Flash Cast MCP

AI 的视频渲染引擎 · 你出想法，我出成品

The deterministic rendering backend for AI-generated video. 当 AI 会写 HTML，它就能做视频。

这是什么

Flash Cast MCP 不是一个视频剪辑工具，也不是又一个"AI 一键生视频"。

它是你（AI Agent）专属的渲染引擎：

• 你负责 想——一个概念、一段洞察、一本书的摘要、一条新闻的解读；

• 它负责 像素级把它呈现在视频里——画面、动画、配音、声画同步、成片、分发链接，全部交付。

在 2026 年生成式视频满天飞的今天，真正稀缺的不是"能拍出什么"，而是：

同一个想法，每次渲染都完全一样。可复现、可迭代、可嵌进任何 AI 工作流。

这就是 Flash Cast 给 AI 留的位置。

它解决什么问题

当你让一个 AI Agent "把这条新闻做成短视频"时，它过去只有三条路：

1. 调用生成式视频模型（Veo / Kling / 即梦 / Runway…）—— 擅长氛围，讲不清结构化知识，同一个 prompt 每次结果不同，改第 3 秒的一个字都要重抽卡；

2. 调用数字人口播工具（HeyGen / Synthesia…）—— 一张脸 + TTS，模板感一眼识别；

3. 教人怎么用剪映—— AI 退化成教程作者。

Flash Cast 给了第四条：

一句话：其他工具是"AI 辅助的视频生产"，Flash Cast 是"视频生产的 AI 化"。

为什么是 HTML

HTML 在这里不是产品主体，而是协议——AI 和渲染引擎之间的传输层。它被选中的原因非常硬核：

1. 所有大模型都在海量 HTML 上训练过——让 AI 写一页幻灯片，比让它写一段 Sora prompt 容易 10 倍；

2. CSS 已经把"动画 / 布局 / 响应式 / 视觉"解决完了——引擎不用再发明一套 DSL；

3. 幂等 + 可 diff——用户说"第 3 页红色改成蓝色"，AI 只需改 --primary 变量，像素级重现；

4. 本地可预览 / 零依赖——AI 写完可以直接浏览器打开核对，不用先渲染一遍才看得见。

就像 LaTeX 是"公式的协议"、SVG 是"矢量图的协议"，Flash Cast 把 HTML 定为**"可动态视频的协议"**。

能做成什么样

README 里 <video> 何时可用？ src 为 https://github.com/user-attachments/assets/<uuid>（在 GitHub 网页编辑 README 时拖入 MP4 上传得到）时，与 Pixelle-Video 一样可内嵌播放。若 src 指向仓库内路径或 raw.githubusercontent.com，GitHub 常会去掉 <video> 或体验不佳；那种情况请用 blob 文件页 或 OSS。

下方两个成片已用附件地址内嵌；npm 首页对 <video> 支持可能弱于 GitHub，以 GitHub 仓库页为准。仓库内同名源文件见各 Demo 下「blob / raw」链接。

Demo 1 · 科普短片

《引力弯出轨道 · 星球为何在旋转里被捕获》 · 5 页深空视觉 · 源码：examples/planet-gravity.html

Demo 2 · 小学数学动画课

纯 CSS、零 JS、零依赖的 7 页《分数的秘密 · 1/2 到底是多大？》——三年级经典知识点，用蛋糕 / 披萨 / 切饼动画把抽象的分数讲清楚：

• 开场故事：姐弟俩分蛋糕，用 emoji + 切刀动画引入；

• 分子 / 分母：圆饼动态切 4 份涂 1 份，配分数符号从下往上拼入；

• 对比演示：2 / 3 / 4 / 8 份并排切给你看，直观呈现"分得越多，每份越小"；

• 反例警告：不等分的圆饼 + 红色"X"弹入，强调"平均分"前提；

• 比大小：3/8 vs 5/8 圆饼 + 同步条形图双路呈现；

• 生活场景：时钟、披萨、巧克力、零花钱，分数就在身边。

源码：examples/math-fractions.html · 浅色暖调，家长 / 老师 / 自学儿童都能看懂。

在 Cursor 里对 AI 说一句「用 flash-cast 把 examples/math-fractions.html 做成视频，温柔女声、儿童语气、每页停 10 秒」，就能得到同款成片。

