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SeedanceMCP

PyPI version PyPI downloads Python 3.10+ License: MIT MCP

AceDataCloud API を通じて ByteDance Seedance を利用したAI動画生成のための Model Context Protocol (MCP) サーバーです。

Claude、VS Code、またはMCP互換クライアントから直接AI動画を生成できます。

機能

  • テキストから動画 (Text to Video) - テキストプロンプトからAI生成動画を作成

  • 画像から動画 (Image to Video) - 開始フレーム、終了フレーム、参照画像制御を使用して画像をアニメーション化

  • 複数のモデル - Seedance 1.5 Pro、1.0 Pro、1.0 Pro Fast、1.0 Lite T2V/I2V をサポート

  • 複数の解像度 - 480p、720p(デフォルト)、1080pの出力に対応

  • 柔軟なアスペクト比 - 16:9、9:16、1:1、4:3、3:4、21:9、およびアダプティブ

  • オーディオ生成 - 動画用の同期オーディオを生成 (1.5 Pro)

  • サービスティア - デフォルト(優先)およびFlex(コスト効率重視)の処理

  • タスク追跡 - 生成の進捗状況を監視し、結果を取得

ツールリファレンス

ツール

説明

seedance_generate_video

ByteDance Seedanceを使用してテキストプロンプトからAI動画を生成します。

seedance_generate_video_from_image

ByteDance Seedanceを使用して参照画像からAI動画を生成します。

seedance_get_task

動画生成タスクのステータスと結果を照会します。

seedance_get_tasks_batch

複数の動画生成タスクを一度に照会します。

seedance_list_models

利用可能なすべてのSeedanceモデルとその機能および価格を一覧表示します。

seedance_list_resolutions

Seedanceで利用可能なすべての解像度とアスペクト比を一覧表示します。

seedance_list_actions

利用可能なすべてのSeedance APIアクションと対応するツールを一覧表示します。

クイックスタート

1. APIトークンの取得

  1. AceDataCloud Platform にサインアップします

  2. APIドキュメントページ に移動します

  3. 「Acquire」 をクリックしてAPIトークンを取得します

  4. 以下の使用のためにトークンをコピーします

2. ホスト型サーバーの使用(推奨)

AceDataCloudは管理されたMCPサーバーをホストしており、ローカルインストールは不要です

エンドポイント: https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp

すべてのリクエストにはBearerトークンが必要です。ステップ1で取得したAPIトークンを使用してください。

Claude.ai

OAuthを使用して Claude.ai に直接接続します(APIトークンは不要です):

  1. Claude.ai の 設定 → 統合 → その他を追加 に移動します

  2. サーバーURLを入力します: https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp

  3. OAuthログインフローを完了します

  4. 会話でツールの使用を開始します

Claude Desktop

設定ファイル(macOSの場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf

MCP設定(.cursor/mcp.json または .windsurf/mcp.json)に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

VS Code (Copilot)

VS CodeのMCP設定(.vscode/mcp.json)に追加します:

{
  "servers": {
    "seedance": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

または、VS Code用の Ace Data Cloud MCP拡張機能 をインストールしてください。これには15個のMCPサーバーすべてがバンドルされており、ワンクリックでセットアップできます。

JetBrains IDEs

  1. 設定 → ツール → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP) に移動します

  2. 追加HTTP をクリックします

  3. 以下を貼り付けます:

{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "url": "https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Claude Code

Claude CodeはMCPサーバーをネイティブでサポートしています:

claude mcp add seedance --transport http https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp \
  -h "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

または、プロジェクトの .mcp.json に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cline

ClineのMCP設定(.cline/mcp_settings.json)に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Amazon Q Developer

MCP設定に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Roo Code

Roo CodeのMCP設定に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Continue.dev

.continue/config.yaml に追加します:

mcpServers:
  - name: seedance
    type: streamable-http
    url: https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp
    headers:
      Authorization: "Bearer YOUR_API_TOKEN"

Zed

Zedの設定(~/.config/zed/settings.json)に追加します:

{
  "language_models": {
    "mcp_servers": {
      "seedance": {
        "url": "https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
        }
      }
    }
  }
}

cURLテスト

# Health check (no auth required)
curl https://seedance.mcp.acedata.cloud/health

# MCP initialize
curl -X POST https://seedance.mcp.acedata.cloud/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}'

3. ローカルでの実行(代替手段)

サーバーを自分のマシンで実行したい場合:

# Install from PyPI
pip install mcp-seedance
# or
uvx mcp-seedance

# Set your API token
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN="your_token_here"

# Run (stdio mode for Claude Desktop / local clients)
mcp-seedance

# Run (HTTP mode for remote access)
mcp-seedance --transport http --port 8000

Claude Desktop (ローカル)

{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-seedance"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

Docker (セルフホスト)

docker pull ghcr.io/acedatacloud/mcp-seedance:latest
docker run -p 8000:8000 ghcr.io/acedatacloud/mcp-seedance:latest

