MCP-сервер Amazon Nova Reel 1.1

Сервер протокола контекста модели (MCP) для генерации видео с помощью Amazon Nova Reel 1.1 через AWS Bedrock. Этот сервер предоставляет инструменты для асинхронной генерации видео с подробными рекомендациями по составлению промптов и поддержкой транспорта stdio и SSE.

"Купить мне кофе" "PayPal.me"

Функции

Асинхронная генерация видео: Запуск, мониторинг и получение результатов заданий по генерации видео
Несколько методов передачи данных: Поддержка stdio, Server-Sent Events (SSE) и HTTP Streaming
Подробное руководство по промптам: Встроенные рекомендации, основанные на документации AWS
Поддержка Docker: Готовые к использованию Docker-контейнеры для всех методов передачи данных
Интеграция с AWS: Полная интеграция с AWS Bedrock и S3

Related MCP server: AWS Knowledge Base Retrieval MCP Server

Доступные инструменты

1. `start_async_invoke`

Запуск нового задания по генерации видео.

Параметры:

prompt (обязательно): Текстовое описание для генерации видео
duration_seconds (опционально): Длительность видео (12-120 секунд, кратно 6, по умолчанию: 12)
fps (опционально): Кадров в секунду (по умолчанию: 24)
dimension (опционально): Размеры видео (по умолчанию: "1280x720")
seed (опционально): Случайное зерно для воспроизводимых результатов
task_type (опционально): Тип задачи (по умолчанию: "MULTI_SHOT_AUTOMATED")

Возвращает: Детали задания, включая job_id, invocation_arn и предполагаемый URL видео.

2. `list_async_invokes`

Список всех отслеживаемых заданий по генерации видео с их текущим статусом.

Возвращает: Сводку всех заданий со счетчиками статусов и деталями отдельных заданий.

3. `get_async_invoke`

Получение подробной информации о конкретном задании по генерации видео.

Параметры:

identifier (обязательно): Либо job_id, либо invocation_arn

Возвращает: Подробную информацию о задании, включая URL видео после завершения.

4. `get_prompting_guide`

Получение подробных рекомендаций по составлению промптов для эффективной генерации видео.

Возвращает: Подробные лучшие практики, примеры и шаблоны для промптов.

Установка

Предварительные требования

Python 3.8+
Учетная запись AWS с доступом к Bedrock
S3-бакет для вывода видео
Учетные данные AWS с соответствующими разрешениями

Локальная установка

Клонируйте или скачайте файлы сервера
Установите зависимости:

pip install -e .

Установка через Docker

Использование готовых образов (рекомендуется)

Загрузите мультиархитектурные образы из GitHub Container Registry:

# STDIO version
docker pull ghcr.io/mirecekd/novareel-mcp:latest-stdio

# SSE version  
docker pull ghcr.io/mirecekd/novareel-mcp:latest-sse

# HTTP Streaming version
docker pull ghcr.io/mirecekd/novareel-mcp:latest-http

Сборка локально

Соберите контейнеры с помощью предоставленных скриптов:

# Build all versions
./build-all.sh

# Or build individual versions
./build-stdio.sh    # STDIO version
./build-sse.sh      # SSE version
./build-http.sh     # HTTP Streaming version

Или используйте docker-compose:

docker-compose up -d

Или используйте скрипт быстрого запуска:

# Build all images
./start.sh build

# Build specific version
./start.sh build-stdio
./start.sh build-sse
./start.sh build-http

Конфигурация

Переменные окружения

AWS_ACCESS_KEY_ID: Ваш идентификатор ключа доступа AWS
AWS_SECRET_ACCESS_KEY: Ваш секретный ключ доступа AWS
AWS_REGION: Регион AWS (по умолчанию: us-east-1)
S3_BUCKET: Имя S3-бакета для вывода видео

Пример файла .env

Создайте файл .env для docker-compose:

AWS_ACCESS_KEY_ID=AKIAIOSFODNN7EXAMPLE
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY
AWS_REGION=us-east-1
S3_BUCKET=my-video-generation-bucket