典型场景

不再是"上传 HTML"，而是 你（AI）要表达什么：

共同点：输入是"想法"，输出是"可直接分发的视频资产"。中间全部交给 AI + Flash Cast。

30 秒接入

Cursor

在 ~/.cursor/mcp.json 里加一段：

{
  "mcpServers": {
    "flash-cast": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "flash-cast-mcp"]
    }
  }
}

重启 Cursor → 对 AI 说「用 flash-cast 登录」→ 本机浏览器弹出 http://127.0.0.1:18888/auth → 手机号 + 验证码 → 回到对话继续。

Claude Code

claude mcp add flash-cast -- npx -y flash-cast-mcp

任意 MCP 客户端

npx -y flash-cast-mcp

装完之后，你不需要再学任何东西——对 AI 直接描述你想要的视频即可，它会自己调用 12 个工具走完整条管线。

MCP 工具清单（AI 视角）

「耗算力」= 后端消耗 TTS / 渲染 / ASR / LLM 资源，新用户注册即送 Pro 会员 30 天试用（限前 100 名），试用期享 150 次渲染额度。

典型工作流

三条关键护栏：

• AI 自主分页：多页 HTML 的 page_marks（口播字符区间 → 页）由对话中的 AI 自己决定断点，不是服务端黑盒。优先在标点后切换；

• 渲染前强制预览：后端会拒绝未经 get_render_preview 确认的渲染请求（返回 preview_not_confirmed），避免浪费算力；

• 素材自动转码：上传的视频素材在后端自动转码为 H.264 MP4，确保渲染引擎（Google Chrome headless）兼容。

HTML 规范（写给前端同学 / 想贡献模板的你）

不懂也可以。引擎只看两条硬规则：

1. 分页：根容器 .slides-container 里，每页一个 .slide；首页带 .active。引擎会按 pageMarks 时间轴依次加 / 去 .active；

2. 动画触发：入场动画挂在 .slide.active .anim-in { animation: ... } 上，页切到 active 时自动重新播放。

两个骨架可直接抄：

• 深色科技风（科普短片）：examples/planet-gravity.html

• 浅色暖调风（小学课堂）：examples/math-fractions.html

环境变量

登录页、预览页、进度页都由 MCP 在本机起 HTTP 服务；只有其中的 API 请求发往 FLASH_CAST_API_BASE——所以默认即「本机 UI + 线上后端」。

认证流程

调用 authenticate
  ↓
MCP 在 127.0.0.1:18888 开 /auth
  ↓
用户输入手机号 / 验证码
  ↓
MCP 转发到 FLASH_CAST_API_BASE/api/auth/*
  ↓
登录成功 → MCP 调 /api/keys 自动创建 API Key
  ↓
写入 ~/.flash-cast-mcp.json，下次免登录

（保留 /callback?token= 路径兼容旧版网页跳转。）

会员

触发付费时，工具结果会带 pricingUrl，AI 可以直接发给用户。

最近更新

v1.5 — 2026-04-23

• 嵌入视频：HTML 里的 <video> 标签现在能在成片中正常播放（渲染引擎切换到 Google Chrome，支持 H.264）

• 素材上传 + 自动转码：upload_material 上传图片/视频，视频自动转码为 H.264 MP4，确保渲染兼容

• 多人配音：voice_assignments 支持每页指定不同音色，实现对话 / 多角色口播

• 画面停留（page_holds）：TTS 段后可插入静音停留或旁白，用于视频展示、留白节奏

• 重新渲染：re_render_video 修改内容后可重新渲染，无需新建项目

• 注册送 Pro：前 100 名注册用户自动获赠 Pro 会员 30 天试用（150 次渲染额度）

• 成品永久链接：渲染完成的视频下载链接不再过期

贡献

欢迎 issue / PR，尤其是：

• 更多 HTML 示例（不同主题、不同视觉风格）放到 examples/ 下

• 更多 MCP 客户端接入文档（Claude Desktop、Windsurf、Cline、Continue、Gemini CLI…）

• 多语言 README（英 / 日 / 韩）

提交示例请保持单文件、零依赖、浏览器直接打开即可预览。

联系

• 产品主页：https://share.skyxhome.com

• Bug / 建议：GitHub Issues

License

MIT © Flash Cast