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Glama

Veo2 による MCP ビデオ生成

鍛冶屋のバッジ

このプロジェクトは、Google Veo2 の動画生成機能を公開する Model Context Protocol(MCP)サーバーを実装します。これにより、クライアントはテキストプロンプトまたは画像から動画を生成し、MCP リソースを介して生成された動画にアクセスできるようになります。

特徴

  • テキストプロンプトからビデオを生成する

  • 画像からビデオを生成する

  • MCP リソースを通じて生成されたビデオにアクセスする

  • ビデオ生成テンプレートの例

  • stdioとSSEトランスポートの両方をサポート

Related MCP server: Youtube Vision MCP

サンプル画像

1dec9c71-07dc-4a6e-9e17-8da355d72ba1

動画への画像サンプル

画像から動画へ - Grokで生成された子犬から

画像から動画へ - 本物の猫から

前提条件

  • Node.js 18以上

  • Gemini API と Veo2 モデルにアクセスできる Google API キー (= API キーを使用してクレジットカードを設定する必要があります! -> aistudio.google.com にアクセスしてください)

インストール

FLUJOへのインストール

  1. サーバーの追加をクリック

  2. Github URL をコピーして FLUJO に貼り付けます

  3. 「解析」、「複製」、「インストール」、「ビルド」、「保存」をクリックします。

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の mcp-video-generation-veo2 を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @mario-andreschak/mcp-veo2 --client claude

手動インストール

  1. リポジトリをクローンします。

    git clone https://github.com/yourusername/mcp-video-generation-veo2.git cd mcp-video-generation-veo2
  2. 依存関係をインストールします:

    npm install
  3. Google API キーを使用して.envファイルを作成します。

    cp .env.example .env # Edit .env and add your Google API key

    .envファイルは次の変数をサポートします。

    • GOOGLE_API_KEY : Google APIキー(必須)

    • PORT : サーバーポート(デフォルト: 3000)

    • STORAGE_DIR : 生成されたビデオを保存するディレクトリ (デフォルト: ./generated-videos)

    • LOG_LEVEL : ログレベル(デフォルト: 致命的)

      • 使用可能なレベル: verbose、debug、info、warn、error、fatal、none

      • 開発の場合は、より詳細なログを取得するには、 debugまたはinfoに設定します。

      • 本番環境では、コンソール出力を最小限に抑えるために、 fatalのままにしておきます。

  4. プロジェクトをビルドします。

    npm run build

使用法

サーバーの起動

stdio または SSE トランスポートのいずれかを使用してサーバーを起動できます。

stdio トランスポート (デフォルト)

npm start # or npm start stdio

SSEトランスポート

npm start sse

これにより、ポート 3000 (または.envファイルで指定されたポート) でサーバーが起動します。

MCPツール

サーバーは次の MCP ツールを公開します。

テキストからビデオを生成する

テキストプロンプトからビデオを生成します。

パラメータ:

  • prompt (文字列): ビデオ生成のためのテキストプロンプト

  • config (オブジェクト、オプション): 設定オプション

    • aspectRatio (文字列、オプション): "16:9" または "9:16"

    • personGeneration (文字列、オプション): "dont_allow" または "allow_adult"

    • numberOfVideos (数値、オプション): 1 または 2

    • durationSeconds (数値、オプション): 5~8

    • enhancePrompt (ブール値、オプション): プロンプトを強化するかどうか

    • negativePrompt (文字列、オプション): 生成しない内容を説明するテキスト

例:

{ "prompt": "Panning wide shot of a serene forest with sunlight filtering through the trees, cinematic quality", "config": { "aspectRatio": "16:9", "personGeneration": "dont_allow", "durationSeconds": 8 } }

画像からビデオを生成する

画像からビデオを生成します。

パラメータ:

  • image (文字列): Base64でエンコードされた画像データ

  • prompt (文字列、オプション):ビデオ生成をガイドするテキストプロンプト

  • config (オブジェクト、オプション): 構成オプション (上記と同じですが、personGeneration は "dont_allow" のみをサポートします)

生成されたビデオのリスト

生成されたすべてのビデオを一覧表示します。

MCPリソース

サーバーは次の MCP リソースを公開します。

動画://{id}

生成されたビデオに ID でアクセスします。

ビデオ://テンプレート

サンプルのビデオ生成テンプレートにアクセスします。

発達

プロジェクト構造

  • src/ : ソースコード

    • index.ts : メインエントリポイント

    • server.ts : MCP サーバー構成

    • config.ts : 構成の処理

    • tools/ : MCPツールの実装

    • resources/ : MCP リソース実装

    • services/ : 外部サービス統合

    • utils/ : ユーティリティ関数

建物

npm run build

開発モード

npm run dev

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/mario-andreschak/mcp-veo2'

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