クライアントは独自のBearerトークンで接続します。サーバーは各リクエストの Authorization ヘッダーからトークンを抽出します。

利用可能なツール

動画生成

ツール

説明

seedance_generate_video

テキストプロンプトから動画を生成

seedance_generate_video_from_image

参照/開始/終了画像を使用して動画を生成

タスク

ツール

説明

seedance_get_task

単一のタスクステータスを照会

seedance_get_tasks_batch

複数のタスクを一度に照会

情報

ツール

説明

seedance_list_models

利用可能なSeedanceモデルを一覧表示

seedance_list_resolutions

利用可能な出力解像度を一覧表示

seedance_list_actions

利用可能なAPIアクションを一覧表示

使用例

プロンプトから動画を生成

User: Create a video of a cat playing with a ball of yarn

Claude: I'll generate a video for you.
[Calls seedance_generate_video with prompt="A cute cat playfully batting a ball of yarn"]

画像をアニメーション化

User: Turn this image into a video: https://example.com/landscape.jpg

Claude: I'll create a video from your image.
[Calls seedance_generate_video_from_image with first_frame_url and appropriate prompt]

オーディオ付きで生成

User: Create a video of rain falling with sound

Claude: I'll generate a video with synchronized audio.
[Calls seedance_generate_video with prompt="Rain falling on a quiet street" and generate_audio=True, model="doubao-seedance-1-5-pro-251215"]

利用可能なモデル

モデル

説明

機能

doubao-seedance-1-5-pro-251215

1.5 Pro

オーディオ生成, T2V, I2V

doubao-seedance-1-0-pro-250528

1.0 Pro (デフォルト)

高品質 T2V, I2V

doubao-seedance-1-0-pro-fast-251015

1.0 Pro Fast

高速生成

doubao-seedance-1-0-lite-t2v-250428

1.0 Lite T2V

軽量テキストから動画

doubao-seedance-1-0-lite-i2v-250428

1.0 Lite I2V

軽量画像から動画

利用可能なアスペクト比

アスペクト比

説明

用途

16:9

横長 (デフォルト)

YouTube, TV, プレゼンテーション

9:16

縦長

TikTok, Instagram Reels

1:1

正方形

Instagram投稿

4:3

伝統的

クラシックな動画フォーマット

3:4

伝統的な縦長

縦長コンテンツ

21:9

ウルトラワイド

シネマティックコンテンツ

adaptive

アダプティブ

画像から自動検出

設定

環境変数

変数

説明

デフォルト

ACEDATACLOUD_API_TOKEN

AceDataCloudのAPIトークン

必須

ACEDATACLOUD_API_BASE_URL

APIベースURL

https://api.acedata.cloud

ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID

OAuthクライアントID (ホストモード)

ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL

プラットフォームベースURL

https://platform.acedata.cloud

SEEDANCE_DEFAULT_MODEL

デフォルトモデル

doubao-seedance-1-0-pro-250528

SEEDANCE_DEFAULT_RESOLUTION

デフォルト解像度

720p

SEEDANCE_DEFAULT_RATIO

デフォルトアスペクト比

16:9

SEEDANCE_DEFAULT_DURATION

デフォルト時間 (秒)

5

SEEDANCE_REQUEST_TIMEOUT

リクエストタイムアウト (秒)

1800

LOG_LEVEL

ログレベル

INFO

コマンドラインオプション

mcp-seedance --help

Options:
  --version          Show version
  --transport        Transport mode: stdio (default) or http
  --port             Port for HTTP transport (default: 8000)

開発

開発環境のセットアップ

# Clone repository
git clone https://github.com/AceDataCloud/SeedanceMCP.git
cd SeedanceMCP

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # or `.venv\Scripts\activate` on Windows

# Install with dev dependencies
pip install -e ".[dev,test]"

テストの実行

# Run unit tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=core --cov=tools

# Run integration tests (requires API token)
pytest tests/test_integration.py -m integration

コード品質

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

ビルドと公開

# Install build dependencies
pip install -e ".[release]"

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

プロジェクト構造

SeedanceMCP/
├── core/                   # Core modules
│   ├── __init__.py
│   ├── client.py          # HTTP client for Seedance API
│   ├── config.py          # Configuration management
│   ├── exceptions.py      # Custom exceptions
│   ├── server.py          # MCP server initialization
│   ├── types.py           # Type definitions
│   └── utils.py           # Utility functions
├── tools/                  # MCP tool definitions
│   ├── __init__.py
│   ├── video_tools.py     # Video generation tools
│   ├── task_tools.py      # Task query tools
│   └── info_tools.py      # Information tools
├── prompts/                # MCP prompts
│   └── __init__.py        # Prompt templates
├── tests/                  # Test suite
│   ├── conftest.py
│   ├── test_client.py
│   ├── test_config.py
│   ├── test_integration.py
│   └── test_utils.py
├── deploy/                 # Deployment configs
│   └── production/
│       ├── deployment.yaml
│       ├── ingress.yaml
│       └── service.yaml
├── .env.example           # Environment template
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── Dockerfile             # Docker image for HTTP mode
├── docker-compose.yaml    # Docker Compose config
├── LICENSE
├── main.py                # Entry point
├── pyproject.toml         # Project configuration
└── README.md

APIリファレンス

このサーバーは AceDataCloud Seedance API をラップしています:

貢献

貢献を歓迎します!以下の手順に従ってください:

  1. リポジトリをフォークする

  2. フィーチャーブランチを作成する (git checkout -b feature/amazing)

  3. 変更をコミットする (git commit -m 'Add amazing feature')

  4. ブランチにプッシュする (git push origin feature/amazing)

  5. プルリクエストを開く

ライセンス

MITライセンス - 詳細は LICENSE を参照してください。

リンク


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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AceDataCloud/MCPSeedance'

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