Использование

Интеграция с MCP-клиентом (Cline/Claude Desktop)

Добавьте сервер в конфигурацию вашего MCP-клиента:

Конфигурация Cline

Добавьте в настройки Cline MCP:

{
  "mcpServers": {
    "Nova Reel Video MCP": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/mirecekd/novareel-mcp:latest-stdio",
        "--aws-access-key-id",
        "YOUR_AWS_ACCESS_KEY_ID",
        "--aws-secret-access-key",
        "YOUR_AWS_SECRET_ACCESS_KEY",
        "--s3-bucket",
        "YOUR_S3_BUCKET_NAME"
      ]
    }
  }
}

Конфигурация Claude Desktop

Добавьте в файл claude_desktop_config.json для Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "novareel-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i", 
        "--rm",
        "ghcr.io/mirecekd/novareel-mcp:latest-stdio",
        "--aws-access-key-id",
        "YOUR_AWS_ACCESS_KEY_ID",
        "--aws-secret-access-key",
        "YOUR_AWS_SECRET_ACCESS_KEY",
        "--s3-bucket",
        "YOUR_S3_BUCKET_NAME"
      ]
    }
  }
}

Альтернатива: Локальная установка Python

Если вы предпочитаете запускать без Docker:

{
  "mcpServers": {
    "novareel-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from", "git+https://github.com/mirecekd/novareel-mcp.git",
        "novareel-mcp-server",
        "--aws-access-key-id", "YOUR_AWS_ACCESS_KEY_ID",
        "--aws-secret-access-key", "YOUR_AWS_SECRET_ACCESS_KEY",
        "--s3-bucket", "YOUR_S3_BUCKET_NAME"
      ]
    }
  }
}

Важно: Замените значения-заполнители на ваши реальные учетные данные AWS и имя S3-бакета.

Запуск с помощью uvx (рекомендуется)

# First build the package
./build.sh

# Then run from wheel file
uvx --from ./dist/novareel_mcp-1.0.0-py3-none-any.whl novareel-mcp-server --aws-access-key-id YOUR_KEY --aws-secret-access-key YOUR_SECRET --s3-bucket YOUR_BUCKET

# Or from current directory during development (without build)
uvx --from . novareel-mcp-server --aws-access-key-id YOUR_KEY --aws-secret-access-key YOUR_SECRET --s3-bucket YOUR_BUCKET

# Or using start script
./start.sh build-package  # Build wheel

Версия Stdio (прямой MCP-клиент)

# Local execution
python main.py --aws-access-key-id YOUR_KEY --aws-secret-access-key YOUR_SECRET --s3-bucket YOUR_BUCKET

# Docker execution
docker run --rm -i mirecekd/novareel-mcp-server:stdio --aws-access-key-id YOUR_KEY --aws-secret-access-key YOUR_SECRET --s3-bucket YOUR_BUCKET

Версия SSE (веб-интерфейс)

# Local execution
python -m novareel_mcp_server.server_sse --aws-access-key-id YOUR_KEY --aws-secret-access-key YOUR_SECRET --s3-bucket YOUR_BUCKET --host 0.0.0.0 --port 8000

# Docker execution
docker run -p 8000:8000 -e AWS_ACCESS_KEY_ID=YOUR_KEY -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YOUR_SECRET -e S3_BUCKET=YOUR_BUCKET mirecekd/novareel-mcp-server:sse

Затем перейдите по адресу http://localhost:8000/sse/ для доступа к SSE-эндпоинту.

Версия HTTP Streaming (двунаправленный транспорт)

# Local execution
python -m novareel_mcp_server.server_http --aws-access-key-id YOUR_KEY --aws-secret-access-key YOUR_SECRET --s3-bucket YOUR_BUCKET --host 0.0.0.0 --port 8001

# Docker execution
docker run -p 8001:8001 -e AWS_ACCESS_KEY_ID=YOUR_KEY -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YOUR_SECRET -e S3_BUCKET=YOUR_BUCKET ghcr.io/mirecekd/novareel-mcp:latest-http

Затем перейдите по адресу http://localhost:8001 для доступа к транспорту HTTP streaming.

