通过CapCutAPI连接AI生成的一切在线体验

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项目概览

CapCutAPI 是一款强大的云端剪辑 API，它赋予您对 AI 生成素材（包括图片、音频、视频和文字）的精确控制权。它提供了精确的编辑能力来拼接原始的 AI 输出，例如给视频变速或将图片镜像反转。这种能力有效地解决了 AI 生成的结果缺乏精确控制，难以复制的问题，让您能够轻松地将创意想法转化为精致的视频。所有这些功能均旨在对标剪映软件的功能，确保您在云端也能获得熟悉且高效的剪辑体验。

核心优势

通过API的方式，提供对标剪映/CapCut的剪辑能力。
可以在网页实时预览剪辑结果，无需下载，极大方便工作流开发。
可以下载剪辑结果，并导入到剪映/CapCut中二次编辑。
可以利用API将剪辑结果生成视频，实现全云端操作。

效果展示

MCP,创建属于自己的剪辑Agent

通过CapCutAPI，将AI生成的图片，视频组合起来

核心功能

功能模块	API	MCP 协议	描述
草稿管理	✅	✅	创建、保存剪映/CapCut草稿文件
视频处理	✅	✅	多格式视频导入、剪辑、转场、特效
音频编辑	✅	✅	音频轨道、音量控制、音效处理
图像处理	✅	✅	图片导入、动画、蒙版、滤镜
文本编辑	✅	✅	多样式文本、阴影、背景、动画
字幕系统	✅	✅	SRT 字幕导入、样式设置、时间同步
特效引擎	✅	✅	视觉特效、滤镜、转场动画
贴纸系统	✅	✅	贴纸素材、位置控制、动画效果
关键帧	✅	✅	属性动画、时间轴控制、缓动函数
媒体分析	✅	✅	视频时长获取、格式检测

快速开始

1. 系统要求

Python 3.10+
剪映或 CapCut 国际版
FFmpeg

2. 安装部署

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/sun-guannan/CapCutAPI.git
cd CapCutAPI

# 2. 创建虚拟环境 (推荐)
python -m venv venv-capcut
source venv-capcut/bin/activate  # Linux/macOS
# 或 venv-capcut\Scripts\activate  # Windows

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt      # HTTP API 基础依赖
pip install -r requirements-mcp.txt  # MCP 协议支持 (可选)

# 4. 配置文件
cp config.json.example config.json
# 根据需要编辑 config.json

3. 启动服务

python capcut_server.py # 启动HTTP API服务器, 默认端口: 9001

python mcp_server.py # 启动 MCP 协议服务，支持 stdio 通信

MCP 集成指南

MCP 文档 • MCP English Guide

1. 客户端配置

创建或更新 mcp_config.json 配置文件：

{
  "mcpServers": {
    "capcut-api": {
      "command": "python3",
      "args": ["mcp_server.py"],
      "cwd": "/path/to/CapCutAPI",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/CapCutAPI",
        "DEBUG": "0"
      }
    }
  }
}

2. 连接测试

# 测试 MCP 连接
python test_mcp_client.py

# 预期输出
✅ MCP 服务器启动成功
✅ 获取到 11 个可用工具
✅ 草稿创建测试通过

使用示例

1. API 示例

添加视频素材

import requests

# 添加背景视频
response = requests.post("http://localhost:9001/add_video", json={
    "video_url": "https://example.com/background.mp4",
    "start": 0,
    "end": 10
    "volume": 0.8,
    "transition": "fade_in"
})

print(f"视频添加结果: {response.json()}")

创建样式文本

import requests

# 添加标题文字
response = requests.post("http://localhost:9001/add_text", json={
    "text": "欢迎使用 CapCutAPI",
    "start": 0,
    "end": 5,
    "font": "思源黑体",
    "font_color": "#FFD700",
    "font_size": 48,
    "shadow_enabled": True,
    "background_color": "#000000"
})

print(f"文本添加结果: {response.json()}")

可以在example.py文件中获取更多示例。

2. MCP 协议示例

完整工作流程

# 1. 创建新项目
draft = mcp_client.call_tool("create_draft", {
    "width": 1080,
    "height": 1920
})
draft_id = draft["result"]["draft_id"]

# 2. 添加背景视频
mcp_client.call_tool("add_video", {
    "video_url": "https://example.com/bg.mp4",
    "draft_id": draft_id,
    "start": 0,
    "end": 10,
    "volume": 0.6
})

# 3. 添加标题文字
mcp_client.call_tool("add_text", {
    "text": "AI 驱动的视频制作",
    "draft_id": draft_id,
    "start": 1,
    "end": 6,
    "font_size": 56,
    "shadow_enabled": True,
    "background_color": "#1E1E1E"
})

# 4. 添加关键帧动画
mcp_client.call_tool("add_video_keyframe", {
    "draft_id": draft_id,
    "track_name": "main",
    "property_types": ["scale_x", "scale_y", "alpha"],
    "times": [0, 2, 4],
    "values": ["1.0", "1.2", "0.8"]
})

# 5. 保存项目
result = mcp_client.call_tool("save_draft", {
    "draft_id": draft_id
})

print(f"项目已保存: {result['result']['draft_url']}")

高级文本效果

# 多样式彩色文本
mcp_client.call_tool("add_text", {
    "text": "彩色文字效果展示",
    "draft_id": draft_id,
    "start": 2,
    "end": 8,
    "font_size": 42,
    "shadow_enabled": True,
    "shadow_color": "#FFFFFF",
    "background_alpha": 0.8,
    "background_round_radius": 20,
    "text_styles": [
        {"start": 0, "end": 2, "font_color": "#FF6B6B"},
        {"start": 2, "end": 4, "font_color": "#4ECDC4"},
        {"start": 4, "end": 6, "font_color": "#45B7D1"}
    ]
})

3. 下载草稿

调用 save_draft 会在capcut_server.py当前目录下生成一个 dfd_ 开头的文件夹，将其复制到剪映/CapCut 草稿目录，即可在应用中看到生成的草稿。

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