NIRA Video Production MCP

io.github.pachote由 GitHub 账号 pachote 发布v1.0.3更新于 Oct 24, 2026

Video production MCP: 55 tools — edit, grade, TTS captions, beat-sync, master, AI generate.

已验证STDIO仅桌面媒体与设计AI 与机器学习

概览

AI 生成的概览

本地视频制作 MCP 服务器，提供 55 个工具，用于剪辑、调色、字幕、卡点、母带处理与 AI 生成视频。

可以做什么
  • 剪辑并拼接素材片段，完成视频成片
  • 对渲染结果进行调色与母带处理
  • 添加 TTS 字幕并按节拍卡点剪辑
  • 通过云端 AI 模型（Kling、Luma、Veo、Pika）或本地 GPU 环境生成视频
  • 从配置的目录读取素材并把渲染文件写入输出目录
适用场景
适合让助手端到端参与视频制作：剪切与拼接片段、调色、加字幕、卡点与母带处理，或通过云端 AI 视频服务、本地 GPU 环境生成新素材。
运行要求
以本地 Python 包（nira-video-mcp）通过 stdio 在桌面电脑上运行。云端 AI 视频生成需要 FAL_KEY 中的 fal.ai API 密钥；本地 GPU 生成可选配 WAN2GP_PATH 指向 Wan2GP 安装目录。输入、输出与工作目录分别通过 VIDPROD_INPUT、VIDPROD_OUTPUT、VIDPROD_WORKSPACE 设置。
安装前请注意
FAL_KEY 是第三方付费 API 凭据，云端 AI 视频生成会把提示词和素材发送给 fal.ai，可能产生费用。服务器会在配置的输入、输出和工作目录中读写视频文件，请指向可放心暴露的文件夹。本地生成依赖可用的 Wan2GP GPU 环境。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 NIRA Video Production MCP，将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Desktop only，通过 STDIO。 STDIO 服务会启动本地进程，因此需要 SourceWeft 桌面宿主。

其他 MCP 客户端

参照 仓库 中的启动说明。

README

该仓库没有 README。

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中启动过该软件包，因此其工具未知。

版本历史

1
  1. v1.0.3最新Sep 16, 2026

评分

已满足适用检查项的 25%

该评分衡量此收录条目的完整程度，依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价，也不表示服务器安全或当前可用：可连通性是带日期的检查结果，评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通25 分

    请保持端点能够响应 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探测一次。

  • 已声明认证方式10 分

    请在注册中心条目中声明凭据请求头，或保持端点能够响应探测，以便判定其认证方式。

  • 已列出工具15 分

    请让服务器在无凭据时响应 tools/list，或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。

  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分

    请声明包含 README 的 GitHub 仓库，或在 OAuth 受保护资源元数据中提供 resource_documentation。

  • 许可证10 分

    请在仓库或注册中心条目中声明许可证。