字幕分析与高光筛选效果。
🏷️ 价格与服务:据合作方介绍,部分模型低至官方定价的 0.1 折,支持人民币结算、开票及模型验真;具体型号、价格与服务条件以平台页面为准。
🎁 AutoClip 专属福利:通过 专属推广链接注册可领取 $5 体验额度,领取条件以活动页面为准。 接入说明
APIMart
APIMart
感谢 APIMart 赞助了本项目!APIMart 是专注 AI 图片/视频生成的低价 API 平台,GPT-Image-2 低至 $0.006/张,1 美元可出图 160+ 张。图片、视频一套异步 API 通吃,提交任务拿 ID、回调取结果,跑批万张不超时、换模型不改代码。按量付费、无月费,通过此注册链接注册即可开用。

常见问题

需要付费或 API Key 吗?

软件免费、MIT 开源。云端分析、转写与 AI 生图按所选服务商计费,需自己的凭据;自动设计封面默认不调用付费生图。Ollama / LM Studio 本地分析不需要云端 Key,但需相应硬件。直接投稿还需自己的 B 站或 Upload-Post 账号。

我的视频会上传吗?

剪辑和渲染在你的电脑上完成。使用云端分析会发送相关字幕与文案;画面理解或参考帧生图会发送所需抽样画面,云端转写会发送音频。使用本地分析与本地转写时不需要对应云端 API。成片只有选择投稿后才上传到已连接的平台;匿名统计与错误报告可在设置中关闭。详见 隐私说明。

什么视频效果最好?

访谈、播客、课程和口播是主要验证场景,有作者字幕时最快。缺字幕可用本地或云端转写;游戏录屏、口播较少的素材可启用画面识别并选择支持图片的模型,仍需检查实际选段。

为什么没有生成片段?

先看具体失败阶段:字幕/转写是否成功、模型连接、FFmpeg 与磁盘是否正常,以及候选是否满足目标平台规则。YouTube 长视频要求完整片段至少 180 秒,短素材可选 Shorts 或 B 站。仍失败请附 autoclip --version 的版本号、系统、素材时长、模型和脱敏日志,见 已知问题。

完整排错指南 · 已知问题

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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。