Luma AI MCP サーバー 🎥

Luma AI の Dream Machine API 用のモデル コンテキスト プロトコル サーバー。

概要

このMCPサーバーは、Luma AIのDream Machine API (v1)と統合され、大規模言語モデルを介してAI生成の動画や画像を生成、管理、操作するためのツールを提供します。モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装することで、AIアシスタントとLumaのクリエイティブツール間のシームレスな連携を実現します。

Related MCP server: mcp-media-engine

特徴 ✨

• テキストからビデオへの生成

• キーフレームを使用した高度なビデオ生成

• 画像から動画への変換

• ビデオの拡張と補間

• 参照画像を使用した画像生成

• 動画への音声追加

• ビデオのアップスケーリング

• 信用管理

• 世代追跡とステータスチェック

ツール 🛠️

1. ping

   • Luma APIが実行されているかどうかを確認する

   • パラメータは必要ありません

2. create_generation

   • 新しいビデオ世代を創造する

   • 入力：

     • prompt （文字列、必須）: 生成するビデオのテキスト説明

     • model (文字列、オプション): 使用するモデル (デフォルト: "ray-2")

       • 利用可能なモデル: 「ray-1-6」、「ray-2」、「ray-flash-2」

     • resolution （文字列、オプション）: ビデオ解像度（選択肢:「540p」、「720p」、「1080p」、「4k」）

     • duration (文字列、オプション): ビデオの長さ (現在は「5秒」と「9秒」のみがサポートされています)

     • aspect_ratio （文字列、オプション）: ビデオのアスペクト比（例："16:9"、"1:1"、"9:16"、"4:3"、"3:4"、"21:9"、"9:21"）

     • loop (ブール値、オプション): ビデオをループさせるかどうか

     • keyframes （オブジェクト、オプション）：高度なビデオ生成の開始フレームと終了フレーム：

       • frame0および/またはframe1次のいずれかになります:

         • 画像キーフレームの場合は{"type": "image", "url": "image_url"}

         • ビデオキーフレームの場合は{"type": "generation", "id": "generation_id"}

3. get_generation

   • 世代のステータスを取得します

   • 入力：

     • generation_id (文字列、必須): チェックする世代のID

   • 出力には以下が含まれます:

     • 世代ID

     • 状態（キュー、実行中、完了、失敗）

     • 失敗理由（失敗した場合）

     • ビデオ URL（完了している場合）

4. list_generations

   • すべての世代をリストします

   • 入力：

     • limit (数値、オプション): 返される世代の最大数 (デフォルト: 10)

     • offset （数値、オプション）：スキップする世代数

5. delete_generation

   • 世代を削除します

   • 入力：

     • generation_id (文字列、必須): 削除する世代のID

6. upscale_generation

   • ビデオ世代を高解像度にアップスケールします

   • 入力：

     • generation_id (文字列、必須): アップスケールする世代のID

     • resolution （文字列、必須）: アップスケールされたビデオのターゲット解像度（「540p」、「720p」、「1080p」、または「4k」のいずれか）

   • 注記：

     • アップスケールするには、世代が完了している必要があります

     • ターゲット解像度は元の世代の解像度よりも高くなければなりません

     • 各世代は一度だけアップスケールできる

7. add_audio

   • AI生成オーディオをビデオ生成に追加する

   • 入力：

     • generation_id (必須): オーディオを追加する世代のID

     • prompt （必須）: オーディオ生成のプロンプト

     • negative_prompt （オプション）: オーディオ生成の否定プロンプト

     • callback_url (オプション): オーディオ処理が完了したときに通知するURL

8. generate_image

   • オプションの参照画像を含むテキストプロンプトから画像を生成します

   • 入力：

     • prompt （文字列、必須）: 生成する画像のテキスト説明

     • model (文字列、オプション): 画像生成に使用するモデル (デフォルト: "photon-1")

       • 利用可能なモデル: 「photon-1」、「photon-flash-1」

     • aspect_ratio (文字列、オプション): 画像のアスペクト比 (ビデオと同じオプション)

