HappyHorse by Ace Data Cloud

Ace Data Cloud の HappyHorse

簡体字中国語のインストールと初回利用ガイド

Ace Data Cloud API を通じて Happy Horse AI の動画生成と編集を行う Model Context Protocol サーバーです。

Glama で HappyHorse を使う

Ace 提供の HappyHorse ソース掲載ページまたはリモートコネクターをご覧ください。Glama のインストール、API Token、初回利用ガイドに従ってください。公開ディレクトリへの掲載確認と、個人アカウントで接続できることの確認は別々の確認項目です。生成には Ace アカウントの残高を使用します。

goose で HappyHorse を使う

独立したAce Data Cloud の HappyHorseネイティブ goose プラグインを使用してください：インストールと API Token のガイド · 簡体字中国語。このプラグインはこの MCP サーバーを再利用しますが、goose Marketplace やデフォルトプロバイダーへの収録を意味するものではありません。

公式 MCP Registry で HappyHorse 統合を見つける

公式 MCP Registry の HappyHorseを開き、一致する io.github.AceDataCloud の項目を展開して、MCP カタログを利用するクライアントで Packages または Remotes のインストール情報を使用してください。これは Ace Data Cloud が提供する HappyHorse 統合であり、モデル提供元による推奨ではありません。Registry はディレクトリであり、ツールを実行するアプリではありません。

mcp-happyhorse（または io.github.AceDataCloud/mcp-happyhorse）を検索すると、該当する項目を見つけられます。現在、公式 Registry の検索で一致するのはサーバー名です。表示タイトルにスペースがあっても、別の検索用エイリアスは作成されません。クライアントがカタログを利用しない場合は、以下のクライアント固有の接続手順を使用し、トークン、サービスの権限、残高、現在の価格について Applications → General application を確認してください。非同期の結果を確認する際は、元のタスク ID を保持してください。

機能

• テキストから動画を生成
• 最初のフレーム画像を動画としてアニメーション化
• 1～9 枚の被写体またはスタイル画像を使った参照画像からの動画生成
• 最大 5 枚の参照画像を使った動画編集
• 720P および 1080P の出力
• 単一タスクおよびバッチタスクのポーリング
• ローカル stdio およびホスト型 Streamable HTTP/SSE トランスポート
• Bearer トークン直接認証および AceDataCloud OAuth 認証

接続：ホスト型 OAuth、API トークン、またはローカル stdio

ホスト型エンドポイントは https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp です。MCP クライアント用に、いずれか1つの接続方法を選択してください。

接続方法	使用するケース	認証情報の設定
ホスト型 OAuth	クライアントがリモート MCP OAuth に対応している場合	URL のみを追加し、AceDataCloud にサインインしてアクセスを承認します。クライアント設定にトークンを貼り付ける必要はありません。
ホスト型 API トークン	クライアントで OAuth を完了できない場合、または明示的な連携用認証情報が必要な場合	Authorization: Bearer … ヘッダーで AceDataCloud API トークンを送信します。ローカルのシークレットストアまたは環境変数に保管してください。
ローカル stdio	クライアントがローカル MCP プロセスを実行する場合	mcp-happyhorse をインストールし、そのプロセスに ACEDATACLOUD_API_TOKEN を渡します。引き続き AceDataCloud API を呼び出します。

ホスト型サービスは OAuth メタデータと Dynamic Client Registration（DCR）を公開しています。DCR はクライアントアプリケーションを登録するものであり、API キーではありません。 OAuth でサインインすると、クライアントは発行された Bearer トークンを送信します。アカウント用の API 認証情報が再利用または新規作成される場合があります。ブラウザーでサインインするには、引き続き AceDataCloud アカウントが必要です。ホスト型サービスは従量課金制の場合があります。実際の操作を行う前に、現在のサービスドキュメントと表示されている料金を確認してください。同じサーバーに OAuth ログインと固定の Authorization ヘッダーを両方設定しないでください。

ホスト型 OAuth の例

• Claude および Claude Desktop のチャット： Customize → Connectors → Add custom connector でリモートカスタムコネクターを追加し、https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp を入力してサインインを選択します。Claude から OAuth クライアントの登録方法を尋ねられた場合は、Register automatically を選択します。認証への同意を完了してください。Claude Desktop のローカル claude_desktop_config.json は別途設定が必要です。Claude コネクターガイド。
• Claude Code： claude mcp add --transport http --scope user happyhorse https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp を実行し、続けて claude mcp login happyhorse を実行します。/mcp で確認してください。Claude Code MCP ガイド。
• Cursor： https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp のみを指定してリモートサーバーを追加します。プロジェクトで使う場合は、以下のエントリを <project>/.cursor/mcp.json にマージします。個人用の場合は ~/.cursor/mcp.json を使用します。Cursor MCP ガイド。
• VS Code / Copilot： MCP: Add Server を実行し、HTTP を選択して https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp を入力し、ブラウザーでのサインインを完了します。新しいポータブルなワークスペース設定には <project>/.mcp.json を使用します。以下の VS Code 固有の形式では、<project>/.vscode/mcp.json またはユーザープロファイルを使用します。MCP: List Servers で確認してください。VS Code MCP の設定。
• Codex： codex mcp add happyhorse --url https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp を実行し、続けて codex mcp login happyhorse を実行します。ユーザー設定は ~/.codex/config.toml にあります。Codex 公式 MCP ガイド。

