Сервер Ssemble MCP позволяет Claude создавать короткие видео из YouTube.

Что он делает
Сервер Ssemble MCP позволяет Claude (Desktop, Code или любому MCP-клиенту) создавать короткие видео из контента YouTube. Вы даете Claude URL-адрес YouTube, и он генерирует AI-обрезанные видео в формате TikTok/Reels/Shorts.
Возможности
- Просмотр 9+ шаблонов субтитров
- Доступ к 45+ музыкальным трекам
- Использование 30+ игровых наложений
- Выбор из 150+ мем-хуков
- Каждый клип получает вирусный балл, заголовок, описание и ссылку для скачивания
- Разделенные игровые наложения
- Анимированные заголовки хуков
- Пользовательские призывы к действию
Настройка
Добавьте в конфигурацию Claude Desktop:
{
"mcpServers": {
"ssemble": {
"command": "npx",
"args": ["@ssemble/mcp-server"],
"env": {
"SSEMBLE_API_KEY": "your_key_from_app.ssemble.com"
}
}
}
}Или используйте размещенную конечную точку: https://mcp.ssemble.com/mcp
Технические детали
- Доступно 9 инструментов: create_short, get_status, get_shorts, list_requests, delete_request, list_templates, list_music, list_game_videos, list_meme_hooks
- Обрабатывает асинхронную обработку видео (5-30 минут) по шаблону отправка → опрос → получение
- Claude никогда не блокируется и не зависает во время обработки
- npm пакет: https://www.npmjs.com/package/@ssemble/mcp-server
- Репозиторий GitHub: https://github.com/ssembleinc/ssemble-mcp-server
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Функции ИИ: Генерация кода в реальном времени с автоматической проверкой
AI Functions — это библиотека на Python, которая позволяет определять функции с помощью спецификаций на естественном языке вместо кода реализации, выполняет код, сгенерированный LLM, во время выполнения и проверяет выходные данные с помощью постусловий, которые запускают автоматические повторные попытки при сбое.

Сервер MCP отслеживает известные ошибки в инструментах разработки для улучшения рекомендаций LLM
nanmesh-mcp — это MCP-сервер, который сканирует GitHub Issues, Stack Overflow и Reddit для отслеживания реальных проблем в 57 инструментах разработки, предоставляя LLM актуальные данные об ошибках перед рекомендацией библиотек.

SkillOpt: Оптимизация файлов навыков Markdown как обучаемых параметров для AI-агентов
SkillOpt формализует ad-hoc процесс редактирования файлов навыков Markdown для AI-агентов кодирования, используя передовые модели для предложения ограниченных правок, проверяемых на валидационных наборах. Лучшие навыки сходятся за 1-4 принятых правки из множества предложений и переносятся между моделями, например, от Codex к Claude Code.

Результаты тестирования: 6 бюджетных моделей против Claude Sonnet 4.6 в задаче оркестрации OpenClaw
Разработчик протестировал шесть более дешёвых ИИ-моделей против Claude Sonnet 4.6 в качестве основного оркестратора для настройки OpenClaw. Только o4-mini повторил идеальный результат Sonnet, в то время как другие провалились на критически важных задачах, требующих суждения, таких как проверка файлов и делегирование.