KI-Videoverbesserung automatisieren: CLI, MCP-Server und Claude-Code-Skill

2. Juli 2026 • ContentaSoft Team

Die meisten lernen AI Video Enhancer Studio über den Windows-Assistenten kennen: Video laden, Verbesserungs-Preset wählen, Start klicken. Doch der Assistent ist nur eine Art, das Programm zu steuern. Dieselbe Engine — Upscaling mit NVIDIA RTX Video Super Resolution, RIFE-Frame-Interpolation, Entrauschen und Stabilisierung — wird auch mit einer vollständigen Kommandozeile namens aivideoenhancer, einem integrierten MCP-Server und einem installierbaren Claude-Code-Skill ausgeliefert.

Dieser Beitrag zeigt alle drei Ebenen: Verbesserung über die aivideoenhancer CLI, Anbinden des MCP-Servers an Claude Desktop oder Claude Code, und wie ein KI-Agent Ihre Pipeline auf Zuruf ausführt. Die CLI hat kein --json — für KI-Agenten nutzen Sie den MCP-Server. Vollständige Referenz auf https://github.com/contentasoftware/contentasoft-ai-video-enhancer-plugin.

Die aivideoenhancer CLI: dieselbe Engine, skriptfähig

Die ausführbare Datei heißt aivideoenhancer und wird zusammen mit der Desktop-App installiert — gleicher Installer, gleiche Lizenz. Eine Standardinstallation legt sie unter %LOCALAPPDATA%\Programs\AIVideoEnhancerStudio\ ab und nimmt den Ordner in Ihren PATH auf, sodass aivideoenhancer in jedem neuen Terminal funktioniert.

Starten Sie mit status, um GPU-Verfügbarkeit und Lizenzstatus zu prüfen, dann analyze, um eine Datei vor einem langen Lauf zu inspizieren:

aivideoenhancer status
aivideoenhancer info video.mp4

Ein einziger enhance-Befehl wendet Upscaling, Entrauschen und Stabilisierung in einem Durchgang an:

aivideoenhancer enhance old_tape.mp4 --output ./enhanced --upscale x4 --denoise strong

Batch-Verbesserung: ganze Ordner unbeaufsichtigt

Richten Sie enhance auf einen Ordner und wählen Sie ein Preset — alte Band-Restaurierung, Anime-Upscaling oder schwaches Licht:

aivideoenhancer enhance ./family-videos --output ./restored --preset old_video_restoration

Die Engine verarbeitet die Dateien nacheinander auf Ihrer GPU und schreibt die Ergebnisse in den Ausgabeordner. Packen Sie sie in eine geplante Aufgabe, und Ihr Archiv wird über Nacht konvertiert, ohne Abrechnung pro Minute.

Der MCP-Server: die richtige Schnittstelle für KI-Agenten

MCP (Model Context Protocol) ist der offene Standard, mit dem KI-Assistenten externe Tools aufrufen. Die CLI gibt mit --json JSON aus, was sich für Skripte eignet; für KI-Agenten ist der MCP-Server der einfachere Weg, und Sie starten ihn mit einem Befehl:

aivideoenhancer serve

Tragen Sie dies in Ihre claude_desktop_config.json ein, um Claude Desktop zu verbinden:

{
  "mcpServers": {
    "aivideoenhancer": {
      "command": "aivideoenhancer",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

Von da an können Sie Dinge sagen wie “verbessere jedes MP4 in meinem Downloads-Ordner mit dem Preset Old Video Restoration”, und der Agent ruft die lokale Engine direkt auf.

Claude-Code-Skill: Videoverbesserung in natürlicher Sprache

Wenn Sie Claude Code verwenden: Der Skill /contenta-video-enhancer ist zusammen mit dem MCP-Server im AI Video Enhancer Studio-Plugin enthalten, eine Installation gibt dem Agenten also beides. Zwei Befehle:

/plugin marketplace add contentasoftware/contentasoft-ai-video-enhancer-plugin
/plugin install contentasoft-ai-video-enhancer@contentasoft-ai-video-enhancer-plugin

In Cursor, Claude Desktop, VS Code oder jedem anderen MCP-Client fügen Sie diesen Server-Eintrag hinzu (benötigt Node.js 18 oder neuer):

{
  "mcpServers": {
    "ai-video-enhancer": { "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "@contentasoft/ai-video-enhancer-mcp"] }
  }
}

Beschreiben Sie die Aufgabe in eigenen Worten — “skaliere diesen Hochzeitsordner auf 4K mit starkem Entrauschen”. Der Skill baut die richtigen aivideoenhancer-Befehle.

Alles dokumentiert auf GitHub

Der Plugin-Quellcode, die MCP-Server-Referenz und die CLI-Dokumentation liegen im öffentlichen GitHub-Repository, das Launcher-Paket ist auf npm veröffentlicht: github.com/contentasoftware/contentasoft-ai-video-enhancer-plugin · npmjs.com/package/@contentasoft/ai-video-enhancer-mcp

GPU-Anforderungen: NVIDIA RTX für VSR

Die meisten Modi laufen über DirectML oder CUDA. NVIDIA RTX Video Super Resolution (VSR) erfordert eine RTX-2000-Serie oder neuer. Führen Sie aivideoenhancer status aus, bevor Sie einen Batch starten.

Häufige Fragen

Kostet die CLI extra?

Nein. CLI, MCP-Server und Skill stecken im selben Installer und sind durch dieselbe Einmallizenz für $129 abgedeckt.

Funktioniert sie in der kostenlosen Testphase?

Ja. Die ersten 5 Dateien werden sauber verbessert; danach trägt die Ausgabe ein Wasserzeichen, bis Sie sich registrieren.

Hat die CLI eine Option --json?

Ja. Jeder Befehl akzeptiert --json und gibt ein JSON-Objekt mit success, exitCode und outputs aus; die Exit-Codes sind dieselben wie in den anderen ContentaSoft-Befehlszeilen. KI-Agenten können auch den MCP-Server nutzen, der typisierte Tool-Ergebnisse liefert.

Ein Installer. GUI, CLI, MCP und Skill.

Laden Sie die kostenlose Testversion herunter und starten Sie Ihren ersten Batch im Terminal in wenigen Minuten, ohne Kreditkarte.

Kostenlose Testversion herunterladen

Dieselbe Engine, drei Schnittstellen

Ob Assistent, PowerShell-Skript oder Claude-Agent — AI Video Enhancer Studio nutzt dieselbe lokale GPU-Pipeline.