MCP 集成

把 VectCutAPI 接进 Codex、Claude Code 这类支持 MCP 的 Agent，让 AI 直接操作草稿。

原理

MCP 服务在本机运行，通过 HTTP 调用远端 VectCutAPI，不直接暴露服务端端口。

Python 版（stdio）

在 mcp_config.json 里配置：

{
  "mcpServers": {
    "vectcut-api": {
      "command": "python",
      "args": ["mcp_server.py"],
      "cwd": "C:\\path\\to\\VectCutAPI",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "C:\\path\\to\\VectCutAPI",
        "VECTCUT_API_URL": "https://your-domain.example/api",
        "VECTCUT_API_KEY": "<你的 API Key>"
      }
    }
  }
}

Node 版（Streamable HTTP）

mcp-server/ 下是 TypeScript 实现：

cd mcp-server
npm install
npm run build
CAPCUT_API_URL=https://your-domain.example/api \
CAPCUT_API_KEY=<你的 API Key> \
node dist/index.js

可用工具

MCP 暴露的能力与 HTTP 接口一致，包括创建草稿、添加视频/音频/图片/文字/字幕/特效/贴纸、设置关键帧、查询草稿脚本、保存草稿等。

典型用法

对 Agent 说：

创建一条 1080x1920 的草稿，开头放 3 秒封面图 https://example.com/cover.png，然后接一段 10 秒视频 https://example.com/clip.mp4，加一行标题「今日推荐」。

Agent 会依次调用 create_draft、add_image、add_video、add_text，最后用 export_draft 拿到结果，再交给本地下载器落盘。