gen_video
Generate educational explanation videos from text questions and answers, with optional image support, to create instructional content for learning purposes.
Instructions
生成教学讲解视频,生成时间大约需要10到20分钟，根据题目难度来定
Args: question: 问题内容（文本形式），question和questionImages中至少输入一个 answer: 参考答案（文本形式）：确保生成的讲解内容准确（可选） question_images: 问题内容（图片形式），输入图片的URL或者base64（可选） answer_images: 参考答案（图片形式），输入图片的URL或者base64（可选） quality: 视频质量，可选值：l(低)、m(中)、h(高)，默认为配置的默认质量
Returns: 包含任务ID的字典
Input Schema
TableJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| question | No | ||
| answer | No | ||
| question_images | No | ||
| answer_images | No | ||
| quality | No | m |
Output Schema
TableJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No arguments | |||
Implementation Reference
- scenext_mcp/server.py:63-140 (handler)Primary MCP tool handler for 'gen_video'. This function is registered via @mcp.tool() decorator, validates inputs, retrieves API key from HTTP headers, and proxies the video generation request to the external Scenext API (https://api.scenext.cn/api/gen_video), returning task ID on success.
@mcp.tool() async def gen_video( question: str = "", answer: str = "", question_images: Optional[List[str]] = None, answer_images: Optional[List[str]] = None, quality: str = DEFAULT_QUALITY ) -> Dict[str, Any]: """ 生成教学讲解视频,生成时间大约需要10到20分钟，根据题目难度来定 Args: question: 问题内容（文本形式），question和questionImages中至少输入一个 answer: 参考答案（文本形式）：确保生成的讲解内容准确（可选） question_images: 问题内容（图片形式），输入图片的URL或者base64（可选） answer_images: 参考答案（图片形式），输入图片的URL或者base64（可选） quality: 视频质量，可选值：l(低)、m(中)、h(高)，默认为配置的默认质量 Returns: 包含任务ID的字典 """ # 从请求头获取API KEY api_key = get_api_key_from_headers() if not api_key or api_key == "YOUR_API_KEY": return {"error": "请在请求头中提供有效的API Key，支持Authorization: Bearer <token>或X-API-Key: <token>"} # 验证至少有question或questionImages其中一个 if not question.strip() and not (question_images and len(question_images) > 0): return {"error": "question和questionImages中至少输入一个"} url = f"{API_BASE_URL}/gen_video" headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } data = { "question": question, "answer": answer, "questionImages": question_images or [], "answerImages": answer_images or [], "quality": quality, } try: async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.post(url, json=data, headers=headers) as response: if response.status == 200: result = await response.json() logger.info(f"视频生成请求成功: {result}") if result.get("status") == "success": return { "status": "success", "task_id": result.get("data", {}).get("task_id"), "message": "视频生成任务创建成功" } else: return { "error": "API返回错误状态", "details": result } else: error_text = await response.text() logger.error(f"API请求失败: {response.status} - {error_text}") return { "error": f"API请求失败: {response.status}", "details": error_text } except aiohttp.ClientError as e: logger.error(f"网络请求错误: {e}") return {"error": f"网络请求错误: {str(e)}"} except Exception as e: logger.error(f"未知错误: {e}") return {"error": f"未知错误: {str(e)}"} - scenext_mcp/server.py:63-63 (registration)Registration of the gen_video tool using FastMCP's @mcp.tool() decorator.
@mcp.tool() - scenext_mcp/server.py:64-82 (schema)Input schema defined by function parameters with type hints and detailed docstring describing arguments and return value.
async def gen_video( question: str = "", answer: str = "", question_images: Optional[List[str]] = None, answer_images: Optional[List[str]] = None, quality: str = DEFAULT_QUALITY ) -> Dict[str, Any]: """ 生成教学讲解视频,生成时间大约需要10到20分钟，根据题目难度来定 Args: question: 问题内容（文本形式），question和questionImages中至少输入一个 answer: 参考答案（文本形式）：确保生成的讲解内容准确（可选） question_images: 问题内容（图片形式），输入图片的URL或者base64（可选） answer_images: 参考答案（图片形式），输入图片的URL或者base64（可选） quality: 视频质量，可选值：l(低)、m(中)、h(高)，默认为配置的默认质量 Returns: 包含任务ID的字典