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VeoMCP

by AceDataCloud
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Python
Hybrid

VeoMCP

PyPI version PyPI downloads Python 3.10+ License: MIT MCP

AceDataCloud API를 통해 Veo를 사용하는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.

Claude, VS Code 또는 MCP 호환 클라이언트에서 직접 텍스트 프롬프트나 이미지로 AI 비디오를 생성하세요.

주요 기능

  • 텍스트-비디오 - 텍스트 설명으로 AI 생성 비디오 제작

  • 이미지-비디오 - 이미지 애니메이션화 또는 이미지 간 전환 생성

  • 다중 이미지 융합 - 여러 이미지의 요소를 혼합

  • 1080p 업스케일링 - 생성된 비디오의 고해상도 버전 획득

  • 작업 추적 - 생성 진행 상황 모니터링 및 결과 조회

  • 다양한 모델 - 다양한 Veo 모델을 통해 품질과 속도 선택 가능

도구 참조

도구

설명

veo_text_to_video

Veo를 사용하여 텍스트 프롬프트에서 AI 비디오 생성

veo_image_to_video

하나 이상의 참조 이미지를 사용하여 Veo로 AI 비디오 생성

veo_get_1080p

생성된 비디오의 1080p 고해상도 버전 획득

veo_get_task

비디오 생성 작업의 상태 및 결과 조회

veo_get_tasks_batch

여러 비디오 생성 작업을 한 번에 조회

veo_list_models

사용 가능한 모든 Veo 모델 및 기능 목록

veo_list_actions

사용 가능한 모든 Veo API 작업 및 해당 도구 목록

veo_get_prompt_guide

Veo 비디오 생성을 위한 효과적인 프롬프트 작성 가이드 제공

빠른 시작

1. API 토큰 받기

  1. AceDataCloud 플랫폼에 가입

  2. API 문서 페이지로 이동

  3. **"Acquire"**를 클릭하여 API 토큰 획득

  4. 아래 사용을 위해 토큰 복사

2. 호스팅 서버 사용 (권장)

AceDataCloud는 관리형 MCP 서버를 호스팅하므로 별도의 로컬 설치가 필요 없습니다.

엔드포인트: https://veo.mcp.acedata.cloud/mcp

모든 요청에는 Bearer 토큰이 필요합니다. 1단계에서 받은 API 토큰을 사용하세요.

Claude.ai

OAuth를 사용하여 Claude.ai에 직접 연결하세요 (API 토큰 불필요):

  1. Claude.ai 설정 → 통합 → 더 추가하기로 이동

  2. 서버 URL 입력: https://veo.mcp.acedata.cloud/mcp

  3. OAuth 로그인 절차 완료

  4. 대화에서 도구 사용 시작

Claude Desktop

설정 파일(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, macOS 기준)에 추가:

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

Cursor / Windsurf

MCP 설정(.cursor/mcp.json 또는 .windsurf/mcp.json)에 추가:

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

VS Code (Copilot)

VS Code MCP 설정(.vscode/mcp.json)에 추가:

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

또는 VS Code용 Ace Data Cloud MCP 확장 프로그램을 설치하면 15개의 MCP 서버를 클릭 한 번으로 설정할 수 있습니다.

JetBrains IDEs

  1. **설정 → 도구 → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)**로 이동

  2. 추가 → HTTP 클릭

  3. 붙여넣기:

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

Claude Code

Claude Code는 MCP 서버를 기본적으로 지원합니다:

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

또는 프로젝트의 .mcp.json에 추가:

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

Cline

Cline의 MCP 설정(.cline/mcp_settings.json)에 추가:

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

Amazon Q Developer

MCP 구성에 추가:

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

Roo Code

Roo Code MCP 설정에 추가:

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

Continue.dev

.continue/config.yaml에 추가:

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

Zed

Zed 설정(~/.config/zed/settings.json)에 추가:

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

cURL 테스트

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

# MCP initialize
curl -X POST https://veo.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. 로컬 실행 (대안)

자신의 컴퓨터에서 서버를 실행하려면:

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

# Set your API token
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN="your_token_here"

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

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

Claude Desktop (로컬)

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

Docker (셀프 호스팅)

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

클라이언트는 자체 Bearer 토큰으로 연결하며, 서버는 각 요청의 Authorization 헤더에서 토큰을 추출합니다.