Cursor のプロジェクト設定（OAuth）：

{
  "mcpServers": {
    "happyhorse": {"url": "https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp"}
  }
}

VS Code 固有のワークスペース設定（OAuth）：

{
  "servers": {
    "happyhorse": {"type": "http", "url": "https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp"}
  }
}

ホスト型 API トークン

1. Ace Data Cloud → Applicationsを開きます。サインインするか、先にアカウントを登録してください。
2. General applicationを探します。作成されていない場合は、Initialize General Applicationを選択します。汎用キーではアカウントで利用可能なサービスを使用できますが、専用アプリケーションのキーはそのサービスに限定されます。必要なサービス／モデルへのアクセス権と現在の料金を確認してください。
3. アプリケーションカードからAPI Keyをコピーするか、Keys / Manage Keys → Createを開いて、この連携用に別のキーを作成します。個別に失効またはローテーションできるよう、識別しやすい名前を付けてください。
4. キーの作成時に、Expiration Time、Set Usage Limitation、Allowed APIsを確認します。必要な制限のみを有効にし、呼び出す操作を許可してから、Createをクリックし、キーの一覧からトークンをコピーしてください。タスクの参照権限では生成の送信は許可されません。最初のリクエストに必要な残高がアプリケーションにあることを確認してください。トライアルの利用枠は、アカウントに現在表示されている内容に従います。
5. 引用符、空白、Bearer を含めず、トークンの値だけをコピーしてください。API Key／API Tokenフィールドには、この未加工の値を入力します。手動で設定するHTTP Authorizationヘッダーに限り、Bearer プレフィックスが必要です。platform-...形式のアカウント管理用トークンは、生成 API キーの代わりにはなりません。

キーはクライアントの認証情報ストア、または以下に示す環境変数に保存してください。プロンプト、共有ワークフロー、スクリーンショット、Git のコミットに含めないでください。認証に失敗した場合は、新しいキーを作成する前に、コピーした値全体、アプリケーション／サービスへのアクセス権、有効期限、利用上限、残高を確認してください。

固定の Bearer ヘッダーは OAuth を迂回します。ヘッダーが無効な場合は、ブラウザーでサインインする前に削除してください。保存した認証情報は他者に知られないようにしてください。

Claude Code では、サーバーを追加するときにシェルがトークンを展開します。保存されたユーザー MCP 設定は秘密情報として扱ってください。

export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
claude mcp add --transport http --scope user happyhorse https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN"

Claude Code のプロジェクト設定では、<project>/.mcp.jsonに変数参照を記述し、Claude Code を起動する環境でその変数を設定してください。

{
  "mcpServers": {
    "happyhorse": {
      "type": "http",
      "url": "https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"}
    }
  }
}

Cursor では、~/.cursor/mcp.jsonまたはコミットしないプロジェクト設定で、異なる環境変数構文を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "happyhorse": {
      "url": "https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${env:ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"}
    }
  }
}

VS Code では、MCP: Open User Configurationを実行し、このサーバーとマスクされた入力をマージしてください。${input:...}は VS Code のユーザー／ワークスペース形式用であり、Agent Host の.mcp.json形式とは互換性がありません。

{
  "inputs": [
    {"id": "acedata-happyhorse-token", "type": "promptString", "description": "AceDataCloud API token", "password": true}
  ],
  "servers": {
    "happyhorse": {
      "type": "http",
      "url": "https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${input:acedata-happyhorse-token}"}
    }
  }
}

Clineでは、MCP 設定 UI または CLI ファイル~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.jsonを使用してください。リモートトランスポートの値はstreamableHttpです。JetBrains AI Assistantでは、**Settings → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)**からリモート URL を追加します。Zedでは、OAuth の場合は URL のみを指定したcontext_serversエントリーを使用するか、ローカルの Bearer ヘッダーを追加します。これらのクライアントは設定スキーマがそれぞれ異なります。他のクライアントの JSON をコピーせず、各クライアントの最新 UI に従ってください。Cline · JetBrains · Zed。

ローカル stdio

パッケージをインストールし、ローカルプロセスに API トークンを設定します。

python -m pip install mcp-happyhorse
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
mcp-happyhorse

Claude Desktop のローカル MCP では、開発者設定から開くファイル（macOS では ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）にこのエントリをマージします。uvx を使うには、uv が PATH に必要です。

