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video-mcp

by michaeljabbour
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Python
Remote

video-mcp

フェーズ2aスケルトン — スタブのみ、ライブAPI接続は未実装。 Veoのライブ接続はフェーズ2a.2で実装予定です。

マルチプロバイダー対応の非同期動画生成MCPサーバー。

Python 3.10+ License: MIT

ステータス

⚠️ これはフェーズ2aのスケルトンです。 すべてのプロバイダーはスタブ応答を返します。これは、約2秒の経過時間後に submitted → pending → complete へと遷移する偽のジョブIDです。 実際の動画データは生成されません。Veo 3.1のライブ接続が次のマイルストーン（フェーズ2a.2）となります。

Related MCP server: hyper-video-service

目的

複数のバックエンドプロバイダーを使用した非同期動画生成のためのMCPインターフェースを提供します。amplifier-bundle-creative オーケストレーションバンドルでの使用を想定して設計されています。

関連リンク

プロバイダー

プロバイダー

ステータス

備考

Veo 3.1 Standard

スタブ — ライブ接続待ち

$0.40/秒, 4K, 最高品質のリップシンク

Veo 3.1 Fast

スタブ — ライブ接続待ち

$0.15/秒, 1080p, 高速イテレーション

Veo 3.1 Lite

スタブ — ライブ接続待ち

$0.05/秒, 720p/1080p, 大量生成向け

Grok Imagine Video

スタブのみ — NotImplementedErrorを発生

D019: xAI DPA/MSA待ち

Sora 2 Pro

スタブのみ — NotImplementedErrorを発生

D010: API EOL 2026-09-24

スタブの動作: Veoスタブは偽の job_id (例: stub_veo_standard_abc123) を返します。そのIDで get_job_status を呼び出すと、約2秒間は status: pending を返し、その後プレースホルダーの output_url を含む status: complete を返します。実際の動画は生成されません。

セットアップ

必要な環境変数:

変数

目的

GEMINI_API_KEY

Veo 3.1プロバイダー (ライブ接続待ち)

オプション:

変数

デフォルト

目的

XAI_API_KEY

—

Grok Imagine Video (制限付き — D019を参照)

OUTPUT_DIR

~/Downloads/videos/

基本出力ディレクトリ

VIDEO_MCP_REQUEST_TIMEOUT

300

リクエストタイムアウト（秒）

VIDEO_MCP_LOG_PROMPTS

false

プロンプト全体をイベントログに記録

クイックスタート

generate_video

動画生成ジョブを送信します（即座に job_id を返します）:

{
  "tool": "generate_video",
  "params": {
    "prompt": "A serene mountain lake at golden hour, camera slowly panning right",
    "provider": "veo-3.1-standard",
    "duration": 8.0,
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
}

レスポンス:

## ✅ Video Job Submitted

**Provider:** veo-3.1-standard
**Job ID:** `stub_veo_standard_a1b2c3d4e5f6`
**Status:** submitted

### ⏰ Polling Instructions
Call `get_job_status` with job_id `stub_veo_standard_a1b2c3d4e5f6` every ~15 seconds.
Typical completion: 30–120s for live Veo calls (2s for stubs).

get_job_status

完了をポーリングします:

{
  "tool": "get_job_status",
  "params": {
    "job_id": "stub_veo_standard_a1b2c3d4e5f6"
  }
}

レスポンス（スタブで約2秒後）:

## ✅ Video Complete

**Job ID:** `stub_veo_standard_a1b2c3d4e5f6`
**Status:** complete
**Progress:** 100%
**Output URL:** https://stub.example.com/video/stub_veo_standard_a1b2c3d4e5f6.mp4

プロジェクト構造

video-mcp/
├── src/
│   ├── server.py              # MCP entry point — generate_video, get_job_status
│   ├── config/
│   │   ├── constants.py       # VEO_MODELS, STUBBED_PROVIDERS, limits
│   │   ├── settings.py        # Env-var settings (GEMINI_API_KEY, XAI_API_KEY, ...)
│   │   ├── paths.py           # Output path resolution
│   │   └── dotenv.py          # .env loader shim
│   ├── providers/
│   │   ├── base.py            # VideoProvider ABC, VideoCapabilities, VideoJobResult, JobStore
│   │   ├── veo_provider.py    # Veo 3.1 Standard/Fast/Lite stubs
│   │   ├── sora_provider.py   # Sora 2 stub (D010)
│   │   ├── grok_provider.py   # Grok Imagine stub (D019)
│   │   ├── selector.py        # Provider routing (override + default)
│   │   └── registry.py        # Provider factory + JobStore routing
│   ├── models/
│   │   └── input_models.py    # Pydantic models for MCP tools
│   ├── exceptions.py          # VideoError hierarchy
│   └── services/
│       └── logging_config.py  # Structured JSONL event logging
└── tests/
    ├── test_providers.py
    └── test_server.py

開発

# Clone and install
git clone https://github.com/michaeljabbour/video-mcp.git
cd video-mcp
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest tests/ -v

# Verify server loads
python3 -c "from src.server import mcp; print('Server loads OK')"

# Start server (waits for MCP stdio)
python -m src.server

ライセンス

MIT

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

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