Servidor MCP RunwayML + Luma AI

Este servidor MCP proporciona herramientas para interactuar con las API RunwayML y Luma AI para tareas de generación de videos e imágenes.

Características

• Genere videos a partir de indicaciones de texto (RunwayML o Luma AI).

• Generar vídeos a partir de imágenes (RunwayML o Luma AI).

• Generar imágenes a partir de indicaciones de texto (Luma AI).

• Administrar generaciones de Luma AI (enumerar, obtener, eliminar).

• Añade audio a las generaciones de Luma AI.

• Generaciones de IA de Luma de gama alta.

• Mejore las indicaciones utilizando LLM de OpenRouter antes de su generación.

Related MCP server: RunComfy MCP Server

Prerrequisitos

• Node.js (se recomienda v18 LTS o posterior)

• npm (generalmente incluido con Node.js)

• Claves API:

  • Secreto de la API de RunwayML

  • Clave API de Luma AI

  • Clave API de OpenRouter (para la herramienta enhance_prompt )

Instalación

1. Clonar o descargar: Obtener el código del servidor.

2. Navegar al directorio: abra una terminal en el directorio raíz del servidor ( runwayml-mcp-server ).

3. Dependencias de instalación:

   npm install

Configuración

1. Crear un archivo .env : en el directorio raíz del servidor, cree un archivo llamado .env .

2. Agregar claves API: agregue sus claves API al archivo .env :

   RUNWAYML_API_SECRET=your_runwayml_api_secret_here
   LUMAAI_API_KEY=your_luma_api_key_here
   OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key_here

   Reemplace los valores de marcador de posición con sus claves reales.

Ejecución del servidor

1. Construya el servidor: compile el código TypeScript:

   npm run build

2. Iniciar el servidor:

   npm start

   Debería ver un mensaje como RunwayML MCP server running on stdio en la salida de error de su terminal (stderr).

Configuración del cliente MCP (por ejemplo, aplicación de escritorio Claude, Cline)

Configure su cliente MCP para conectarse a este servidor. Los pasos exactos dependen del cliente, pero normalmente necesitará proporcionar:

• Nombre: Un nombre descriptivo (por ejemplo, runway-luma-server )

• Comando: node

• Argumentos: La ruta completa al archivo de índice del servidor compilado (por ejemplo, /path/to/your/runwayml-mcp-server/build/server-index.js )

• Variables de entorno:

  • RUNWAYML_API_SECRET : Su secreto de API de RunwayML

  • LUMAAI_API_KEY : Su clave API de Luma AI

  • OPENROUTER_API_KEY : Su clave API de OpenRouter

Ejemplo de configuración (conceptual):

{
  "mcpServers": {
    "runway-luma-server": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/path/to/runwayml-mcp-server/build/server-index.js"],
      "env": {
        "RUNWAYML_API_SECRET": "your_runwayml_api_secret_here",
        "LUMAAI_API_KEY": "your_luma_api_key_here",
        "OPENROUTER_API_KEY": "your_openrouter_api_key_here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

(Recuerde reemplazar /full/path/to/ con la ruta real en su sistema)

Herramientas disponibles

• generate_text_to_video : genera video a partir de texto.

  • provider : (opcional) runwayml (predeterminado) o lumaai .

  • promptText : (Obligatorio) El texto del mensaje.

  • runway_model : (opcional) Modelo de pista (por ejemplo, "gen-2").

  • runway_resolution : (opcional) Resolución de pista ( 1280:768 o 768:1280 ).

  • runway_watermark : (opcional) Booleano, predeterminado false .

  • luma_model : (opcional) Modelo Luma ( ray-flash-2 , ray-2 (predeterminado), ray-1-6 ).

  • luma_aspect_ratio : (opcional) Relación de aspecto de Luma (por ejemplo, 16:9 (predeterminado), 1:1 ).

  • luma_loop : (opcional) Booleano.

  • duration : (opcional) Duración del vídeo en segundos (número).

  • seed : (Opcional) Semilla de generación (número).

• generate_image_to_video : genera un vídeo a partir de una imagen.

  • provider : (opcional) runwayml (predeterminado) o lumaai .

  • promptImage : (Obligatorio) URL de la imagen de entrada o, para Runway, una matriz [{uri: "url", position: "first" | "last"}] .

  • promptText : (opcional) Texto indicativo para acompañar la imagen.

  • runway_model : (opcional) Modelo de pista ( gen3a_turbo (predeterminado)).

  • runway_duration : (opcional) Duración de la pista ( 5 (predeterminado) o 10 ).

  • runway_ratio : (opcional) Resolución de pista ( 1280:768 o 768:1280 ).

  • runway_watermark : (opcional) Booleano, predeterminado false .

  • luma_model : (opcional) Modelo Luma ( ray-flash-2 , ray-2 (predeterminado), ray-1-6 ).

  • luma_aspect_ratio : (opcional) Relación de aspecto de Luma (por ejemplo, 16:9 (predeterminado)).

  • luma_loop : (opcional) Booleano.

  • seed : (Opcional) Semilla de generación (número).

• enhance_prompt : refina un mensaje usando OpenRouter.

  • original_prompt : (Obligatorio) El mensaje a mejorar.

  • model : (opcional) nombre del modelo OpenRouter (por defecto, un modelo capaz como anthropic/claude-3.5-sonnet ).