{
  "mcpServers": {
    "happyhorse": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-happyhorse"],
      "env": {"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN"}
    }
  }
}

このユーザーレベルのファイルは非公開にしてください。セルフホスト可能な HTTP は mcp-happyhorse --transport http --port 8000 で使用できますが、適切なネットワーク制御と TLS 制御を設けた場合にのみ公開してください。ローカル実行でも AceDataCloud API が呼び出されます。

サービスを使用する前の確認事項

1. https://happyhorse.mcp.acedata.cloud/health が {"status":"ok"} を返す場合、確認できるのはエンドポイントに到達できることだけです。
2. MCP クライアントがツールを読み込むことを確認します。happyhorse_list_models は参照用のツールであり、下流の API アクセスや残高は確認しません。
3. API を完全に確認する必要がある場合は、現在のサービスドキュメントと表示されている料金を確認したうえで、有効な入力を使って happyhorse_generate_video を呼び出してください。結果にタスク ID が含まれている場合は、最終的な成功または失敗になるまで、同じ ID に対して happyhorse_get_task を呼び出します。進行状況の確認だけを目的に、操作を再送信しないでください。

401 が発生した場合は、クライアントがどの認証経路を使用したか、またトークンまたは OAuth セッションが有効かを確認してください。403 は、アカウントの権限またはコンテンツモデレーションの失敗を示している可能性があります。返されたエラーを確認してください。残高不足や下流サービスの障害については、それぞれ個別に原因を調査する必要があります。ツールが一覧に表示されていることや、タスクが送信されたことは、処理が成功した証拠にはなりません。

ツール

ツール	目的
happyhorse_generate_video	テキストから動画を生成します
happyhorse_generate_video_from_image	最初のフレームの画像をアニメーション化します
happyhorse_generate_video_from_references	1～9 枚の参照画像から生成します
happyhorse_edit_video	最大 5 枚の参照画像を使ってソース動画を編集します
happyhorse_get_task	1 つのタスクを照会します
happyhorse_get_tasks_batch	複数のタスクを照会します
happyhorse_list_models	各アクションで有効なモデルを一覧表示します

callback_url が指定されていない場合、生成ツールは非同期でリクエストを送信します。返された task_id を保存し、約 15 秒待ってから、最終的な video_url または終端エラーが応答に含まれるまで happyhorse_get_task を呼び出してください。

モデル

アクション	モデル	デフォルト
テキストから動画	happyhorse-1.0-t2v、happyhorse-1.1-t2v	happyhorse-1.1-t2v
画像から動画	happyhorse-1.0-i2v、happyhorse-1.1-i2v	happyhorse-1.1-i2v
参照画像から動画	happyhorse-1.0-r2v、happyhorse-1.1-r2v	happyhorse-1.1-r2v
動画編集	happyhorse-1.0-video-edit	happyhorse-1.0-video-edit

生成できる動画の長さは 3～15 秒です。対応解像度は 720P と 1080P です。テキストからの生成と 参照画像からの生成は、16:9、9:16、1:1、4:3、3:4 に対応しています。画像から動画への生成は、 入力画像のアスペクト比に従います。動画編集の長さはソース動画に従います。

リクエスト例

MCP クライアントに次のように依頼してください。

夜明けに雪の稜線を横切る白い馬の動画を、720P、9:16 で生成してください。

https://example.com/horse.jpg を、ゆっくりとカメラを寄せ、風でたてがみがなびくようにアニメーション化してください。

https://example.com/source.mp4 のカメラの動きは維持しつつ、https://example.com/reference.jpg の衣装のスタイルを適用して編集してください。元の音声はそのままにしてください。

環境変数

変数	デフォルト	目的
ACEDATACLOUD_API_TOKEN	なし	ローカル stdio モード用の API トークン
ACEDATACLOUD_API_BASE_URL	https://api.acedata.cloud	API のオリジン
HAPPYHORSE_REQUEST_TIMEOUT	60	HTTP リクエストのタイムアウト（秒）
MCP_TRANSPORT	stdio	stdio または http
MCP_SERVER_URL	なし	ホストされた OAuth を有効にする公開 URL
LOG_LEVEL	INFO	ログレベル

開発

pip install -e ".[all]"
pytest --cov=core --cov=tools
ruff check .
mypy core tools main.py

ドキュメント

ドキュメント

ライセンス

MIT

Cline の設定 / Cline の画像付き設定ガイド

Ace Data Cloud の HappyHorse — 英語ガイド · 中国語の画像付き手順全文. 2026-10-18 時点で、Cline マーケットプレイスへの申請は審査待ちです。ガイドでは手動での代替手順を別途記載しています。 / Cline 公式ディレクトリへの申請は引き続き審査待ちです。手動での設定は掲載済みであることを意味しません。