CutPro MCP

Servidor MCP com 34 ferramentas para a API v1 do CutPro — analise vídeos, corte, renderize e publique posts por meio de clientes de IA como Claude, ChatGPT e Cursor.

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Documentação

CutPro MCP

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Um servidor Model Context Protocol (MCP) que transforma vídeos longos em clipes virais com IA. Ele expõe a API CutPro completa como ferramentas, para que um LLM possa executar todo o fluxo: analisar um vídeo, cortar os melhores momentos, renderizar o MP4 final e publicar no TikTok, Instagram e YouTube.

Principais recursos

  • Ponta a ponta. Todos os 34 endpoints v1 como ferramentas: workspace, saldo, vídeos, corte, clipes, modelos, renderizações, publicações e conexões.
  • Eficiente em tokens. Os resultados são compactos e projetados para os campos que importam; list_clips é ordenado por classificação, limitado e omite URLs assinadas longas, a menos que solicitado.
  • Funciona em qualquer lugar. stdio para clientes locais (Claude Code, Cursor, Claude Desktop, Windsurf, VS Code, Cline, Zed) e um endpoint Streamable HTTP hospedado com OAuth para ChatGPT e Claude.ai.

Primeiros passos

Requisitos

  • Node.js 18 ou mais recente.
  • Uma conta CutPro no plano Pro e uma chave de API. Gere uma em cut.pro/studio/me/api-keys.
  • Um cliente compatível com MCP.

Configuração padrão

A maioria dos clientes usa o mesmo JSON. Adicione sua chave de API em env:

{
  "mcpServers": {
    "cutpro": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@cutpro/mcp"],
      "env": { "CUTPRO_API_KEY": "<your-api-key>" }
    }
  }
}

Instalação

Install in VS Code Install in Cursor Install in LM Studio Install in Goose

Após instalar via um botão, adicione seu CUTPRO_API_KEY ao env do servidor.

Claude Code 
claude mcp add cutpro --env CUTPRO_API_KEY=<your-api-key> -- npx -y @cutpro/mcp
Claude Desktop

Adicione em claude_desktop_config.json (Configurações, Desenvolvedor, Editar Configuração):

{
  "mcpServers": {
    "cutpro": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@cutpro/mcp"],
      "env": { "CUTPRO_API_KEY": "<your-api-key>" }
    }
  }
}
Cursor / Windsurf / VS Code (manual)

Adicione a configuração padrão acima às configurações de MCP do cliente (mcp.json / mcpServers).

Cline

Abra o painel de Servidores MCP, escolha Configurar e adicione a configuração padrão acima.

Gemini CLI 
gemini mcp add cutpro npx -y @cutpro/mcp -e CUTPRO_API_KEY=<your-api-key>
Codex

Adicione em ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.cutpro]
command = "npx"
args = ["-y", "@cutpro/mcp"]
env = { "CUTPRO_API_KEY" = "<your-api-key>" }
ChatGPT e Claude.ai (hospedado, sem instalação)

Use o servidor hospedado. Adicione um conector personalizado apontando para:

https://mcp.cut.pro

Você autoriza com sua chave de API CutPro em uma página de consentimento (OAuth), então nenhuma configuração local é necessária.

Configuração

O servidor é configurado com variáveis de ambiente.

VariávelDescriçãoObrigatório
CUTPRO_API_KEYSua chave de API CutPro (plano Pro).Sim (stdio)
CUTPRO_WORKSPACE_IDSeleciona o workspace para chaves de múltiplos workspaces.Não
CUTPRO_API_URLSubstitui a URL base da API. Padrão é https://api.cut.pro/api/v1.Não
Auto-hospedagem do remoto (Streamable HTTP + OAuth)
VariávelDescrição
MCP_TRANSPORT=http / PORTServe Streamable HTTP na raiz em vez de stdio.
MCP_OAUTH=1Habilita a camada completa de OAuth 2.1 (descoberta, DCR, PKCE) para clientes de navegador.
MCP_PUBLIC_URLEndpoint público, ex.: https://mcp.cut.pro. Sua origem se torna o emissor OAuth.
MCP_REDIS_URLFaça backup do estado OAuth com Redis para que sobreviva a reinicializações e escale entre instâncias.
MCP_TRANSPORT=http PORT=8787 MCP_OAUTH=1 \
MCP_PUBLIC_URL=https://mcp.cut.pro MCP_REDIS_URL=redis://127.0.0.1:6379 \
npx -y @cutpro/mcp

No modo OAuth, o usuário autoriza com sua própria chave de API em uma página de consentimento; o token de acesso é mapeado no servidor para essa chave. Sem MCP_REDIS_URL, um armazenamento em memória é usado (instância única, estado perdido na reinicialização).

Ferramentas

Workspace e saldo
  • get_workspace: o workspace para o qual esta chave resolveu, com plano e função.
  • get_balance: saldo de créditos atual.
  • get_balance_history: registro de créditos adicionados e consumidos.
Vídeos e uploads
  • list_videos: sua biblioteca de vídeos de origem.
  • start_upload: obtenha uma URL pré-assinada para enviar seu próprio arquivo (máx. 2 GB; .mp4/.mov/.webm/.mkv).
  • complete_upload: registre um upload concluído e obtenha seu custo em créditos.
  • delete_video: exclua um vídeo de origem e suas submissões.
Corte
  • analyze_video: visualize metadados e custo em créditos de uma URL pública (grátis).
  • submit_clipping: inicie o corte com IA (cobra créditos).
  • list_submissions: trabalhos de corte para um vídeo.
  • get_submission: consulte uma submissão até que seja concluída ou falhe.
  • delete_submission: exclua uma submissão e seus clipes.
Clipes e modelos
  • list_clips: clipes de uma submissão concluída, ordenados por classificação (URLs opcionais).
  • apply_template: aplique um modelo de edição a clipes em massa.
  • delete_clip: exclua um único clipe.
  • list_templates: modelos de edição para aplicar a clipes.
Renderizações
  • render_clip: renderize um clipe em um MP4 final.
  • get_render: consulte uma renderização até que seja concluída.
  • get_render_download: URL de download assinada de uma renderização concluída.
  • cancel_render: cancele ou exclua uma renderização.
  • get_render_limits: cota de renderização para o workspace.
  • start_bulk_download / get_bulk_download: agrupe várias renderizações em um único download.
Publicações e conexões
  • create_post: publique clipes renderizados em contas conectadas (imediato ou agendado).
  • list_posts / get_post / update_post / delete_post: gerencie publicações.
  • publish_post: acione a publicação agora.
  • retry_post_item / delete_post_item: lide com alvos individuais.
  • list_connections / get_connection: contas sociais conectadas.

Cada ferramenta possui anotações somente leitura / gravação / destrutivas para que os clientes possam planejar chamadas.

Links

Licença

MIT