     • image_ref (配列、オプション): 生成をガイドする参照画像

       • 各参照: {"url": "image_url", "weight": optional_float}

     • style_ref (配列、オプション): スタイル参照画像

       • 各参照: {"url": "image_url", "weight": optional_float}

     • character_ref (オブジェクト、オプション): 文字参照画像

       • 形式: {"identity_name": {"images": ["url1", "url2", ...]}}

     • modify_image_ref (オブジェクト、オプション): 変更する画像

       • フォーマット: {"url": "image_url", "weight": optional_float}

9. get_credits

   • 現在のユーザーのクレジット情報を取得します

   • パラメータは必要ありません

   • 利用可能なクレジット残高を米ドルセントで返します

10. get_camera_motions

• サポートされているすべてのカメラモーションを取得します

• パラメータは必要ありません

• 戻り値: 利用可能なカメラモーション文字列のリスト

Claude デスクトップのセットアップ 🖥️

1. Luma AIからLuma APIキーを取得します（APIキーを取得するにはサインアップまたはログインしてください）

2. Claude Desktop 構成ファイルに以下を追加します。

   • macOSの場合: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

   • Windows の場合: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

   {
     "mcpServers": {
       "luma": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--project",
           "/path/to/your/luma-ai-mcp-server",
           "-m",
           "luma_ai_mcp_server"
         ],
         "env": {
           "LUMA_API_KEY": "your-luma-api-key-here"
         }
       }
     }
   }

   交換する：

   • /path/to/your/luma-ai-mcp-serverサーバーディレクトリへの実際のパスに置き換えます

   • your-luma-api-key-hereに実際の Luma API キーを入力します。

3. Claudeデスクトップを再起動します

4. これで完了です。これで、Claude Desktop の会話で Luma AI ツールを直接使用できるようになりました。

簡単なトラブルシューティング 🛠️

問題がある場合:

1. APIキーが正しいことを確認してください

2. サーバーへのパスが正しいことを確認してください

3. ログを表示するには、次のコマンドを実行します: tail -n 20 -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

高度なビデオ生成タイプ 🎬

Luma API は、キーフレームを通じてさまざまな種類の高度なビデオ生成をサポートします。

1. 画像から開始: frame0にtype: "image"と画像URLを指定します

2. 画像で終了する: frame1にtype: "image"と画像URLを指定します

3. ビデオの拡張: frame0にtype: "generation"と世代IDを指定します

4. ビデオを逆方向に拡張する: frame1にtype: "generation"と世代IDを指定します。

5. ビデオ間の補間: frame0とframe1両方にtype: "generation"と世代 ID を指定します。

API の制限と注意事項 📝

• 期間: 現在、API は「5 秒」または「9 秒」の期間のみをサポートしています。

• 解像度: 有効な値は「540p」、「720p」、「1080p」、「4k」です

• モデル:

  • ビデオ生成:

    • 「ray-2」（デフォルト） - 最高品質、遅い

    • 「ray-flash-2」 - より高速な世代

    • 「ray-1-6」 - レガシーモデル

  • 画像生成:

    • 「photon-1」（デフォルト） - 最高品質、遅い

    • 「photon-flash-1」 - より高速な世代

• 生成タイプ: ビデオ、画像、および高度な（キーフレーム付き）

• アスペクト比: 「1:1」(正方形)、「16:9」(横長)、「9:16」(縦長)、「4:3」(標準)、「3:4」(標準縦長)、「21:9」(超ワイド)、「9:21」(超ワイド縦長)

• 状態: 「キューに追加済み」、「実行中」、「完了」、「失敗」

• アップスケーリング：

  • ビデオ世代は「完了」状態にある場合にのみアップスケールできます。

  • ターゲット解像度は元の世代の解像度よりも高くなければなりません

  • 各世代は一度だけアップスケールできる

• APIキー: 環境変数に必須

• API バージョン: Dream Machine API v1 を使用

ライセンス📄

マサチューセッツ工科大学