Build an AI Video Editing Agent with Claude and FFmpeg Micro MCP
Описывает процесс интеграции FFmpeg Micro MCP-сервера с LLM-клиентами (Claude Desktop/Code, Cursor), позволяя агенту выполнять операции с видео (транскодирование, обрезка, конвертация) по текстовым командам. Агент автоматически выбирает нужный инструмент MCP, отправляет задачу в облачное API FFmpeg Micro и возвращает готовое видео пользователю без ручного ввода shell-команд.
Технологии: Python, Claude, FFmpeg Micro, MCP, HTTP API, npx, Node.js
Как применить
1) Зарегистрироваться на FFmpeg Micro, протестировать MCP-сервер с Claude Code — оценить качество обработки на реальных видео клиентов. 2) Собрать прототип Telegram-бота, который принимает видео и текстовое описание, вызывает агента и возвращает ссылку на результат. 3) Если тесты проходят успешно, предложить клиентам (стоматологии, клиники) как дополнительную услугу 'быстрая подготовка видео для соцсетей' за 2-5 тыс./мес.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
modelcontextprotocol/python-sdk
Официальный Python SDK для реализации серверов и клиентов по протоколу Model Context Protocol (MCP).
skynetcmd/m3-memory
M3 Memory — это локальный фреймворк памяти для MCP-агентов, реализующий гибридный поиск (FTS5 + векторный + MMR) и предоставляющий 105 инструментов для сохранения и извлечения долгосрочного контекста AI-агентами.
unifapi-agent/agents
UnifAPI Agents — это открытый набор MCP-скиллов для AI-ассистентов (Claude, ChatGPT, Codex и др.), которые через публичные API выполняют SEO-аудиты, проверку GEO/AI-видимости, мониторинг бренда, оценку цен KOL и конкурентный анализ из публичных данных.