DaVinci Resolve MCP Server — это MCP-сервер, который позволяет AI-ассистентам напрямую управлять DaVinci Resolve Studio через официальный Scripting API. Это мост между твоим AI-инструментом и монтажным софтом: редактирование таймлайна, работа с медиапулом, настройка рендера, цветокоррекция, Fusion, Fairlight — всё это можно делать текстовыми командами через любой поддерживаемый AI-клиент. Проект открытый, живёт на GitHub и набрал уже больше 1600 звёзд.
Установка занимает одну команду — npx davinci-resolve-mcp setup. Скрипт сам создаёт виртуальное окружение, находит пути до Resolve и настраивает конфигурацию для нужного клиента. Поддерживаются Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Windsurf, Zed, Continue, Cline, Roo Code, OpenCode и JetBrains IDE. Единственное, что нужно сделать вручную до подключения, — открыть Resolve и в настройках включить внешний скриптинг через Local.
Сервер работает в двух режимах. Compound-режим (по умолчанию) группирует связанные операции за параметрами одного инструмента — 34 инструмента, минимальный расход контекста, подходит большинству. Полный режим даёт отдельный инструмент на каждый метод API — 341 инструмент, для тех, кому нужна максимальная гранулярность.
В комплекте идёт локальная браузерная панель управления. Она запускается одной командой, открывается в браузере и позволяет инспектировать состояние Resolve, запускать анализ медиа, просматривать клипы и шоты, редактировать результаты анализа прямо в интерфейсе.
Помимо основного Python-сервера, в том же пакете поставляется дополнительный Node-сервер — davinci-resolve-advanced-mcp. Он работает иначе: не через живой Resolve, а напрямую с файлами проектов (.drp / .drt / .drx) на уровне базы данных и XML, причём без запущенного Resolve. Это открывает возможности, недоступные через стандартный API: офлайн-грейдинг, QC-каталог, цветовой conform, перенос грейдов между ре-конформами, управление шинами Fairlight, pipeline на основе SQLite с отслеживанием провенанса (истории происхождения материала) и многое другое. Всего 18 инструментов. Оба сервера можно запускать одновременно — install.py выводит готовые конфигурационные блоки для обоих.
Блог