MCP视频生成服务器
一个强大的MCP（模型上下文协议）服务器，用于使用最新的2025型号生成AI视频。使用谷歌Veo-3、腾讯浑源视频、Mochi-1等尖端人工智能模型从文本提示或图像生成视频。
特性
- 25+AI视频模型：最新2025车型包括Veo-3、浑源视频、Mochi-1、LTX视频、金字塔流、Seedance、海螺、克林等
- 多种输入类型：文本到视频、图像到视频和混合模型
- 高级参数：持续时间、分辨率、FPS、宽高比、运动强度、相机移动
- 视频处理工具：元数据提取、速度调整、缩放、过滤、连接、音频分离
- 自动下载：生成的视频将以有组织的命名自动保存在本地
- MCP集成：适用于Claude Desktop、Cursor、Claude Code和其他MCP客户端
快速开始
先决条件
- Node.js 18+
- pnpm包管理器
- 复制API令牌
- FFmpeg（用于视频处理工具）
安装
- 克隆和安装依赖关系：
git clone
cd mcp-video-generation
pnpm install- 设置环境变量：
cp .env.example .env.local
# Add your REPLICATE_API_TOKEN to .env.local- 构建并安装到MCP客户端：
pnpm run install-server # Install to all MCP clients
# Or install to specific clients:
pnpm run install-desktop # Claude Desktop only
pnpm run install-cursor # Cursor only
pnpm run install-code # Claude Code only支持的型号
谷歌Vio Models（2025年）
- 我看到-3：最新型号，支持音频生成，最长30秒，支持4K
- VEO-3-FAST：具有音频生成功能的快速变体
- 我看到-2：上一代，仅文本转视频
腾讯浑源视频（2025）
- 浑源视频：高品质中国型号，最高10秒，720p-1280p
Genmo Mochi-1（2025）
- 莫奇-1：开源型号，最大5.4s，480p
LTX视频（2025）
- ltx视频：Lightricks型号，最长10秒，768便士
金字塔流（2025）
- 金字塔流：文本到视频和图像到视频
字节跳动种子（2025）
- seedance pro：专业模型，两种输入类型
- 小树苗：轻型变体
迷你麦克斯海螺（2025）
- 海洛2号：文本和图像输入
- 极小极大视频：仅文本转视频
- 最小最大导演：带相机控制的导演模型
快手克林（2025）
- kling-v2.1-master：最新主模型
- kling-v1.6-pro：专业版
老雷（2025）
- ray-flash-2：快速变体
- 射线-2：标准型号
- 邮件：原始Ray模型
阿里巴巴广域网（2025）
- wan-t2v-720p/480p：文本到视频变体
- wan-i2v-720p/480p：图像到视频变体
PixVerse（2025）
- 像素v 4.5：最新版本，最多8秒，多种分辨率
用法示例
基本视频生成
// Generate a video with Veo-3
{
"model": "veo-3",
"prompt": "A serene sunrise over mountains with birds flying",
"duration": 5,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"generate_audio": true
}图像转视频
// Convert image to video with Pyramid Flow
{
"model": "pyramid-flow",
"prompt": "The scene comes to life with gentle movement",
"image": "https://example.com/image.jpg",
"duration": 5,
"resolution": "768p"
}带相机控制的导演模式
// Use MiniMax Director for camera movement
{
"model": "minimax-director",
"prompt": "A cinematic shot of a bustling city street",
"duration": 6,
"camera_movement": "dolly",
"resolution": "1080p"
}视频处理工具
元数据抽取
// Get comprehensive video metadata
{
"tool": "get-video-metadata",
"file_path": "/absolute/path/to/video.mp4"
}调速
// Change video playback speed
{
"tool": "adjust-video-speed",
"input": "/path/to/input.mp4",
"speed_factor": 2.0, // 2x speed
"output": "/path/to/output.mp4"
}视频缩放
// Resize video resolution
{
"tool": "scale-video",
"input": "/path/to/input.mp4",
"width": 1920,
"height": 1080,
"output": "/path/to/output.mp4",
"maintain_aspect": true
}应用筛选器
// Apply FFmpeg filters
{
"tool": "apply-video-filters",
"input": "/path/to/input.mp4",
"filter_string": "brightness=0.1,contrast=1.2",
"output": "/path/to/output.mp4"
}连接视频
// Join multiple videos
{
"tool": "concatenate-segments",
"inputs": ["/path/to/video1.mp4", "/path/to/video2.mp4"],
"output": "/path/to/combined.mp4",
"re_encode": false
}分离音频和视频
// Extract audio and video tracks
{
"tool": "separate-audio-and-video",
"input": "/path/to/input.mp4",
"video_output": "/path/to/video_only.mp4",
"audio_output": "/path/to/audio_only.mp3",
"audio_format": "mp3"
}配置
环境变量
创建 .env.local 文件包含：
REPLICATE_API_TOKEN=your_replicate_token_hereMCP客户端配置
服务器会自动更新以下配置文件：
- 克劳德桌面：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 光标：
~/Library/Application Support/Cursor/User/claude_desktop_config.json - 克劳德代码：
~/.claude/claude_code_config.json - MCP：
.mcp.json
发展
命令
pnpm run build # Compile TypeScript
pnpm start # Run the server
pnpm run install-server # Build and install to all clients项目结构
src/
├── index.ts # Main MCP server implementation
scripts/
├── update-config.js # Configuration installer
dist/ # Compiled JavaScript
videos/ # Default video output directory添加新模型
- 将模型配置添加到
VIDEO_MODELS对象在src/index.ts - 将模型添加到工具架构中的枚举中
- 在switch语句中添加特定于模型的参数处理
- 构建并重新安装：
pnpm run install-server
故障排除
常见问题
未找到FFmpeg
# macOS
brew install ffmpeg
# Ubuntu/Debian
sudo apt install ffmpeg复制API错误
- 验证您的API令牌是否正确
- 检查您的Replicate帐户积分
- 确保模型版本仍然可用
视频生成超时
- 大型视频可能需要15分钟
- 使用提供的web URL监控进度
- 检查Replicate仪表板的队列状态
文件权限
- 确保输出目录可写
- 检查文件路径是否绝对有效
许可证
麻省理工学院
贡献
- 分叉存储库
- 创建要素分支
- 进行更改
- 如果适用，添加测试
- 提交拉取请求
支持
对于问题和疑问：
- 检查故障排除部分
- 查看复制模型文档
- 在GitHub上打开一个问题