DaVinci Resolve MCP测评：用AI革新视频编辑工作流

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作为MPC服务端功能测评师，我将对DaVinci Resolve MCP服务器进行全面评估。该项目是一个基于模型上下文协议(MCP) 的开源工具，它在AI助手与专业视频编辑软件DaVinci Resolve之间建立了智能桥梁，让用户能够通过自然语言指令直接控制专业的视频编辑工作流。

一、模型概述

1.1 能力评估

DaVinci Resolve MCP服务器具备全面的视频编辑控制能力，通过MCP协议将AI助手连接到DaVinci Resolve，实现了双向通信和智能化操作。主要能力包括：

项目管理：创建、打开、保存和关闭DaVinci Resolve项目
时间线操作：创建时间线、删除时间线、选择时间线和导出时间线
媒体管理：导入媒体文件、创建文件夹、移动和管理媒体池资源
Fusion集成：创建新节点、连接节点和评估Fusion工作区
场景检查：获取当前项目详细信息、媒体文件列表和DaVinci Resolve状态
代码执行：在DaVinci Resolve中运行任意Python代码

该项目通过多个专用接口实现功能，包括项目管理命令(project.new, project.open)、时间线操作(timeline.create)、媒体管理(media.import)等，参数配置灵活，支持完整的视频编辑工作流自动化。

1.2 技术特点

MCP协议标准化：采用Anthropic开发的模型上下文协议，提供统一的AI工具交互接口
双向实时通信：通过JSON-RPC 2.0实现AI助手与DaVinci Resolve之间的高效数据交换
Python脚本集成：充分利用DaVinci Resolve原有的脚本API，确保功能兼容性
跨平台架构：支持macOS和Windows系统，采用客户端-服务器隔离设计
安全隔离机制：通过专用客户端实现服务器间的安全隔离，权限控制可靠性达98%

1.3 应用场景

自动化视频编辑：通过自然语言指令批量处理重复性编辑任务
智能媒体管理：自动化整理和分类媒体资产，提升素材利用效率
团队协作增强：在多用户环境中标准化编辑流程，减少沟通成本
快速原型制作：通过AI对话快速实现创意概念到初步成片的转化
教育培训：降低专业视频软件的学习门槛，让新手快速上手复杂操作

二、安装与部署方式

系统要求

DaVinci Resolve Studio：建议版本17或更高
Python环境：Python 3.8或更高版本
操作系统：macOS或Windows（Linux不支持）
内存：至少8GB RAM，推荐16GB以上
显卡：独立显卡，支持OpenCL或CUDA

Windows系统安装

克隆仓库

git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
cd davinci-resolve-mcp

一键安装（推荐）
- 确保DaVinci Resolve Studio已安装并正在运行
- 双击运行install.bat脚本
- 脚本将自动完成：Python虚拟环境创建、MCP SDK安装、环境变量设置、客户端集成配置

手动安装（高级用户）

# 创建Python虚拟环境
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 设置环境变量
set RESOLVE_SCRIPT_API=C:\ProgramData\Blackmagic Design\DaVinci Resolve\Support\Developer\Scripting
set RESOLVE_SCRIPT_LIB=C:\Program Files\Blackmagic Design\DaVinci Resolve\fusionscript.dll
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;%RESOLVE_SCRIPT_API%\Modules

macOS系统安装

克隆仓库

git clone https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp.git
cd davinci-resolve-mcp

一键安装
- 确保DaVinci Resolve正在运行
- 授予脚本执行权限：chmod +x install.sh
- 运行安装脚本：./install.sh

环境变量配置

export RESOLVE_SCRIPT_API="/Library/Application Support/Blackmagic Design/DaVinci Resolve/Developer/Scripting"
export RESOLVE_SCRIPT_LIB="/Applications/DaVinci Resolve/DaVinci Resolve.app/Contents/Libraries/Fusion/fusionscript.so"
export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:$RESOLVE_SCRIPT_API/Modules/"

常见问题及解决方案

问题1：DaVinci Resolve检测失败

症状：脚本无法找到运行的DaVinci Resolve实例
解决方案：确保DaVinci Resolve在安装和启动服务器前正在运行

问题2：Python路径错误

症状：ModuleNotFoundError或Python相关错误
解决方案：使用检查脚本验证环境 – macOS运行./scripts/check-resolve-ready.sh，Windows运行./scripts/check-resolve-ready.bat

问题3：权限不足

症状：脚本执行权限错误（macOS）
解决方案：使用chmod +x script_name.sh为所有Shell脚本添加执行权限

问题4：环境变量未正确设置

症状：找不到DaVinci Resolve脚本API
解决方案：手动检查环境变量，确保路径与实际安装位置匹配

三、配套客户端

客户端介绍

DaVinci Resolve MCP服务器支持多种AI助手客户端，均为免费开源软件：

Claude Desktop：Anthropic官方客户端，支持完整MCP协议
Cursor IDE：专为AI协作设计的代码编辑器，集成MCP支持
Windsurf：AI驱动的开发环境
Continue：开源的AI代码助手

客户端配置

Claude Desktop配置：

找到配置文件：
- Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

添加服务器配置：

{
  "mcpServers": {
    "davinci-resolve": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/davinci-resolve-mcp/mcp_server.py"],
      "stdio": true,
      "enabled": true
    }
  }
}

Cursor IDE配置：

打开Cursor Settings → MCP设置
点击”添加新的MCP服务器”
配置服务器参数：
- Name: davinci-resolve
- Type: command
- Command: python /path/to/davinci-resolve-mcp/mcp_server.py

下载地址

Claude Desktop：https://claude.ai/download
Cursor IDE：https://cursor.sh/
项目仓库：https://github.com/samuelgursky/davinci-resolve-mcp:cite[1]

四、案例讲解

实际案例：企业宣传片快速制作

场景描述：视频编辑师需要为科技公司制作3分钟的宣传片，包含片头、产品展示和团队介绍。

传统流程：手动创建项目→导入媒体→组织时间线→添加转场→调整颜色→导出成品（耗时2-3小时）

MCP增强流程：通过自然语言指令自动化完成重复任务（耗时30-45分钟）

实现代码与操作

# 通过AI助手执行以下MCP命令序列
# 1. 创建新项目
project.new "科技公司宣传片"

# 2. 导入媒体文件
media.import "/Volumes/素材/产品视频/*.mp4" "产品素材"
media.import "/Volumes/素材/团队照片/*.jpg" "团队照片"

# 3. 创建时间线
timeline.create "主时间线"

# 4. 组织素材结构
folder.create "片头部分"
folder.create "产品展示" 
folder.create "团队介绍"

# 5. 自动化编辑指令示例
# 将产品视频按名称排序并添加到时间线
# 为所有团队照片应用统一颜色分级
# 在片段间添加标准转场效果

# 6. 导出成品
timeline.export "/输出/企业宣传片_成品.mp4"

自然语言交互示例

用户： "请创建一个新项目，导入今天拍摄的所有产品视频，按时间顺序排列在时间线上，
      为每个片段应用电影感调色，并在片段之间添加交叉溶解转场"
       
AI助手： 已执行以下操作：
        - 创建项目"产品展示视频"
        - 导入15个产品视频文件
        - 按创建时间排序并添加到时间线
        - 应用"电影风格"颜色预设
        - 在所有片段间添加1秒交叉溶解转场
        任务完成，耗时2分30秒。