Сборка пакета

Для создания дистрибутивного пакета:

# Install build tools
pip install build

# Create package
python3 -m build

# Output files will be in dist/

Пример использования

Базовая генерация видео

# Start a video generation job
result = start_async_invoke(
    prompt="A majestic eagle soars over a mountain valley, camera tracking its flight as it circles above a pristine lake",
    duration_seconds=24,
    fps=24,
    dimension="1920x1080"
)

job_id = result["job_id"]
print(f"Started job: {job_id}")

# Check job status
status = get_async_invoke(job_id)
print(f"Status: {status['status']}")

# When completed, get video URL
if status["status"] == "Completed":
    print(f"Video URL: {status['video_url']}")

Список всех заданий

# Get overview of all jobs
jobs = list_async_invokes()
print(f"Total jobs: {jobs['total_invocations']}")
print(f"Completed: {jobs['summary']['completed']}")
print(f"In progress: {jobs['summary']['in_progress']}")

Разрешения AWS

Ваши учетные данные AWS должны иметь следующие разрешения:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:InvokeModel",
                "bedrock:StartAsyncInvoke",
                "bedrock:GetAsyncInvoke",
                "bedrock:ListFoundationModels"
            ],
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:PutObject",
                "s3:GetObject",
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::your-bucket-name",
                "arn:aws:s3:::your-bucket-name/*"
            ]
        }
    ]
}

Вывод видео

Сгенерированные видео сохраняются в вашем S3-бакете со следующей структурой:

s3://your-bucket/
├── job-id-1/
│   └── output.mp4
├── job-id-2/
│   └── output.mp4
└── ...

Видео доступны по HTTPS URL:

https://your-bucket.s3.region.amazonaws.com/job-id/output.mp4

Поддерживаемые спецификации видео

Длительность: 12-120 секунд (должна быть кратна 6)
Частота кадров: 24 fps (рекомендуется)
Размеры:
- 1280x720 (HD)
Формат: MP4
Модель: amazon.nova-reel-v1:1

Устранение неполадок

Распространенные проблемы

Ошибка учетных данных AWS
- Проверьте правильность учетных данных AWS
- Убедитесь, что в вашей учетной записи включен доступ к Bedrock
- Проверьте разрешения IAM
Доступ к S3-бакету
- Проверьте, существует ли бакет и доступен ли он
- Проверьте разрешения бакета
- Убедитесь, что бакет находится в том же регионе, что и Bedrock
Валидация длительности
- Длительность должна быть 12-120 секунд
- Должна быть кратна 6
- Допустимые значения: 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96, 102, 108, 114, 120
Задание не найдено
- Используйте list_async_invokes для просмотра всех отслеживаемых заданий
- Задания хранятся в памяти и теряются при перезапуске сервера
- Для продакшена реализуйте постоянное хранилище

Режим отладки

Включите отладочное логирование, установив переменную окружения:

export PYTHONUNBUFFERED=1

Разработка

Структура проекта

novareel-mcp-server/
├── main.py              # Main MCP server (stdio)
├── main_sse.py          # SSE version of MCP server
├── main_http.py         # HTTP Streaming version of MCP server
├── prompting_guide.py   # AWS prompting guidelines
├── pyproject.toml       # Python dependencies
├── Dockerfile.stdio     # Docker for stdio version
├── Dockerfile.sse       # Docker for SSE version
├── Dockerfile.http      # Docker for HTTP streaming version
├── docker-compose.yml   # Container orchestration
└── README.md           # This documentation

Участие в разработке

Сделайте форк репозитория
Создайте ветку для функции
Внесите изменения
Протестируйте со всеми версиями транспорта (stdio, SSE, HTTP streaming)
Отправьте pull request

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT - подробности см. в файле LICENSE.

Поддержка

По вопросам и проблемам:

Проверьте раздел устранения неполадок
Изучите документацию AWS Bedrock
Откройте issue в репозитории