SoraMCP

Name: SoraMCP
Author: AceDataCloud

PyPI version PyPI downloads Python 3.10+ License: MIT MCP

Un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para la generación de vídeo con IA utilizando Sora a través de la API de AceDataCloud.

Genera vídeos con IA directamente desde Claude, VS Code o cualquier cliente compatible con MCP.

Características

Texto a vídeo - Genera vídeos a partir de descripciones de texto
Imagen a vídeo - Anima imágenes y crea vídeos a partir de imágenes de referencia
Vídeos de personajes - Reutiliza personajes en diferentes escenas
Generación asíncrona - Devoluciones de llamada (callbacks) mediante webhooks para flujos de trabajo de producción
Múltiples orientaciones - Vídeos en formato horizontal y vertical
Seguimiento de tareas - Supervisa el progreso de la generación y recupera los resultados

Referencia de herramientas

Herramienta	Descripción
`sora_generate_video`	Genera un vídeo con IA a partir de un prompt de texto usando Sora.
`sora_generate_video_from_image`	Genera un vídeo con IA a partir de imágenes de referencia usando Sora (Imagen a vídeo).
`sora_generate_video_with_character`	Genera un vídeo con IA que incluye un personaje de un vídeo de referencia.
`sora_generate_video_async`	Genera un vídeo con IA de forma asíncrona con notificación de callback.
`sora_generate_video_v2`	Genera un vídeo con IA usando Sora Versión 2 (canal de socios).
`sora_generate_video_v2_async`	Genera un vídeo con IA de forma asíncrona usando Sora Versión 2 con callback.
`sora_get_task`	Consulta el estado y el resultado de una tarea de generación de vídeo.
`sora_get_tasks_batch`	Consulta múltiples tareas de generación de vídeo a la vez.
`sora_list_models`	Lista todos los modelos Sora disponibles y sus capacidades.
`sora_list_actions`	Lista todas las acciones de la API de Sora disponibles y sus herramientas correspondientes.

Inicio rápido

1. Obtén tu token de API

Regístrate en la Plataforma AceDataCloud
Ve a la página de documentación de la API
Haz clic en "Acquire" para obtener tu token de API
Copia el token para usarlo a continuación

2. Usa el servidor alojado (Recomendado)

AceDataCloud aloja un servidor MCP gestionado — no requiere instalación local.

Endpoint: https://sora.mcp.acedata.cloud/mcp

Todas las solicitudes requieren un token Bearer. Usa el token de API del paso 1.

Claude.ai

Conéctate directamente en Claude.ai con OAuth — no se necesita token de API:

Ve a Configuración → Integraciones → Añadir más en Claude.ai
Introduce la URL del servidor: https://sora.mcp.acedata.cloud/mcp
Completa el flujo de inicio de sesión OAuth
Empieza a usar las herramientas en tu conversación

Claude Desktop

Añádelo a tu configuración (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json en macOS):

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

Cursor / Windsurf

Añádelo a tu configuración de MCP (.cursor/mcp.json o .windsurf/mcp.json):

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

VS Code (Copilot)

Añádelo a tu configuración de MCP de VS Code (.vscode/mcp.json):

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

O instala la extensión Ace Data Cloud MCP para VS Code, que agrupa los 15 servidores MCP con una configuración de un solo clic.

IDEs de JetBrains

Ve a Configuración → Herramientas → Asistente de IA → Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
Haz clic en Añadir → HTTP
Pega:

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

Claude Code

Claude Code admite servidores MCP de forma nativa:

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

O añádelo al archivo .mcp.json de tu proyecto:

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

Cline

Añádelo a la configuración de MCP de Cline (.cline/mcp_settings.json):

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

Amazon Q Developer

Añádelo a tu configuración de MCP:

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

Roo Code

Añádelo a la configuración de MCP de Roo Code:

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

Continue.dev

Añádelo a .continue/config.yaml:

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

Zed

Añádelo a la configuración de Zed (~/.config/zed/settings.json):

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

Prueba con cURL

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

# MCP initialize
curl -X POST https://sora.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. O ejecútalo localmente (Alternativa)

Si prefieres ejecutar el servidor en tu propia máquina:

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

# Set your API token
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN="your_token_here"

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

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

Claude Desktop (Local)

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

Docker (Autoalojamiento)

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

Los clientes se conectan con su propio token Bearer: el servidor extrae el token del encabezado Authorization de cada solicitud.

