mcpField
M
mcp-minimax

mcp-minimax

リモート
platform.acedata.cloudメディア・デザイン11 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

mcp-minimax について

mcp-minimaxはAceDataCloudを通じて、MCPクライアントにMiniMax H3のマルチモーダル動画生成を提供します。テキスト、画像、動画、音声を使った生成に対応し、非同期送信、一括取得、タスク削除も行えます。

主な機能

  1. 01テキストからの動画生成
  2. 02画像・動画・音声による生成ガイド
  3. 03複数の画角と出力サイズ
  4. 04非同期タスク送信
  5. 05単体・一括タスク取得
  6. 06タスク削除

活用シーン

  1. 01詳細なプロンプトから動画を生成
  2. 02複数画像を使って動画を作成
  3. 03音声と画像で動画生成をガイド
  4. 04タスクの一括確認や削除

MCP 対応

互換クライアントにMiniMax H3の生成、タスク管理、モデル制約、ワークフロー照会ツールを提供するMCPサーバーです。ホスト型OAuth HTTPとローカルstdio接続に対応します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://minimax.mcp.acedata.cloud/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

パッケージ
pypimcp-minimax2026.10.18.4

ツール

詳細

MiniMax H3 MCP

PyPI Python License

AceDataCloud を通じて MiniMax H3 のマルチモーダル動画を生成する Model Context Protocol サーバーです。

機能

  • テキストから動画を生成
  • 画像、動画、音声をガイドとして動画を生成
  • 768P または 2K で 4~15 秒の動画を出力。アダプティブ、横長、縦長、正方形のアスペクト比に対応
  • 非同期での送信、タスクの取得、一括取得、削除に対応
  • ホスト型 OAuth HTTP トランスポートとローカル stdio トランスポート

ツール

ツール目的
minimax_generate_video_from_text詳細なプロンプトから動画を生成
minimax_generate_video_from_images1~9 個の画像 URL から動画を生成
minimax_generate_video_from_audio必須の画像と 1~3 個の音声 URL を使って動画を生成
minimax_generate_videoドキュメントに記載された完全なコンテンツスキーマから動画を生成
minimax_list_tasks任意のタイムスタンプフィルターを指定してタスクを一覧表示
minimax_get_task1 つのタスクを取得
minimax_get_tasks_batch複数のタスクを取得
minimax_delete_task1 つのタスクを削除
minimax_list_modelsモデルの制約を表示
minimax_list_actions利用可能なワークフローを表示

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://minimax.mcp.acedata.cloud/mcp です。MCP クライアントで接続方法を 1 つ選択してください。

接続方法使用する状況認証情報の設定
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。トークンをクライアント設定に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-minimax をインストールし、ACEDATACLOUD_API_TOKEN をそのプロセスに渡します。この方法でも 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。アカウントの API 認証情報を再利用する場合も、新しく作成する場合もあります。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。ホスト型サービスには利用料金が発生する場合があります。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る料金をご確認ください。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 と Claude Desktop のチャット: Customize → Connectors → Add custom connector からリモートのカスタムコネクターを追加し、https://minimax.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。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 のコネクターガイド。
  • Claude Code: claude mcp add --transport http --scope user minimax https://minimax.mcp.acedata.cloud/mcp を実行してから、claude mcp login minimax を実行します。/mcp を確認します。Claude Code の MCP ガイド。
  • Cursor: https://minimax.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。プロジェクトで使用する場合は、以下のエントリーを <project>/.cursor/mcp.json にマージします。個人で使用する場合は、~/.cursor/mcp.json を使用します。Cursor の MCP ガイド。
  • VS Code / Copilot: MCP: Add Server を実行し、HTTP を選択して、https://minimax.mcp.acedata.cloud/mcp を入力します。その後、ブラウザーで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 を確認します。VS Code の MCP 設定。
  • Codex: codex mcp add minimax --url https://minimax.mcp.acedata.cloud/mcp を実行してから、codex mcp login minimax 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": {
    "minimax": {"url": "https://minimax.mcp.acedata.cloud/mcp"}
  }
}

VS Code 固有のワークスペース設定(OAuth):

{
  "servers": {
    "minimax": {"type": "http", "url": "https://minimax.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てください。
  2. General applicationを探します。まだ作成されていない場合は、Initialize General Applicationを選択してください。一般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。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、この連携用の個別キーを作成します。個別に無効化またはローテーションできるよう、判別しやすい名前を付けてください。
  4. キーを作成する際は、Expiration Time、Set Usage Limitation、Allowed APIsを確認してください。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。タスクの照会権限では、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です。
  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フィールドにはこの未加工の値を指定します。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トークンは、生成 API キーの代わりにはなりません。

アプリケーション API キーをコピーするか、Manage Keys を開きます

必要に応じて制限を設定し、個別の名前を付けたキーを作成します

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 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、別の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、残高を確認してください。

Bearer ヘッダーを固定するとOAuthがバイパスされます。ヘッダーが無効な場合は、ブラウザーでのサインインを試す前に削除してください。保存した認証情報は非公開にしてください。

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。保存したユーザー 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 minimax https://minimax.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": {
    "minimax": {
      "type": "http",
      "url": "https://minimax.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"}
    }
  }
}

Cursorでは、~/.cursor/mcp.jsonまたは未コミットのプロジェクト設定で、異なる環境変数の構文を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "minimax": {
      "url": "https://minimax.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向けであり、Agent Hostの.mcp.json形式との互換性はありません。

{
  "inputs": [
    {"id": "acedata-minimax-token", "type": "promptString", "description": "AceDataCloud API token", "password": true}
  ],
  "servers": {
    "minimax": {
      "type": "http",
      "url": "https://minimax.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${input:acedata-minimax-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、URLのみを使う場合はOAuth用のcontext_serversエントリーを使用し、またはローカルの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るため、別のクライアントの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 トークンを渡します。

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

Claude Desktop のローカル MCP では、開発者向け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 を使うには、uv が PATH に設定されている必要があります。

{
  "mcpServers": {
    "minimax": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-minimax"],
      "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 では mcp-minimax --transport http --port 8000 を使います。適切なネットワーク制御と TLS 制御がある場合に限り、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に確認する
  1. https://minimax.mcp.acedata.cloud/health が {"status":"ok"} を返す場合に確認できるのは、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ます。minimax_list_models は参照用ツールであり、下流の API アクセスや残高は確認できません。
  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価格を確認したうえで、有効な入力を使用して minimax_generate_video を呼び出します。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 minimax_get_task を呼び出します。進行状況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のモデレーションエラーを示している場合があります。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、それぞれ別途診断が必要です。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、結果が成功した証明にはなりません。

開発

pip install -e ".[dev,test]"
ruff check .
pytest --cov=core --cov=tools
mypy core tools

ドキュメント

ドキュメント

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。