GPT-Video MCP

npx add-mcp 'https://www.gpt-video.com/api/mcp'

Conecte um assistente de IA

O GPT-Video fala MCP, então Claude, ChatGPT, Cursor e qualquer outra ferramenta que fale esse protocolo podem editar vídeos por meio dele. Aqui está o endereço e a configuração para cada um deles.

O que é isso

O GPT-Video fala MCP — o Model Context Protocol — para que um assistente de IA possa fazer o trabalho de edição diretamente: criar um projeto, encontrar os momentos fortes em um vídeo que você enviou, legendar e reenquadrar, e devolver um MP4. Você permanece no assistente; a renderização acontece aqui.

O servidor é remoto, então, para a maioria dos assistentes, conectar-se significa colar uma URL. Ele expõe oito ferramentas e nada que gere imagens, vídeo ou áudio: tudo o que ele faz é uma edição do material que você forneceu.

Antes de conectar

1. Entre no GPT-Video e abra Configurações → Conexões.
2. Crie uma chave de API. Ela é exibida apenas uma vez — copie-a nesse momento, pois ela é armazenada com hash e não pode ser exibida novamente. Se você a perder, revogue-a e crie outra.
3. Guarde-a em um local onde seu assistente possa lê-la como uma variável de ambiente. Qualquer coisa digitada em uma linha de comando pode ser lida por todos os processos na mesma máquina.

Quando o assistente oferecer essa opção, você pode entrar com sua conta do GPT-Video em vez de colar uma chave. De qualquer forma, a conexão abre exatamente um workspace — o seu — e você pode revogá-la na mesma página a qualquer momento.

O endereço

Endpoint	https://www.gpt-video.com/api/mcp
Transporte	Streamable HTTP
Autenticação	Authorization: Bearer gvk_…

Essa é toda a configuração. Tudo abaixo são os mesmos dois fatos no formato que um assistente específico espera.

Claude Code

claude mcp add --transport http gpt-video https://www.gpt-video.com/api/mcp \
  --header "Authorization: Bearer gvk_…"

Claude, Cursor, Windsurf e a maioria dos assistentes de desktop

Eles leem um arquivo JSON que lista servidores MCP — a localização do arquivo varia, mas o formato não:

{
  "mcpServers": {
    "gpt-video": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.gpt-video.com/api/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer gvk_…" }
    }
  }
}

Na interface de conexão do próprio Claude não há arquivo algum: adicione um conector personalizado, cole a URL e entre quando solicitado.

Uma entrada com um url e sem type é interpretada como um comando local por alguns hosts e falha com um erro confuso. Mantenha o type.

ChatGPT

Ative o modo de desenvolvedor, adicione um servidor MCP e cole o endpoint acima. O ChatGPT solicita a credencial diretamente, em vez de ler um arquivo.

VS Code, JetBrains AI e outros editores

Os editores mudam o formato de configuração com mais frequência do que esta página consegue acompanhar. Use as instruções próprias deles para adicionar um servidor MCP remoto via HTTP, com o endpoint e o cabeçalho Authorization acima.

Assistentes que só falam stdio

Zed, algumas versões do JetBrains e do Windsurf, n8n auto-hospedado e qualquer máquina atrás de um proxy corporativo podem iniciar um processo local, mas não conseguem acessar um servidor MCP remoto. Uma pequena ponte resolve isso: ela lê mensagens MCP na entrada padrão e as encaminha para cá via HTTPS.

Ainda não está no npm. A ponte está escrita e testada, mas não publicada, então o comando abaixo não funciona hoje. Se você precisar dela agora, escreva para nós e enviaremos uma versão. Todo o resto desta página funciona agora.

{
  "mcpServers": {
    "gpt-video": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "gpt-video-mcp"],
      "env": { "GPT_VIDEO_API_KEY": "gvk_…" }
    }
  }
}

Ela não tem dependências, não guarda nada e nunca grava sua chave em lugar algum.

Seu próprio código

Qualquer biblioteca cliente MCP conecta-se com o endpoint e o cabeçalho — o OpenAI Agents SDK, LangChain, LlamaIndex, Pydantic AI ou algumas linhas do seu próprio código. Não há handshake a ser feito primeiro: o servidor não tem estado, então um tools/call em uma conexão fria funciona.

As ferramentas

Ferramenta	O que faz	Gasta créditos
list_projects	Lista seus projetos, do mais recente ao mais antigo	não
create_project	Inicia um projeto e fornece o link de upload	não
get_project	Status, configurações e exportações concluídas	não
configure_project	Legendas, proporção de tela, idioma, duração do clipe	não
find_clips	Transcreve a fonte e encontra os melhores momentos	sim
list_clips	Os clipes encontrados, com pontuações e timecodes	não
export_clip	Renderiza um clipe em MP4 vertical	sim
get_job	Como está um trabalho em andamento; o link de download quando concluído	não

O upload do vídeo de origem acontece no GPT-Video, não pelo assistente: create_project retorna um link, você o abre e arrasta o arquivo para lá. Um endpoint de upload que aceitasse gravações grandes sem sessão seria uma porta que preferimos não ter.

Quanto custa e o que protege você

find_clips e export_clip gastam do seu plano. Os créditos são cobrados quando o trabalho é enfileirado e não são devolvidos se ele falhar, então três coisas os protegem:

• ambas as ferramentas exigem um confirm explícito, que é o que faz o assistente pedir sua confirmação primeiro;
• ambas são seguras para repetir — pedir duas vezes a mesma coisa retorna o trabalho já em andamento, em vez de comprá-lo novamente;
• cada conexão tem um limite horário de trabalhos que gastam, então um agente em loop não consegue esvaziar um plano.

Um assistente que informa que iniciou algo iniciou uma vez.

Trabalhos longos

Encontrar clipes e exportar leva minutos. Hosts que implementam a extensão de tarefas do MCP recebem um identificador de tarefa e mostram o progresso; os demais recebem o ID do trabalho na resposta e consultam get_job. Ambos levam ao mesmo lugar, e get_job retorna um novo link de download a cada vez — os links expiram após alguns minutos de propósito.

Limites

Chamadas	60 por minuto, por conexão
Trabalhos que gastam	30 por hora, por conexão
Links de download	válidos por alguns minutos; solicite um novo quando precisar

Exceder o primeiro limite gera uma mensagem pedindo para você reduzir o ritmo, não uma conexão quebrada.

Quando algo não funciona

"Não autorizado" ou o conector não adiciona. A chave está errada, revogada ou tem um espaço extra. Crie uma nova em Configurações → Conexões; a antiga para de funcionar imediatamente.

O assistente não vê ferramentas. Verifique se a URL termina em /api/mcp e se a entrada declara transporte HTTP em vez de um comando local.

Uma ferramenta diz que não tem permissão para fazer isso. A conexão recebeu permissões mais restritas do que a ferramenta precisa — reconecte e conceda a permissão ausente. Conexões somente leitura não podem gastar.

Uma exportação nunca termina. Chame get_job com o ID que você recebeu; se ela informar uma falha, o motivo está na resposta. Nada foi cobrado duas vezes.

Privacidade

O assistente nos envia apenas o que a chamada de ferramenta contém — não recebemos sua conversa e não registramos argumentos de ferramentas. O que fazemos com o vídeo que você envia está no aviso de privacidade, e o que você pode fazer com o que sai está nos termos. Seu material não é usado para treinar modelos.

Reportando um problema de segurança

Escreva para o endereço no nosso security.txt. Se for sobre este endpoint, mencione isso: chega à mesma pessoa, mais rápido.