mcp-kling

KlingMCP

Model Context Protocol（MCP） を使用し、AceDataCloud API 経由で Kling による AI 動画生成を行う MCP サーバーです。

Claude、VS Code、その他の MCP 対応クライアントから、AI 動画の生成、クリップの延長、モーションの転送を行えます。

機能

• テキストから動画を生成 - テキストプロンプトから AI 生成動画を作成します
• 画像から動画を生成 - 開始／終了画像の参照画像を使用して動画を生成します
• 動画の延長 - 既存の動画にコンテンツを追加して延長します
• モーション転送 - 参照動画のモーションをキャラクター画像に転送します
• 複数モデル - V3、V3 Omni、標準の Kling O1 を含む 9 種類の Kling モデルに対応します
• カメラ制御 - カメラの動きを細かく制御できます
• タスク追跡 - 生成の進捗を監視し、結果を取得します

ツールリファレンス

ツール	説明
kling_generate_video	Kling を使用してテキストプロンプトから AI 動画を生成します。
kling_generate_video_from_image	参照画像を開始フレームまたは終了フレームとして使用し、AI 動画を生成します。
kling_extend_video	既存の動画にコンテンツを追加して延長します。
kling_generate_motion	参照動画のモーションをキャラクター画像に転送します。
kling_get_task	動画生成タスクのステータスと結果を問い合わせます。
kling_get_tasks_batch	複数の動画生成タスクを一度に問い合わせます。
kling_list_models	動画生成に利用できるすべての Kling モデルを一覧表示します。
kling_list_actions	利用できるすべての Kling API アクションと対応するツールを一覧表示します。

接続方法：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://kling.mcp.acedata.cloud/mcp です。MCP クライアントで次のいずれかの方法を選択してください。

方法	利用する場面	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 … ヘッダーに AceDataCloud API トークンを指定します。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-kling をインストールし、ACEDATACLOUD_API_TOKEN をそのプロセスに渡します。この場合も、AceDataCloud API が呼び出されます。

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。このトークンは、そのアカウントの API 認証情報を再利用または新規作成する場合があります。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となる場合があります。実際に操作する前に、最新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。同じサーバーに対して、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 と Claude Desktop のチャット： Customize → Connectors → Add custom connector からリモートカスタムコネクターを追加し、https://kling.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 を選択してください。同意手続きを完了します。Claude Desktop のローカルな 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 kling https://kling.mcp.acedata.cloud/mcp を実行し、続けて claude mcp login kling を実行します。/mcp を確認してください。Claude Code MCP ガイド。
• Cursor： https://kling.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、以下のエントリーを <project>/.cursor/mcp.json に統合します。個人で使う場合は、~/.cursor/mcp.json を使用してください。Cursor MCP ガイド。
• VS Code / Copilot： MCP: Add Server を実行し、HTTP を選択して https://kling.mcp.acedata.cloud/mcp を入力した後、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では <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 を確認してください。VS Code MCP の設定。
• Codex： codex mcp add kling --url https://kling.mcp.acedata.cloud/mcp を実行し、続けて codex mcp login kling 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 プロジェクト設定（OAuth）：

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

VS Code 固有のワークスペース設定（OAuth）：

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

ホステッド 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ます。
2. General applicationを見つけます。まだ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ます。
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、この連携用の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、見分けやすい名前を付けます。
4. キーを作成するときは、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、キー一覧からトークンをコピーします。タスクの検索権限があっても、生成を送信する権限があるとは限りません。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ます。トライアル利用枠がある場合、その内容はアカウントに現在表示されているものが適用されます。
5. 引用符、スペース、Bearer を含めず、トークンの値だけをコピーします。API Key／API Token欄にはこの値をそのまま入力します。手動で設定する HTTP Authorizationヘッダーに限り、Bearer のプレフィックスが必要です。アカウント管理用のplatform-...トークンは、生成用 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ます。プロンプト、共有ワークフロー、スクリーンショット、Git のコミットには絶対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、使用制限、残高を確認します。

