从零到一：搭建剪映 MCP 服务器，让 AI 帮你自动剪辑视频

前言

你是否想过，能否通过 AI 对话的方式自动制作视频？现在，通过 Model Context Protocol (MCP) 和剪映，这个想法已经可以实现了！

本文将带你从零开始，搭建一个完整的剪映 MCP 服务器，让 AI 助手能够通过自然语言指令自动创建剪映项目、添加素材、应用特效，最终导出为剪映可编辑的项目文件。

项目简介

jianying-mcp 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的剪映视频制作自动化工具。它让 AI 助手能够：

🎬 自动创建剪映草稿项目
🎵 智能添加音频、视频、文本素材
✨ 应用各种特效、滤镜、动画
🎨 自动化视频编辑流程
📤 导出为剪映可编辑的项目文件

项目地址：https://github.com/hey-jian-wei/jianying-mcp

前置要求

在开始之前，确保你的系统满足以下要求：

Python 3.13+
uv - 现代 Python 包管理器（推荐使用，也可以使用 pip）
剪映 - 用于打开和编辑导出的项目文件

第一步：克隆项目

git clone https://github.com/hey-jian-wei/jianying-mcp.git
cd jianying-mcp

第二步：安装 uv（如果尚未安装）

Windows PowerShell:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

macOS/Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

安装完成后，将 uv 添加到系统 PATH，或重启终端。

第三步：安装项目依赖

在项目根目录执行：

uv sync

这个命令会：

自动创建虚拟环境
安装所有必需的依赖包（包括 mcp、python-dotenv、pymediainfo 等）
使用 Python 3.13（如果系统中有的话）

第四步：创建必要的目录

创建两个目录用于存储草稿数据和导出文件：

# Windows PowerShell
New-Item -ItemType Directory -Path "draft" -Force
New-Item -ItemType Directory -Path "output" -Force

或者使用命令行：

mkdir draft output

第五步：配置环境变量

使用 .env 文件（推荐）

在项目根目录创建 .env 文件：

SAVE_PATH=I:\项目\my\jianying-mcp\draft
OUTPUT_PATH=I:\项目\my\jianying-mcp\output

重要提示：

使用绝对路径
确保路径中的目录已存在
保存文件时使用 UTF-8 无 BOM 编码（避免解析错误）

第六步：配置 MCP 客户端

配置内容：

{
  "mcpServers": {
    "jianying-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "你的项目路径\\jianying-mcp\\jianyingdraft",
        "run",
        "server.py"
      ],
      "env": {
        "SAVE_PATH": "你的项目路径\\jianying-mcp\\draft",
        "OUTPUT_PATH": "你的项目路径\\jianying-mcp\\output"
      }
    }
  }
}

配置说明：

command: 使用 uv 命令
args:
- --directory: 指定工作目录为 jianyingdraft 文件夹
- run: 运行命令
- server.py: 服务器入口文件
env: 环境变量配置
- SAVE_PATH: 草稿数据存储路径
- OUTPUT_PATH: 导出文件存放路径

注意： Windows 路径中的反斜杠需要转义为 \\，或者使用正斜杠 /（Windows 也支持）。

第七步：验证配置

重启 Cursor（如果已打开）
在 Cursor 的 MCP 设置中，你应该能看到 jianying-mcp 服务器
确保服务器状态为 已连接（绿色开关打开，没有红色错误提示）

如果看到红色错误提示，检查：

路径是否正确
环境变量是否设置
uv 是否在 PATH 中
依赖是否已安装

使用示例

配置完成后，你就可以通过 AI 对话来制作视频了！

示例 1：创建简单视频

你：帮我创建一个简单的测试视频，使用 video1.mp4

AI：好的，我来帮你制作视频。
    1. 解析素材信息...
    2. 创建草稿...
    3. 创建轨道...
    4. 添加视频素材...
    5. 导出草稿...
    
