China Video AI Prompt MCP

一个确定性的、只读的 MCP 服务器，用于设计英文或中文视频提示词、参考感知的镜头计划以及聚焦的修订。它补充了 ChinaVideoAI.com，不生成媒体、不调用模型提供商、不访问账户、不比较实时价格，也不消耗积分。

工具

• build_video_prompt 将粗略的想法转化为结构化的英文或中文提示词包。

• plan_reference_shots 创建带参考角色和连续性锚点的定时 1–6 镜头序列。

• diagnose_video_prompt 在保留参考标记的同时，找出缺失的运动、镜头、灯光和连续性控制。

• get_china_video_resources 返回 ChinaVideoAI.com 的权威指南和工作流页面。

所有工具都是确定性的，并声明只读的 MCP 注解。无需 API 密钥。

Related MCP server: Enhanced Multimedia Analysis MCP

安装

直接从 GitHub 运行：

{
  "mcpServers": {
    "chinavideoai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:gpt-img-2/chinavideoai-prompt-mcp"]
    }
  }
}

或克隆并在本地运行：

pnpm install
pnpm build
node dist/index.js

可选环境变量：

• CHINAVIDEOAI_APP_BASE_URL：更改资源链接的来源。默认为 https://chinavideoai.com。

示例输入

构建双语感知的提示词：

{
  "idea": "一只白鹭从清晨薄雾中的湖面起飞",
  "workflow": "image-to-video",
  "camera": "低机位缓慢跟拍",
  "referenceConstraints": "保留 @Image1 中白鹭的羽毛纹理与湖岸构图"
}

规划参考感知的镜头：

{
  "idea": "A trail shoe crosses wet rock and lands in a shallow stream",
  "shotCount": 3,
  "totalDurationSeconds": 9,
  "referenceRoles": "@Image1 controls product geometry; @Video1 controls motion timing",
  "continuityAnchor": "shoe color, laces, runner wardrobe, and travel direction"
}

OpenClaw Skill

配套的 Skill 位于 openclaw/china-video-prompt-architect。它可以在没有此 MCP 的情况下作为纯文本工作流使用；连接 MCP 后，将增加确定性的提示词构建和诊断工具。

开发

pnpm validate

本项目是一个独立的提示词设计工具，不是 Seedance、Kling、Wan、MiniMax 或任何其他模型的官方文档或官方实现。

• 中文说明

• China AI video generator

• Reference-to-video guide

许可证

MIT