ClipForge MCP Server

社区

用一句话或一个商品链接，从任意 MCP 客户端驱动 ClipForge 的免 Key 短视频流水线，产出一条成品竖屏视频。

分类: 其他第 88 / 230
Stars: ★ 1.0k 非常热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Node.js · Docker
凭据: 可选 API Key
许可证: AGPL-3.0
最近提交: 17 天前
工具数: 4

58FMRS · C

ClipForge MCP Server 是一个社区维护的开源 MCP 接入层，它把 ClipForge 的免 Key 短视频流水线（脚本 → 免费素材 → 免费 TTS → 字幕 → BGM → FFmpeg 合成）开放给任意 MCP 客户端。免 Key 即可出片，配 LLM 后可生成脚本；自部署、无水印、AGPL-3.0。适合想本地自动化产出带货竖屏视频并让 AI 助手直接驱动的用户，不适合需要官方支持或不愿在本地运行实例与 FFmpeg 的场景。

最强项 · 维护活跃度 14/20 最弱项 · 可靠性 9/20

可靠性

9/20

安全与权限

10/20

维护活跃度

14/20

文档质量

13/20

安装易用性

12/20

查看各项评分依据

可靠性 9/20: 静态证据：README 声称 CI 工作流 (.github/workflows/ci.yml) 执行 lint→test→build，声称 1170+ Vitest 用例与 Playwright E2E，另有 pnpm pack/dist 桌面打包流程；manifest 声明 stdio 传输、npm 包 [email protected]、版本号一致、无自相矛盾字段，环境变量均为可选且默认值明确。但本次仅见 README/manifest 文本，未见实际的 CI 定义文件、测试文件、mcp/server.json 之外的服务端工具清单或工具实现代码，因此无法核验工具声明与实际行为是否一致、握手是否可完成、错误是否能被诊断。计分按校准规则上限 12 处理并因证据缺失下调：初始化与工具清单、失败模式、重试/超时行为均未有可复核证据。
安全与权限 10/20: 未触及红线：无恶意代码、无凭据窃取、无隐蔽外传、无默认不可逆删除/付费/部署/远程命令的迹象。凭据处理相对克制：CLIPFORGE_LLM_API_KEY 标注 isSecret=true 且非必填，CLIPFORGE_BASE_URL 默认 localhost:3000 表明默认仅连本机，README 强调自部署、数据不出本机、开源无水印。扣分项：MCP 服务端会驱动一条包含付费 AI 模型调用、FFmpeg 合成、外部素材站（Openverse/Pixabay/Pexels）、TTS 与商品链接抓取的流水线，属于有明显外部网络访问与副作用的能力面，而提供的材料中工具级权限声明、付费操作的事前确认语义、SSRF 防护实现、素材下载落盘边界都只有 README 文字声称，无源代码或清单可核验；URL 抓取（商品链接导入）与下载第三方素材到本地磁盘是明确的数据流与写入副作用，未在 manifest 层做范围约束。
维护活跃度 14/20: 证据：仓库未归档，开放 issue 数为 0，版本 0.1.4 且有清晰的语义化版本号与逐版本 Release 说明链，README 列出 v0.8.9x–v0.9.4 系列迭代细节并包含对 issue #24、#28 的具体修复描述，说明存在持续的缺陷响应与发布节奏；AGPL-3.0 许可证明确，作者与同作者项目（Dramake、HotClip）可追溯，GitHub Packages/CI 自动构建镜像的路径已声明。扣分项：星标与热度按规则不计分；虽有 issue 修复叙述，但未见安全响应渠道、贡献者治理、依赖更新策略或发布验证证据；主线版本号（0.1.4）与 README 所述功能版本（v0.9.4）不一致，版本管理叙事存在混乱。
文档质量 13/20: 文档体量很大且分层：README 中英双语、TUTORIAL.md/TUTORIAL.en.md 逐步教程、命令清单含逐条 CLI 参数、成本章节明确列出模型单价与分辨率对费用的影响（如 1080p 约为基准 4.5 倍）、合规章节说明 AIGC 标识与广告法词扫描、FAQ 覆盖免费路径与无水印商用、mcp/README.md 与 skills/README 提供集成装法。扣分项：MCP 服务端的工具级文档在本材料中极薄——manifest 只列出环境变量，未给出工具名、参数、返回结构、超时/失败语义；安装说明大量依赖外部链接与技能文件；对自部署实例必须先运行（默认 localhost:3000）这一前置假设虽有说明但埋在主文档深处，与服务端独立可用性相关的限制披露不足。
安装易用性 12/20: 安装路径清晰且步骤少：docker run 单条命令即可在 3000 端口起服务并免 Key 出片，npm 包 clipforge-mcp 走 stdio 传输、无需鉴权、全部环境变量可选且有默认值，客户端接入只依赖 CLIPFORGE_BASE_URL 指向本机实例。扣分项：可用性依赖应用先被启动（pnpm dev / pnpm start 或 Docker），MCP 服务本身并非独立自足，属于隐性前置条件；本地开发要求必须用 pnpm（README 明示 npm install 会报错）并需自备 FFmpeg；未见针对具体主流客户端（Claude Desktop / Cursor 等）的配置片段示例；按校准规则在缺少可核验执行证据时 setup 上限 15，并因上述隐性前提与缺失的客户端配置示例进一步下调。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-10