사용 가능한 도구

비디오 생성

도구

설명

veo_text_to_video

텍스트 프롬프트에서 비디오 생성

veo_image_to_video

참조 이미지에서 비디오 생성

veo_get_1080p

고해상도 1080p 버전 획득

작업

도구

설명

veo_get_task

단일 작업 상태 조회

veo_get_tasks_batch

여러 작업 한 번에 조회

정보

도구

설명

veo_list_models

사용 가능한 Veo 모델 목록

veo_list_actions

사용 가능한 API 작업 목록

veo_get_prompt_guide

비디오 프롬프트 작성 가이드 획득

사용 예시

텍스트로 비디오 생성

User: Create a video of a sunset over the ocean

Claude: I'll generate a sunset video for you.
[Calls veo_text_to_video with prompt="Cinematic shot of a golden sunset over the ocean, waves gently rolling, warm colors reflecting on the water"]

이미지 애니메이션화

User: Animate this product image to make it rotate slowly

Claude: I'll create a video from your image.
[Calls veo_image_to_video with image_urls=["product_image.jpg"], prompt="Product slowly rotates 360 degrees, studio lighting"]

이미지 전환 생성

User: Create a video that transitions between these two landscape photos

Claude: I'll create a transition video between your images.
[Calls veo_image_to_video with image_urls=["img1.jpg", "img2.jpg"], prompt="Smooth cinematic transition between scenes"]

사용 가능한 모델

모델

Text2Video

Image2Video

이미지 입력

veo2

✅

✅

1개 이미지 (첫 프레임)

veo2-fast

✅

✅

1개 이미지 (첫 프레임)

veo3

✅

✅

1-3개 이미지

veo3-fast

✅

✅

1-3개 이미지

veo31

✅

✅

1-3개 이미지

veo31-fast

✅

✅

1-3개 이미지

veo31-fast-ingredients

❌

✅

1-3개 이미지 (융합)

종횡비:

  • 16:9 - 가로/와이드스크린 (기본값)

  • 9:16 - 세로 (소셜 미디어)

  • 4:3 - 표준

  • 3:4 - 세로 표준

  • 1:1 - 정사각형

구성

환경 변수

변수

설명

기본값

ACEDATACLOUD_API_TOKEN

AceDataCloud API 토큰

필수

ACEDATACLOUD_API_BASE_URL

API 기본 URL

https://api.acedata.cloud

ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID

OAuth 클라이언트 ID (호스팅 모드)

—

ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL

플랫폼 기본 URL

https://platform.acedata.cloud

VEO_DEFAULT_MODEL

기본 생성 모델

veo2

VEO_REQUEST_TIMEOUT

요청 타임아웃 (초)

180

LOG_LEVEL

로그 레벨

INFO

명령줄 옵션

mcp-veo --help

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

개발

개발 환경 설정

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

# 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]"

테스트 실행

# 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

코드 품질

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

빌드 및 배포

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

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

프로젝트 구조

VeoMCP/
├── core/                   # Core modules
│   ├── __init__.py
│   ├── client.py          # HTTP client for Veo 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
│   ├── info_tools.py      # Information tools
│   └── task_tools.py      # Task query tools
├── prompts/                # MCP prompts
│   └── __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
├── Dockerfile             # Docker image for HTTP mode
├── docker-compose.yaml    # Docker Compose config
├── LICENSE
├── main.py                # Entry point
├── pyproject.toml         # Project configuration
└── README.md

API 참조

이 서버는 AceDataCloud Veo API를 래핑합니다:

기여

기여를 환영합니다! 다음 절차를 따라주세요:

  1. 저장소 포크

  2. 기능 브랜치 생성 (git checkout -b feature/amazing)

  3. 변경 사항 커밋 (git commit -m 'Add amazing feature')

  4. 브랜치 푸시 (git push origin feature/amazing)

  5. Pull Request 열기

라이선스

MIT 라이선스 - 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.

링크

AceDataCloud에서 사랑을 담아 제작함

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - A tier

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

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