固定の Bearer ヘッダーは OAuth をバイパスします。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秘密に保管してください。

Claude Code の場合、サーバーの追加時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 kling https://kling.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ます。

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

Cursor では、~/.cursor/mcp.jsonまたはコミット対象外の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": {
    "kling": {
      "url": "https://kling.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ます。${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形式には移植できません。

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

Clineでは、MCP 設定 UI または CLI ファイル~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.jsonを使用します。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 のみを指定する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では設定スキーマが異なります。他のクライアントの JSON をコピーせず、それぞれの最新の 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-kling
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
mcp-kling

Claude Desktop のローカル MCP では、開発者設定から開いたファイル（macOS では ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）にこのエントリーをマージします。uvx を実行するには、uv が PATH に必要です。

{
  "mcpServers": {
    "kling": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-kling"],
      "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。セルフホストの HTTP では mcp-kling --transport http --port 8000 を使用します。適切なネットワーク制御と TLS 制御を行った場合に限り、公開してください。ローカルで実行しても、AceDataCloud API が呼び出されます。

サービスを利用する前の確認

1. https://kling.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への到達性のみです。
2. MCP クライアントがツールを読み込むことを確認してください。kling_list_models は参照用ツールであり、下流の API へのアクセスや残高を確認するものではありません。
3. API を完全に確認する必要がある場合は、最新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、ご自身の有効な入力を使って kling_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、終端状態の成功または失敗になるまで、同じ ID に対して kling_get_task を呼び出してください。進捗を確認するためだけに操作を再送信しないでください。

401 の場合は、クライアントがどの認証経路を使用したか、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べる必要があります。ツールが一覧に表示されることやタスクが送信されたことは、結果が成功したことの証明にはなりません。

利用可能なモデル

モデル	説明	用途
kling-v1	第 1 世代	基本的な動画生成
kling-v1-6	V1 拡張	v1 より高品質
kling-v2-master	V2 マスター（デフォルト）	高品質でバランスの取れたパフォーマンス
kling-v2-1-master	V2.1 マスター	品質と一貫性の向上
kling-v2-5-turbo	V2.5 ターボ	高速な生成と優れた品質
kling-o1	Kling O1	Omni 画像／動画参照生成

設定

環境変数

変数	説明	デフォルト
ACEDATACLOUD_API_TOKEN	AceDataCloud の API トークン	必須
ACEDATACLOUD_API_BASE_URL	API ベース URL	https://api.acedata.cloud
KLING_DEFAULT_MODEL	デフォルトの動画モデル	kling-v2-master
KLING_DEFAULT_MODE	デフォルトの生成モード	std
KLING_DEFAULT_ASPECT_RATIO	デフォルトのアスペクト比	16:9
KLING_REQUEST_TIMEOUT	リクエストのタイムアウト（秒）	300
LOG_LEVEL	ログレベル	INFO

コマンドラインオプション

mcp-kling --help

Options:
  --version          Show version
  --transport        Transport mode: stdio (default) or http
  --port             Port for HTTP transport (default: 8000)

開発

開発環境のセットアップ

# Clone repository
git clone https://github.com/AceDataCloud/KlingMCP.git
cd KlingMCP

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # or `.venv\Scripts\activate` on Windows