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选型与风险

能访问什么访问网络

适合谁

需要本地自部署、无水印、数据不出本机的短视频生产团队
希望让 AI 助手（如 Claude Desktop、Cursor）直接驱动出片流水线的开发者
做电商带货、UGC 广告或 faceless 竖屏内容的运营者
想在 0 Key 前提下先用免费素材与免费 TTS 跑通流程的个人用户

不适合谁

需要官方商业支持或 SLA 保障的企业生产环境
期望完全免 Key 就能获得高质量 AI 生成画面与原生人声的用户
不希望在本机运行 FFmpeg、Node 或 Docker 环境的用户
要求服务端托管、无需本地实例的纯云用户

所需权限

通过 stdio 在本地启动 npx 进程（clipforge-mcp）
读取环境变量 CLIPFORGE_BASE_URL、CLIPFORGE_LLM_BASE_URL、CLIPFORGE_LLM_API_KEY（敏感）、CLIPFORGE_LLM_MODEL
访问本机运行的 ClipForge 服务 HTTP 接口（默认 http://localhost:3000）
当配置了 LLM 端点时，向该端点发起网络请求以生成脚本
在 ClipForge 实例端使用 FFmpeg 进行本地视频合成并读写本地数据文件

风险与副作用

CLIPFORGE_LLM_API_KEY 为敏感凭据，泄露会导致第三方模型调用被他人消耗
配置了外部 LLM 端点或付费 AI 模型时，脚本与素材相关调用可能产生按量费用，付费生成不可静默触发
AI 生成内容在国内平台有合规要求（AIGC 标识、广告法违禁词），发布前需自行核对，项目默认开启相关标识与扫描但不代替合规责任
免费素材来自第三方授权库（如 Openverse、Wikimedia、Jamendo 等），商用前需按其各自授权核实并保留署名
本地实例若暴露到网络，可能被他人调用并消耗你的模型额度

安装接入

准备工作

运行环境：Node.js · Docker

CLIPFORGE_LLM_API_KEY 可选密钥上述 LLM 端点的 API Key，仅在用 LLM 生成脚本时需要，从对应模型平台（如 DeepSeek、OpenRouter）获取。

其他可选配置项（3 个）

CLIPFORGE_BASE_URL 可选运行中的 ClipForge 实例地址，默认 http://localhost:3000，用 docker 或 pnpm dev/pnpm start 启动；无默认部署时需设置。

CLIPFORGE_LLM_BASE_URL 可选 OpenAI 兼容的 LLM 接口地址，仅脚本生成需要；免费素材与配音链路可留空。

CLIPFORGE_LLM_MODEL 可选脚本生成使用的模型 ID（如 deepseek-ai/deepseek-v3.2），从所选 LLM 端点的模型列表获取。

先启动一个 ClipForge 实例：可用 Docker 运行 docker run -d -p 3000:3000 -v clipforge-data:/data ghcr.io/xixihhhh/clipforge，或在仓库内用 pnpm dev / pnpm start 启本地服务。
在 MCP 客户端配置中加入 clipforge-mcp：命令 npx，参数 -y [email protected]，传输方式为 stdio。
按需设置环境变量：CLIPFORGE_BASE_URL 指向运行中的实例（默认 http://localhost:3000）；如要让 AI 写脚本，再设置 CLIPFORGE_LLM_BASE_URL / CLIPFORGE_LLM_API_KEY / CLIPFORGE_LLM_MODEL（OpenAI 兼容端点）。
重载客户端，确认 MCP Server 已连接后即可调用工具出片。