    完成！你可以在 你的项目路径\jianying-mcp\output\简单测试视频 找到导出的项目文件。

示例 2：制作带特效的视频

你：创建一个视频，使用 video1.mp4 和 video2.mp4，在它们之间添加转场效果，并添加标题文字

AI：好的，我来制作这个视频...
    [执行相应的 MCP 工具调用]

核心功能

草稿管理

create_draft - 创建新的视频草稿项目
export_draft - 导出为剪映项目文件
rules - 查看制作视频的规范

轨道管理

create_track - 创建视频/音频/文本轨道

视频处理

add_video_segment - 添加视频片段（支持本地文件和 URL）
add_video_animation - 添加入场/出场动画
add_video_transition - 添加转场效果
add_video_filter - 应用滤镜效果
add_video_mask - 添加蒙版效果
add_video_keyframe - 关键帧动画

音频处理

add_audio_segment - 添加音频片段
add_audio_effect - 音频特效（电音、混响等）
add_audio_fade - 淡入淡出效果
add_audio_keyframe - 音频关键帧

文本处理

add_text_segment - 添加文本片段
add_text_animation - 文字动画效果

实用工具

parse_media_info - 解析媒体文件信息（时长、分辨率等）
find_effects_by_type - 查找可用特效资源

工作流程

按照规范，制作视频的标准流程是：

询问用户需求 - 了解用户想要制作的视频内容
解析素材信息 - 使用 parse_media_info 了解素材时长等信息
创建草稿 - 使用 create_draft 创建新项目
创建轨道 - 使用 create_track 创建视频/音频/文本轨道
添加素材 - 使用 add_*_segment 添加视频、音频、文本片段
查询特效 - 使用 find_effects_by_type 查找可用特效
应用特效 - 使用 add_*_effect/animation 添加各种特效和动画
导出草稿 - 使用 export_draft 导出为剪映项目文件

重要提示

ID 管理

draft_id：创建草稿后获得，用于所有后续操作
track_id：创建轨道后获得，用于添加对应类型的素材
segment_id：添加素材后获得，用于添加特效和动画

严格保存和传递这些 ID，它们是工具链的关键纽带。

时长规则

必须从素材本身时长出发，不能超出素材本身时长
target_start_end 参数描述的是轨道上的时间范围，同一轨道中不可有重复时间段
source_start_end 参数描述的是素材本身取的时长，默认取全部时长

文本位置

add_text_segment 的 clip_settings.transform_y 建议设置为 -0.7，这样字幕在正下方，不影响视频观感

常见问题

Q: MCP 服务器显示红色错误提示

A: 检查以下几点：

路径是否正确（注意反斜杠转义）
环境变量是否设置
uv 是否已安装并在 PATH 中
依赖是否已安装（运行 uv sync）

Q: 导出失败

A: 检查 OUTPUT_PATH 环境变量是否正确设置，且目录有写入权限。

Q: 找不到模块

A: 确保已运行 uv sync 安装所有依赖。

Q: 路径编码问题

A: 如果路径包含中文，确保：

.env 文件使用 UTF-8 无 BOM 编码
MCP 配置中的路径使用正确的转义

项目结构

jianying-mcp/
├── jianyingdraft/          # MCP 服务器核心代码
│   ├── server.py          # 服务器入口
│   ├── tool/              # MCP 工具定义
│   ├── services/          # 服务层
│   ├── jianying/          # 剪映项目处理
│   └── utils/             # 工具函数
├── pyJianYingDraft/        # 剪映项目文件处理库
├── material/              # 素材文件夹
├── draft/                 # 草稿数据存储
├── output/                # 导出文件存放
├── pyproject.toml         # 项目配置
└── README.md              # 项目说明

技术栈

Python 3.13+ - 编程语言
MCP (Model Context Protocol) - AI 工具协议
FastMCP - MCP 服务器框架
pyJianYingDraft - 剪映项目文件处理库
uv - 现代 Python 包管理器

从0到1搭建剪辑视频mcp