  • instructions : (Opcional) Instrucciones específicas para la mejora.

• luma_generate_image : genera una imagen utilizando Luma AI.

  • prompt : (obligatorio) mensaje de texto.

  • aspect_ratio : (opcional) Relación de aspecto Luma ( 16:9 (predeterminado)).

  • model : (opcional) Modelo de imagen Luma ( photon-1 (predeterminado), photon-flash-1 ).

  • image_ref : (Opcional) Matriz de objetos de referencia de imagen ( {url: string, weight?: number} ). Máximo 4.

  • style_ref : (Opcional) Matriz de objetos de referencia de estilo ( {url: string, weight?: number} ). Máximo 1.

  • character_ref : (Opcional) Objeto de referencia de personaje ( { identity0: { images: [url1, ...] } } ).

  • modify_image_ref : (Opcional) Modifica el objeto de referencia de la imagen ( {url: string, weight?: number} ).

• luma_list_generations : enumera las generaciones anteriores de Luma AI.

  • limit : (opcional) Número de resultados (predeterminado 10).

  • offset : (opcional) Desplazamiento para paginación (predeterminado 0).

• luma_get_generation : obtiene detalles para una generación específica de Luma AI.

  • generation_id : (Obligatorio) UUID de la generación.

• luma_delete_generation : elimina una generación específica de Luma AI.

  • generation_id : (Obligatorio) UUID de la generación.

• luma_get_camera_motions : Enumera los movimientos de cámara compatibles con las indicaciones de Luma AI. (Sin parámetros).

• luma_add_audio : agrega audio a una generación de Luma.

  • generation_id : (Obligatorio) UUID de la generación.

  • prompt : (Obligatorio) Aviso para el audio.

  • negative_prompt : (opcional) Indicación negativa para audio.

• luma_upscale : aumenta la escala de una generación de Luma.

  • generation_id : (Obligatorio) UUID de la generación.

  • resolution : (opcional) Resolución de destino ( 1080p (predeterminado) o 4k ).

(Nota: Para las herramientas que implican generación ( generate_* , luma_upscale ), el servidor inicia la tarea y regresa inmediatamente. Las actualizaciones de progreso y la URL del resultado final se enviarán a través de notificaciones de progreso de MCP).

Flujos de trabajo de ejemplo

A continuación se muestran ejemplos de cómo combinar las herramientas del servidor para casos de uso comunes:

1. Fragmento de vídeo musical (Cyberpunk Noir)

Objetivo: crear un videoclip cyberpunk noir de 5 segundos para la letra "Ríos de neón que fluyen a través de una ciudad de cromo".

Pasos:

1. Generar imagen base (Luma):

   {
     "tool_name": "luma_generate_image",
     "arguments": {
       "prompt": "Overhead shot of a dark, rainy cyberpunk city street at night. Bright neon signs reflect on wet pavement, resembling rivers of light flowing between towering chrome skyscrapers. Film noir aesthetic, photorealistic.",
       "aspect_ratio": "16:9"
     }
   }

   (Espere a que se complete la generación de la imagen y obtenga la URL de la imagen)

2. Imagen animada (Luma):

   {
     "tool_name": "generate_image_to_video",
     "arguments": {
       "provider": "lumaai",
       "promptImage": "{IMAGE_URL_FROM_STEP_1}",
       "promptText": "Slow pan left across the rainy cyberpunk cityscape, neon lights flickering subtly.",
       "luma_aspect_ratio": "16:9",
       "duration": 5
     }
   }

   (Espere a que se complete la generación del video)

2. Concepto de anuncio de producto (auricular flotante)

Objetivo: crear un vídeo de 5 segundos que muestre un auricular futurista flotando en un entorno minimalista.

Pasos:

1. Generar escena con referencia de producto (Luma):

   {
     "tool_name": "luma_generate_image",
     "arguments": {
       "prompt": "A single, sleek futuristic wireless earbud floats weightlessly in the center of a bright, minimalist white room with soft, diffused ambient light. Zero gravity effect.",
       "aspect_ratio": "1:1",
       "image_ref": [{ "url": "{PRODUCT_IMAGE_URL}", "weight": 0.8 }]
     }
   }

   (Espere a que se complete la generación de la imagen y obtenga la URL de la imagen)

2. Animar escena (Luma):

   {
     "tool_name": "generate_image_to_video",
     "arguments": {
       "provider": "lumaai",
       "promptImage": "{IMAGE_URL_FROM_STEP_1}",
       "promptText": "The earbud slowly rotates and drifts gently in zero gravity.",
       "luma_aspect_ratio": "1:1",
       "duration": 5
     }
   }

   (Espere a que se complete la generación del video)

3. Animación de imágenes (RunwayML Gen3a)

Objetivo: animar una imagen existente utilizando el modelo Gen3a de RunwayML.

Pasos:

1. (Opcional) Generar imagen base (Luma): use luma_generate_image si no tiene una imagen.

2. Imagen animada (RunwayML):

   {
     "tool_name": "generate_image_to_video",
     "arguments": {
       "provider": "runwayml",
       "promptImage": "{YOUR_IMAGE_URL}",
       "promptText": "Subtle zoom in, cinematic lighting.",
       "runway_model": "gen3a_turbo",
       "runway_duration": "5",
       "runway_ratio": "1280:768" // Or "768:1280"
     }
   }

   (Espere a que se complete la generación del video)