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "clipforge": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "[email protected]"],
      "env": {
        "CLIPFORGE_BASE_URL": "http://localhost:3000",
        "CLIPFORGE_LLM_BASE_URL": "",
        "CLIPFORGE_LLM_API_KEY": "",
        "CLIPFORGE_LLM_MODEL": ""
      }
    }
  }
}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "clipforge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "[email protected]"
      ],
      "env": {
        "CLIPFORGE_BASE_URL": "http://localhost:3000",
        "CLIPFORGE_LLM_BASE_URL": "",
        "CLIPFORGE_LLM_API_KEY": "",
        "CLIPFORGE_LLM_MODEL": ""
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add clipforge -e CLIPFORGE_BASE_URL=http://localhost:3000 -e CLIPFORGE_LLM_BASE_URL= -e CLIPFORGE_LLM_API_KEY= -e CLIPFORGE_LLM_MODEL= -- npx -y [email protected]

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

先启动 ClipForge 实例（如 docker run -d -p 3000:3000 ghcr.io/xixihhhh/clipforge），在客户端工具列表中应能看到 create_video、compose、clipforge_product_script、clipforge_update_shots 四个工具；调用 clipforge_product_script 传入商品链接能返回带货脚本即证明连接成功。

常见排障

工具调用失败先确认 ClipForge 实例已启动且 CLIPFORGE_BASE_URL 可访问（默认 http://localhost:3000）
脚本生成报错时检查 CLIPFORGE_LLM_BASE_URL / API Key / 模型名是否正确；注意部分平台聊天接口路径与素材网关不同
出现客户端超时可在 compose / create_video 上使用 wait:false 改为非阻塞提交
合成为空或失败时检查本机是否安装 FFmpeg，以及素材是否成功下载并通过解码校验
生成质量不佳时用 clipforge_update_shots 做单分镜定点修复，而不是整篇重新生成

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

用 clipforge_product_script 给这个商品链接写一套带货脚本
用 create_video 根据主题“在家手冲咖啡”生成一条竖屏带货短视频
先调用 clipforge_update_shots 只精修第三镜的台词，然后 compose 合成出片
把已生成的项目用 compose 合成并加上字幕和背景音乐

工具能力 4

create_video 写入

一句话或商品链接直接创建一条短视频，支持 wait:false 非阻塞提交以避免客户端超时。

compose 写入

在已就绪的素材与脚本基础上执行 FFmpeg 合成，输出最终成片，支持 wait:false 非阻塞提交。

clipforge_update_shots 写入

针对单个分镜做单句精修，配合质量闸门/QC 反馈定点修改，无需整篇重新生成。

clipforge_product_script 只读

贴入商品链接，直接产出带货脚本。

使用场景

在 MCP 客户端中用一句话主题直接生成一条竖屏短视频

贴入商品链接或上传商品图，自动生成带货口播/短剧类卖货视频

批量或定时（配合 cron）自动产出待发布草稿视频

把长文案导入后自动切分镜、配免费素材与免费配音并合成

为出海场景把脚本换语种重新配音后合成多语言版本

支持客户端

Claude Desktop

Cursor

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

ClipForge（原名「带货剪手」/ daihuo-jianshou）是一个开源的 AI 带货/UGC 短视频生成项目：上传一张商品图，自动提炼卖点、撰写种草脚本、保持商品原图不变形，并配上画面、配音与字幕，一键产出适配抖音小店、快手、小红书、视频号与 TikTok Shop 的竖屏卖货短视频；也支持「一句话主题成片」。其 MCP Server（npm 包 clipforge-mcp，版本 0.1.4）通过 stdio 传输，把这条流水线（脚本 → 免费素材 → 免费 TTS → 字幕 → BGM → FFmpeg 合成）暴露给任意 MCP 客户端。素材与配音在无 LLM 配置时也可免 Key 运行，脚本生成则需要 OpenAI 兼容的 LLM 端点。项目以 AGPL-3.0 授权，自部署运行，数据保存在本机。该 MCP Server 由项目作者维护，属于社区开源项目，并非任何平台或模型厂商的官方服务。