NIRA Video Production MCP

io.github.pachote由 GitHub 帳號 pachote 發布v1.0.3更新於 Oct 24, 2026

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

已驗證STDIO僅桌面媒體與設計AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

本機影片製作 MCP 伺服器，提供 55 個工具，用於剪輯、調色、字幕、對拍、母帶處理與 AI 生成影片。

可以做什麼
  • 剪輯並拼接素材片段，完成影片成品
  • 對算圖結果進行調色與母帶處理
  • 加入 TTS 字幕並依節拍對拍剪輯
  • 透過雲端 AI 模型（Kling、Luma、Veo、Pika）或本機 GPU 環境生成影片
  • 從設定的目錄讀取素材，並將算圖檔案寫入輸出目錄
適用情境
適合讓助理從頭到尾參與影片製作：剪切與拼接片段、調色、加字幕、對拍與母帶處理，或透過雲端 AI 影片服務、本機 GPU 環境生成新素材。
執行需求
以本機 Python 套件（nira-video-mcp）透過 stdio 在桌上型電腦執行。雲端 AI 影片生成需要 FAL_KEY 中的 fal.ai API 金鑰；本機 GPU 生成可選用 WAN2GP_PATH 指向 Wan2GP 安裝位置。輸入、輸出與工作目錄分別以 VIDPROD_INPUT、VIDPROD_OUTPUT、VIDPROD_WORKSPACE 設定。
安裝前請注意
FAL_KEY 是第三方付費 API 憑證，雲端 AI 影片生成會把提示詞與素材傳送給 fal.ai，可能產生費用。伺服器會在設定的輸入、輸出與工作目錄中讀寫影片檔案，請指向可安心暴露的資料夾。本機生成依賴可用的 Wan2GP GPU 環境。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 NIRA Video Production MCP，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

該儲存庫沒有 README。

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v1.0.3最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 25%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫，或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。