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Amazon Nova Reel MCP Server

by mirecekd
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Python
Remote

Amazon Nova Reel 1.1 MCP 服务器

这是一个用于通过 AWS Bedrock 使用 Amazon Nova Reel 1.1 进行视频生成的模型上下文协议 (MCP) 服务器。该服务器提供了异步视频生成工具，包含全面的提示词指南，并支持 stdio 和 SSE 传输方式。

"请我喝咖啡" "PayPal.me"

功能特性

  • 异步视频生成：启动、监控并获取视频生成任务

  • 多种传输方式：支持 stdio、服务器发送事件 (SSE) 和 HTTP 流式传输

  • 全面的提示词指南：基于 AWS 文档的内置指南

  • Docker 支持：为所有传输方式提供即用型 Docker 容器

  • AWS 集成：与 AWS Bedrock 和 S3 的全面集成

Related MCP server: AWS Knowledge Base Retrieval MCP Server

可用工具

1. start_async_invoke

启动一个新的视频生成任务。

参数：

  • prompt (必填)：视频生成的文本描述

  • duration_seconds (可选)：视频时长（12-120 秒，6 的倍数，默认：12）

  • fps (可选)：每秒帧数（默认：24）

  • dimension (可选)：视频尺寸（默认："1280x720"）

  • seed (可选)：用于可复现结果的随机种子

  • task_type (可选)：任务类型（默认："MULTI_SHOT_AUTOMATED"）

返回： 包含 job_id、invocation_arn 和预估视频 URL 的任务详情。

2. list_async_invokes

列出所有已跟踪的视频生成任务及其当前状态。

返回： 所有任务的摘要，包含状态统计和单个任务详情。

3. get_async_invoke

获取特定视频生成任务的详细信息。

参数：

  • identifier (必填)：job_id 或 invocation_arn

返回： 详细的任务信息，包括完成后的视频 URL。

4. get_prompting_guide

获取用于高效视频生成的全面提示词指南。

返回： 详细的提示词最佳实践、示例和模板。

安装

前置要求

  • Python 3.8+

  • 拥有 Bedrock 访问权限的 AWS 账户

  • 用于存储视频输出的 S3 存储桶

  • 具有相应权限的 AWS 凭证

本地安装

  1. 克隆或下载服务器文件

  2. 安装依赖：

pip install -e .

Docker 安装

使用预构建镜像（推荐）

从 GitHub 容器注册表拉取多架构镜像：

# 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

本地构建

  1. 使用提供的脚本构建容器：

# 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

  1. 或使用 docker-compose：

docker-compose up -d

  1. 或使用快速启动脚本：

# Build all images
./start.sh build

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

配置

环境变量

  • AWS_ACCESS_KEY_ID：您的 AWS 访问密钥 ID

  • AWS_SECRET_ACCESS_KEY：您的 AWS 私有访问密钥

  • AWS_REGION：AWS 区域（默认：us-east-1）

  • S3_BUCKET：用于视频输出的 S3 存储桶名称

.env 文件示例

为 docker-compose 创建一个 .env 文件：

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

使用方法

MCP 客户端集成 (Cline/Claude Desktop)

将服务器添加到您的 MCP 客户端配置中：

Cline 配置

添加到您的 Cline MCP 设置中：

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop 配置

添加到您的 Claude Desktop claude_desktop_config.json 中：

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

替代方案：本地 Python 安装

如果您更喜欢在不使用 Docker 的情况下运行：

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

重要提示：请将占位符值替换为您实际的 AWS 凭证和 S3 存储桶名称。

使用 uvx 运行（推荐）

# 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

Stdio 版本（直接 MCP 客户端）

# 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

SSE 版本（Web 界面）

# 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

然后访问 http://localhost:8000/sse/ 获取 SSE 端点。

HTTP 流式传输版本（双向传输）

# 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

然后访问 http://localhost:8001 获取 HTTP 流式传输。

打包构建

创建分发包：

# Install build tools
pip install build

# Create package
python3 -m build

# Output files will be in dist/

使用示例

基础视频生成

# 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']}")

列出所有任务

# 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']}")

提示词指南

服务器包含基于 AWS 文档的全面提示词指南。使用以下方式访问：

guide = get_prompting_guide()

关键提示词技巧

  1. 具体化：使用详细、描述性的语言

    • 好："一只红色的北美红雀栖息在覆盖着积雪的松树枝上，晨光透过树木照射进来"

    • 差："树上的一只鸟"

  2. 使用摄影术语：控制镜头构图

    • "雕刻木头的特写镜头"

    • "展现山地景观的广角镜头"

    • "摄像机向左平移穿过山谷"

  3. 包含光照细节：指定氛围

    • "黄金时刻的光线投下长长的阴影"

    • "柔和的蓝色暮光"

    • "头顶上方戏剧性的风暴云"

  4. 根据时长构建内容：将复杂程度与视频长度相匹配

    • 12-24 秒：单一动作或瞬间

    • 30-60 秒：2-3 个不同的动作

    • 60-120 秒：包含多个场景的完整叙事

按类别划分的提示词示例

自然（短 - 12秒）：

Close-up of morning dew drops on a spider web, with soft sunrise lighting creating rainbow reflections

城市（中 - 30秒）：

A street musician plays violin in a subway station, commuters pause to listen, coins drop into his case, camera slowly pulls back to reveal the bustling underground scene

肖像（长 - 60秒）：

Portrait of a chef preparing a signature dish: selecting fresh ingredients at market, returning to kitchen, methodically preparing each component, plating with artistic precision, and presenting the finished masterpiece

AWS 权限

您的 AWS 凭证需要以下权限：

{
    "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/*"
            ]
        }
    ]
}

视频输出

生成的视频存储在您的 S3 存储桶中，结构如下：

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

视频可通过 HTTPS URL 访问：

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

支持的视频规格

  • 时长：12-120 秒（必须是 6 的倍数）

  • 帧率：24 fps（推荐）

  • 尺寸：

    • 1280x720 (HD)

  • 格式：MP4

  • 模型：amazon.nova-reel-v1:1

故障排除

常见问题

  1. AWS 凭证错误

    • 验证您的 AWS 凭证是否正确

    • 确保您的账户已启用 Bedrock 访问权限

    • 检查 IAM 权限

  2. S3 存储桶访问

    • 验证存储桶是否存在且可访问

    • 检查存储桶权限

    • 确保存储桶与 Bedrock 位于同一区域

  3. 时长验证

    • 时长必须为 12-120 秒

    • 必须是 6 的倍数

    • 有效值：12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96, 102, 108, 114, 120

  4. 找不到任务

    • 使用 list_async_invokes 查看所有已跟踪的任务

    • 任务存储在内存中，服务器重启后会丢失

    • 对于生产环境，请实现持久化存储

调试模式

通过设置环境变量启用调试日志：

export PYTHONUNBUFFERED=1

开发

项目结构

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

贡献

  1. Fork 本仓库

  2. 创建功能分支

  3. 进行更改

  4. 使用所有传输版本（stdio、SSE、HTTP 流式传输）进行测试

  5. 提交 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

支持

如有问题和疑问：

  1. 查看故障排除部分

  2. 查看 AWS Bedrock 文档

  3. 在仓库中提交 Issue

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