DaVinci Resolve MCP-Server: KI-Steuerung über die Skript-API
MCP-Server-Integration für DaVinci Resolve Studio. DaVinci Resolve MCP Server (blue.svg) 18%20tools-blueviolet.svg) Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der es KI-Assistenten ermöglicht, DaVinci Resolve Studio über die offizielle Scripting-API zu steuern.
Auf einen Blick
- Was ist das?
- Ein MCP-Server, der KI-Assistenten die Steuerung von DaVinci Resolve Studio über die offizielle Skript-API ermöglicht, mit einer Brücke für die kostenlose Edition und einem Offline-Begleitserver auf Dateiebene.
- Für wen ist es gedacht?
- Das Repository meldet eine Abdeckung von 349 von 349 Skript-API-Methoden, davon 338 live getestet, und ist unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
- Darf ich es kommerziell nutzen?
- Ja. MIT ist eine freizügige Lizenz: Sie dürfen darauf aufbauende Software nutzen, verändern und verkaufen, solange Sie die Urheberrechts- und Lizenzhinweise beibehalten.
- Wird es noch gepflegt?
- Ja. Das Repository hat innerhalb des letzten Tages neue Commits erhalten.
- In welcher Sprache ist es geschrieben?
- Hauptsächlich Python, laut der Sprachstatistik von GitHub.
Die Antworten beruhen auf den GitHub-Daten des Projekts (zuletzt abgeglichen am 15. September 2026) und auf unserer Analyse. Sie sind keine Rechtsberatung.
TIEFGEHENDE OPEN-SOURCE-ANALYSE
Die Skript-API-Brücke
Das Repository ist eine Python-Implementierung eines MCP-Servers, der die offizielle Skript-API von DaVinci Resolve Studio für KI-Assistenten bereitstellt. Es beansprucht vollständige API-Abdeckung mit 349 von 349 Methoden sowie geschützte Workflow-Helfer für Bearbeitung, Medienpool-Organisation, Render-Setup, Review-Marker, Grading, Fusion, Fairlight und Projektlebenszyklus-Aufgaben. Ein lokales Browser-Bedienfeld ist im Server enthalten, um den Resolve-Status zu prüfen, quellsichere Analysen auszuführen und Analyseausgaben inline zu bearbeiten. Die README verweist auf einen eigenen Leitfaden für dieses Bedienfeld.
Die Einordnung von samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 1 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Zwei Servermodi
Der Server läuft in zwei Modi. Der Standardmodus „Compound" wird mit src/server.py gestartet und bietet 34 Werkzeuge, die verwandte Resolve-Operationen hinter Aktionsparametern bündeln, um den Kontextverbrauch gering zu halten. Der vollständige granulare Modus, gestartet mit src/server.py --full oder src/resolve_mcp_server.py, bietet 341 Werkzeuge, eines pro Resolve-API-Methode. Die README empfiehlt den Compound-Server, es sei denn, eine Oberfläche mit einem Werkzeug pro Methode ist ausdrücklich erforderlich. Beide Modi sind für eine laufende Resolve-Instanz über die offizielle Skript-API gedacht.
Die Einordnung von samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 2 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Zugang zur kostenlosen Edition
Externe Skripte sind auf Studio beschränkt; in der kostenlosen Edition lehnt scriptapp("Resolve") einen fremden Prozess unabhängig von der Einstellung ab. Das Menü Workspace > Scripts ist jedoch nicht beschränkt, daher stellt das Projekt ein Brückenskript bereit, das innerhalb von Resolve läuft und das resolve-Objekt über einen authentifizierten Loopback-Listener re-exportiert. Die Brücke benötigt unter macOS ein Framework-Python, da Resolve nur .py-Skripte von python.org-Installationen erkennt. Die README nennt eine Validierung auf Free 21.0.3.7 und Studio 19.1.3.7, beide macOS, wobei Windows-Pfade später durch Benutzerberichte bestätigt wurden.
Die Einordnung von samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 3 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Ein Offline-Begleitserver
Dasselbe npm-Paket enthält einen zweiten optionalen MCP-Server namens davinci-resolve-advanced-mcp, der in Node geschrieben ist. Anders als der Python-Server benötigt er keine laufende Resolve-Instanz; er liest und bearbeitet .drp-, .drt- und .drx-Dateien direkt und kann Datenbank- und XML-Änderungen anwenden. Er bietet 18 Werkzeuge für Aufgaben wie Conforming, Color Tracing, Audio-Planung und eine Pipeline, die YAML-Spezifikationen in eine SQLite-Datenbank kompiliert. Die README gibt an, dass DRX-Grade-Schreibvorgänge live gegen Resolve Studio kalibriert und die strukturellen Schreibvorgänge per Panel-Rücklesung verifiziert werden, mit Status pro Steuerelement in einer Kalibrierungsdatei.
Die Einordnung von samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 4 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Was das Projekt nicht tut
Die README zieht klare Grenzen. Quellmedien werden als unveränderlich behandelt; Analysetools schreiben nur in Sidecar-, Scratch- oder Projektanalyseverzeichnisse, und bestätigte Metadatenveröffentlichungen gehen nur in die Projektdatenbank von Resolve. Der Server wählt nicht die beste Aufnahme, schneidet nicht nach Musik und bewertet nicht, ob ein Schnitt gut ist. Jedes analysierte, aber nicht verifizierbare Ergebnis wird als nicht verifiziert gemeldet, und ein leeres Ergebnis bedeutet „nichts gefunden", nicht „nichts zu finden". Destruktive Aktionen folgen einer Plan-Prüfen-Bestätigen-Sequenz.
Die Einordnung von samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 5 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Installation, Extras und Anforderungen
Der Schnellstart verwendet npx davinci-resolve-mcp setup, das eine verwaltete Kopie installiert und einen Python-Installer ausführt, der mehrere Client-IDEs konfiguriert. Für Quellinstallationen sind git clone und python install.py dokumentiert. Die Kerninstallation bleibt bewusst klein und umfasst nur Python, ffmpeg und die Resolve-Skript-API; optionale Extras wie numpy, librosa und openai-whisper schalten zusätzliche Analysefunktionen frei. Jedes fehlende Extra lehnt ehrlich mit einer Installationszeile ab, anstatt in eine Vermutung zu verfallen. Anforderungen sind DaVinci Resolve 18.5 oder neuer, Python 3.10 bis 3.12 als Bereich mit dem geringsten Risiko und externe Skripte auf Local für Studio.
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Testabdeckung und Lizenz
Die Statistik-Tabelle listet 349 von 349 API-Methoden als abgedeckt auf, 338 live getestet mit einer Erfolgsquote von 100 %. Tests liefen gegen Resolve 19.1.3 Studio, 20.3.2 Studio und 21.0.2 Studio; Resolve-21-Erweiterungen sind durch Laufzeitfunktionserkennung geschützt. Das Projekt ist unter der MIT-Lizenz veröffentlicht, mit Urheberrecht bei DaVinci Resolve MCP Contributors und Bradford Operations LLC. Die Lizenz erlaubt die Nutzung, Vervielfältigung, Änderung, Zusammenführung, Veröffentlichung, Verbreitung, Unterlizenzierung und den Verkauf von Kopien, stellt die Software jedoch ohne Gewährleistung bereit und lehnt jede Haftung ab.
Die Einordnung von samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe samuelgursky-davinci-resolve-mcp-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 7 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Redaktionelles Fazit
Das Repository meldet eine Abdeckung von 349 von 349 Skript-API-Methoden, davon 338 live getestet, und ist unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Community-Notizen