動画カット

このパイプラインを使うレシピ

• 長尺動画 → 複数のキャプション付きクリップを、コマンド一つで

  長い動画をN本のキャプション付きショートクリップに分割。文字起こしは一度だけ、AIがベストな瞬間を自動抽出し、各クリップを並列でトリミング＋キャプション付け。オプションでTikTok / Reels / Shorts向けの縦型（9:16）、Instagram向けの正方形（1:1）、ポートレート（4:5）へ再フォーマットも可能。キャプションのアンカーは自動調整されます。

  6 パイプライン · CLI

このパイプラインに関する記事

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• ショート動画の作り方：長い動画から切り抜きを作る手順

動画カット API

このパイプラインをご自身のコードから呼び出せます。1回のリクエストで実行が始まり、モデルは独立したエンドポイントではなく入力フィールドです。

import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";

const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "video-trim",
  input: {
    video_url: "https://example.com/interview.mp4",
    transcript_url: "https://example.com/interview.vtt",
    start_sec: 12,
    end_sec: 48,
  },
});

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="video-trim",
    input={
        "video_url": "https://example.com/interview.mp4",
        "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt",
        "start_sec": 12,
        "end_sec": 48,
    },
))

client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))

input := json.RawMessage(`{
  "video_url": "https://example.com/interview.mp4",
  "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt",
  "start_sec": 12,
  "end_sec": 48
}`)

run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "video-trim", input)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

pipe2 pipelines run \
  --pipeline video-trim \
  --input-json '{"video_url": "https://example.com/interview.mp4", "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt", "start_sec": 12, "end_sec": 48}' \
  --wait

APIトークンを取得 →

パラメータ

end_sec 必須

区間の終了(この値は含まない)。start_sec より大きい必要があります。

number

start_sec 必須

区間の開始。通常は上流の抽出処理(例: highlights)から供給されます。

number

transcript_url 必須

元動画の SRT 文字起こし, 必須。区間はそのセグメント境界にスナップされ、切り出された SRT が下流の字幕付け用に返されます。

string

video_url 必須

トリミングする元動画。

string

AIエージェントから使う

任意の MCP クライアントを pipe2 に接続すると、エージェントがこれらのツールを使えるようになります。このパイプラインを見つけ、上と同じスキーマを読み取って実行します。

• list_pipelines
• get_pipeline_schema
• run_pipeline
• get_pipeline_run_status
• request_upload

{
  "mcpServers": {
    "pipe2ai": {
      "url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
    }
  }
}

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よくある質問