Herramientas disponibles

Generación de vídeo

Herramienta	Descripción
`sora_generate_video`	Genera vídeo a partir de un prompt de texto
`sora_generate_video_from_image`	Genera vídeo a partir de imágenes de referencia
`sora_generate_video_with_character`	Genera vídeo con un personaje de un vídeo de referencia
`sora_generate_video_async`	Genera vídeo con notificación de callback

Tareas

Herramienta	Descripción
`sora_get_task`	Consulta el estado de una sola tarea
`sora_get_tasks_batch`	Consulta múltiples tareas a la vez

Información

Herramienta	Descripción
`sora_list_models`	Lista los modelos Sora disponibles
`sora_list_actions`	Lista las acciones de API disponibles

Ejemplos de uso

Generar vídeo a partir de un prompt

User: Create a video of a sunset over mountains

Claude: I'll generate a sunset video for you.
[Calls sora_generate_video with prompt="A beautiful sunset over mountains..."]

Generar a partir de una imagen

User: Animate this image of a city skyline

Claude: I'll bring this image to life.
[Calls sora_generate_video_from_image with image_urls and prompt]

Vídeo basado en personajes

User: Use the robot character in a new scene

Claude: I'll create a new scene with the robot character.
[Calls sora_generate_video_with_character with character_url and prompt]

Modelos disponibles

Modelo	Duración máx.	Calidad	Características
`sora-2`	15 segundos	Buena	Generación estándar
`sora-2-pro`	25 segundos	Mejor	Mayor calidad, vídeos más largos

Opciones de vídeo

Tamaño:

small - Resolución más baja, generación más rápida
large - Resolución más alta (recomendado)

Orientación:

landscape - 16:9 (YouTube, presentaciones)
portrait - 9:16 (TikTok, Instagram Stories)

Duración:

10 segundos - Todos los modelos
15 segundos - Todos los modelos
25 segundos - Solo sora-2-pro

Configuración

Variables de entorno

Variable	Descripción	Predeterminado
`ACEDATACLOUD_API_TOKEN`	Token de API de AceDataCloud	Requerido
`ACEDATACLOUD_API_BASE_URL`	URL base de la API	`https://api.acedata.cloud`
`ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID`	ID de cliente OAuth (modo alojado)	—
`ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL`	URL base de la plataforma	`https://platform.acedata.cloud`
`SORA_DEFAULT_MODEL`	Modelo predeterminado	`sora-2`
`SORA_DEFAULT_SIZE`	Tamaño de vídeo predeterminado	`large`
`SORA_DEFAULT_DURATION`	Duración predeterminada (segundos)	`15`
`SORA_DEFAULT_ORIENTATION`	Orientación predeterminada	`landscape`
`SORA_REQUEST_TIMEOUT`	Tiempo de espera de solicitud (segundos)	`3600`
`LOG_LEVEL`	Nivel de registro	`INFO`

Opciones de línea de comandos

mcp-sora --help

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

Desarrollo

Configurar el entorno de desarrollo

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

# 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]"

Ejecutar pruebas

# 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

Calidad del código

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

Construir y publicar

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

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

Estructura del proyecto

SoraMCP/
├── core/                   # Core modules
│   ├── __init__.py
│   ├── client.py          # HTTP client for Sora 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 prompt templates
│   └── __init__.py
├── 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

Referencia de la API

Este servidor envuelve la API Sora de AceDataCloud:

API de vídeos Sora - Generación de vídeo
API de tareas Sora - Consultas de tareas

Contribución

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