# Install with dev dependencies
pip install -e ".[dev,test]"

テストの実行

# Run unit tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=core --cov=tools

# Run integration tests (requires API token)
pytest tests/test_integration.py -m integration

コード品質

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

ビルドと公開

# Install build dependencies
pip install -e ".[release]"

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

プロジェクト構成

KlingMCP/
├── core/                   # Core modules
│   ├── __init__.py
│   ├── client.py          # HTTP client for Kling API
│   ├── config.py          # Configuration management
│   ├── exceptions.py      # Custom exceptions
│   ├── oauth.py           # OAuth 2.1 provider
│   ├── server.py          # MCP server initialization
│   ├── types.py           # Type definitions
│   └── utils.py           # Utility functions
├── tools/                  # MCP tool definitions
│   ├── __init__.py
│   ├── video_tools.py     # Video generation tools
│   ├── motion_tools.py    # Motion transfer tools
│   ├── task_tools.py      # Task query tools
│   └── info_tools.py      # Information tools
├── prompts/                # MCP prompts
│   └── __init__.py        # Prompt templates
├── tests/                  # Test suite
│   ├── conftest.py
│   └── __init__.py
├── deploy/                 # Deployment configs
│   └── production/
│       ├── deployment.yaml
│       ├── ingress.yaml
│       └── service.yaml
├── .env.example           # Environment template
├── CHANGELOG.md
├── Dockerfile             # Docker image for HTTP mode
├── docker-compose.yaml    # Docker Compose config
├── LICENSE
├── main.py                # Entry point
├── pyproject.toml         # Project configuration
└── README.md

API リファレンス

このサーバーは AceDataCloud Kling API をラップします。

• Kling Videos API - 動画生成（text2video、image2video、extend）
• Kling Motion API - モーション転送
• Kling Tasks API - タスクのクエリ

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。以下の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします
2. フィーチャーブランチを作成します（git checkout -b feature/amazing）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add amazing feature'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/amazing）
5. プルリクエストを作成します

ドキュメント

ドキュメント

ライセンス

MIT ライセンスの詳細については、LICENSEをご覧ください。

リンク

• AceDataCloud プラットフォーム
• Kling AI
• Model Context Protocol
• MCP Python SDK

---

AceDataCloudの愛を込めて

Turbo、ストーリーボード、コマース

V3 Turbo（std 720p／pro 1080p、整数で3～15秒）には、kling_generate_turbo_videoを使用します。ネイティブオーディオが含まれており、無効にすることはできません。テールフレーム、単独のネガティブプロンプト、cfg_scale、カメラ制御、Omni リファレンスには対応していません。

V3／V3 Omni のマルチショット生成には、kling_generate_storyboardを使用します。shot_type="intelligence"はプロンプトを使用し、customizeは、合計時間が全体の時間と一致する、インデックス付きのmulti_promptショットを1～6個受け取ります。例：{"shot_type":"customize","duration":5,"multi_prompt":[{"index":1,"prompt":"Ocean","duration":2},{"index":2,"prompt":"Beach","duration":3}]}。

公開されているコマースツールは、kling_goods_studioとkling_video_commerceです。どちらも構造化されたリクエストを受け取り、kling_get_taskで使用するタスク ID を返します。

リファレンス入力

kling-o1またはkling-v3-omniの場合、video_listでリファレンス動画を1つ指定し、プロンプト内で<<<video_1>>>として参照してください。リファレンス動画とgenerate_audio=trueを組み合わせないでください。リファレンス画像（image_list、開始フレームまたは終了フレーム）だけでは、リファレンス動画の料金は適用されません。

リファレンス動画を使用したリクエストが成功すると、別の料金体系が適用されます。stdでは1秒あたり1.202 Credits、proでは1秒あたり1.602 Creditsです。refer_type="base"（デフォルト）の場合、編集はリファレンス動画の長さに合わせることができ、実際の出力時間は課金時に整数秒に切り上げられます（5.708秒は6秒、5.041秒は5秒として課金されます）。refer_type="feature"の場合、課金にはリクエストしたdurationが使用されます。送信時の見積もりを最終的な請求額とみなさず、返されたusage.reference_video_secondsで最終的な課金秒数を確認してください。

5秒のkling-o1の結果に対する現在のCreditsは次のとおりです。

モード	リファレンス動画なし	リファレンス動画あり（課金対象5秒）
std	4.005	6.010
pro	5.340	8.010

送信前に現在のアカウント料金と残高を確認してください。進行状況を確認するには、再生成せず、元のタスク ID をポーリングしてください。

element_listとvoice_listは、すでに有効なプラットフォームリファレンスがあり、現在のバックエンドガイドに記載された対応モデルの組み合わせを使用する場合に限り使用してください。アセットの単独作成と管理は公開されていません。