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michaeljabbour

video-mcp

by michaeljabbour
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Python
Remote

video-mcp

2a 단계 스켈레톤 — 스텁 전용, 아직 실제 API 연결 없음. 실제 Veo 연결은 2a.2 단계에서 추가됩니다.

다중 공급자를 지원하는 비동기 비디오 생성 MCP 서버입니다.

Python 3.10+ License: MIT

상태

⚠️ 이것은 2a 단계 스켈레톤입니다. 모든 공급자는 스텁 응답을 반환합니다. 약 2초의 실제 시간 경과 후 submitted → pending → complete로 진행되는 가짜 작업 ID를 반환합니다. 실제 비디오 바이트는 생성되지 않습니다. 실제 Veo 3.1 연결이 다음 마일스톤(2a.2 단계)입니다.

Related MCP server: hyper-video-service

목적

여러 백엔드 공급자를 사용하여 비동기 비디오 생성을 위한 MCP 인터페이스를 제공합니다. amplifier-bundle-creative 오케스트레이션 번들과 함께 사용하도록 설계되었습니다.

관련 링크

공급자

공급자

상태

참고

Veo 3.1 Standard

스텁 — 실제 연결 대기 중

$0.40/초, 4K, 최고의 립싱크

Veo 3.1 Fast

스텁 — 실제 연결 대기 중

$0.15/초, 1080p, 빠른 반복

Veo 3.1 Lite

스텁 — 실제 연결 대기 중

$0.05/초, 720p/1080p, 대량 처리

Grok Imagine Video

스텁 전용 — NotImplementedError 발생

D019: xAI DPA/MSA 대기 중

Sora 2 Pro

스텁 전용 — NotImplementedError 발생

D010: API EOL 2026-09-24

스텁 동작: Veo 스텁은 가짜 job_id(예: stub_veo_standard_abc123)를 반환합니다. 해당 ID로 get_job_status를 호출하면 약 2초 동안 status: pending을 반환한 후, 자리 표시자 output_url과 함께 status: complete를 반환합니다. 실제 비디오는 생성되지 않습니다.

설정

필수 환경 변수:

변수

목적

GEMINI_API_KEY

Veo 3.1 공급자 (실제 연결 대기 중)

선택 사항:

변수

기본값

목적

XAI_API_KEY

—

Grok Imagine Video (제한됨 — D019 참조)

OUTPUT_DIR

~/Downloads/videos/

기본 출력 디렉토리

VIDEO_MCP_REQUEST_TIMEOUT

300

요청 시간 초과 (초 단위)

VIDEO_MCP_LOG_PROMPTS

false

이벤트 로그에 전체 프롬프트 기록

퀵스타트

generate_video

비디오 생성 작업을 제출합니다 (즉시 job_id 반환):

{
  "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"
  }
}

응답:

## ✅ 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

완료 여부를 폴링합니다:

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

응답 (스텁 사용 시 약 2초 후):

## ✅ Video Complete

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

프로젝트 구조

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

개발

# 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

라이선스

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

Related MCP Servers