mcp-veo

VeoMCP

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

Claude、VS Code、またはMCP互換クライアントから、テキストプロンプトや画像を使ってAI動画を直接生成できます。

特長

• テキストから動画を生成 - テキストの説明からAI生成動画を作成します
• 画像から動画を生成 - 画像に動きを付けたり、画像間のトランジションを作成したりできます
• 複数画像の融合 - 複数の画像の要素を融合します
• 1080pへのアップスケーリング - 生成した動画を高解像度で取得します
• タスクの追跡 - 生成の進行状況を監視し、結果を取得します
• 複数のモデル - さまざまなVeoモデルから、品質と速度のバランスに応じて選択できます

ツール一覧

ツール	説明
veo_text_to_video	Veo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。
veo_image_to_video	Veoを使用して、1枚以上の参照画像からAI動画を生成します。
veo_get_1080p	生成した動画の1080p高解像度版を取得します。
veo_get_task	動画生成タスクのステータスと結果を照会します。
veo_get_tasks_batch	複数の動画生成タスクを一度に照会します。
veo_list_models	利用可能なすべてのVeoモデルとその機能を一覧表示します。
veo_list_actions	利用可能なすべてのVeo APIアクションと対応するツールを一覧表示します。
veo_get_prompt_guide	Veo動画生成に効果的なプロンプトを書くためのガイダンスを取得します。

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://veo.mcp.acedata.cloud/mcpです。MCPクライアントに合わせて、次のいずれかの方法を選択してください。

方法	使用する場合	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だけを追加し、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のMCPプロセスを実行する場合	mcp-veo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ではサインインを行い、クライアントは発行されたBearerトークンを送信します。このトークンはアカウントのAPI認証情報を再利用する場合も、新たに作成する場合もあります。ブラウザーでのサインインには、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の場合があります。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価格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ヘッダーを同時に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 でリモートのカスタムコネクターを追加し、https://veo.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 veo https://veo.mcp.acedata.cloud/mcp を実行し、続けて claude mcp login veo を実行します。/mcp を確認してください。Claude Code MCP ガイド。
• Cursor： https://veo.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 に統合します。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://veo.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 veo --url https://veo.mcp.acedata.cloud/mcp を実行し、続けて codex mcp login veo 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": {
    "veo": {"url": "https://veo.mcp.acedata.cloud/mcp"}
  }
}

VS Code 固有のワークスペース設定（OAuth）：

{
  "servers": {
    "veo": {"type": "http", "url": "https://veo.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。まだ作成されていない場合は、Initialize General Applicationを選択します。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、この連携専用のキーを作成します。個別に取り消したりローテーションしたりできるよう、識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。必要な制限だけを有効にし、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。タスクの照会権限があっても、生成の送信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てください。試用枠がある場合、その内容は現在アカウントに表示されているものに従います。
5. 引用符、空白、Bearer を付けずに、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。Bearer のプレフィックスが必要なのは、HTTP の Authorization ヘッダーを手動で設定する場合だけです。platform-...形式のアカウント管理用トークンを、生成 API キーの代わりに使うことはできません。

キーは、クライアントの認証情報ストアまたは下記の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 のコミットには決して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、期限、使用上限、残高を確認してください。

固定の Bearer ヘッダーを使用すると、OAuth を経由しません。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 veo https://veo.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": {
    "veo": {
      "type": "http",
      "url": "https://veo.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、環境変数の構文が異なります。

{
  "mcpServers": {
    "veo": {
      "url": "https://veo.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形式では使用できません。

{
  "inputs": [
    {"id": "acedata-veo-token", "type": "promptString", "description": "AceDataCloud API token", "password": true}
  ],
  "servers": {
    "veo": {
      "type": "http",
      "url": "https://veo.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${input:acedata-veo-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、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 トークンを設定します。

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

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

{
  "mcpServers": {
    "veo": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-veo"],
      "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。セルフホスト型 HTTP では mcp-veo --transport http --port 8000 を使用し、適切なネットワーク制御と TLS 制御を行ったうえでのみ公開してください。ローカルで実行する場合も、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こと

1. https://veo.mcp.acedata.cloud/health が {"status":"ok"} を返すことは、エンドポイントに到達できることだけを確認します。
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。veo_list_models は参照用のツールであり、下流 API へのアクセスや残高は確認しません。
3. 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、ドキュメントに記載されたサービス操作を使用し、エンドツーエンドで確認します。結果にタスク ID が含まれる場合は、成功または失敗の終端状態になるまで、同じ ID に対して veo_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 が発生した場合は、クライアントが使用した認証方法と、トークンまたは OAuth セッションが有効かどう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、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だけでは、結果が成功したとは限りません。

利用可能なツール

動画生成

ツール	説明
veo_text_to_video	テキストプロンプトから動画を生成します
veo_image_to_video	参照画像から動画を生成します
veo_get_1080p	高解像度の 1080p 版を取得します

タスク

ツール	説明
veo_get_task	1 つのタスクのステータスを照会します
veo_get_tasks_batch	複数のタスクを一度に照会します

情報

ツール	説明
veo_list_models	利用可能な Veo モデルを一覧表示します
veo_list_actions	利用可能な API アクションを一覧表示します
veo_get_prompt_guide	動画プロンプトの作成ガイドを取得します

使用例

テキストから動画を生成する

User: Create a video of a sunset over the ocean

Claude: I'll generate a sunset video for you.
[Calls veo_text_to_video with prompt="Cinematic shot of a golden sunset over the ocean, waves gently rolling, warm colors reflecting on the water"]

画像をアニメーション化する

User: Animate this product image to make it rotate slowly

Claude: I'll create a video from your image.
[Calls veo_image_to_video with image_urls=["product_image.jpg"], prompt="Product slowly rotates 360 degrees, studio lighting"]

画像のトランジションを作成する

User: Create a video that transitions between these two landscape photos

Claude: I'll create a transition video between your images.
[Calls veo_image_to_video with image_urls=["img1.jpg", "img2.jpg"], prompt="Smooth cinematic transition between scenes"]

利用可能なモデル

モデル	Text2Video	Image2Video	画像入力
veo3	✅	✅	1～3 枚の画像
veo3-fast	✅	✅	1～3 枚の画像
veo31	✅	✅	1～3 枚の画像
veo31-fast	✅	✅	1～3 枚の画像
veo31-fast-ingredients	❌	✅	1～3 枚の画像（融合）

アスペクト比：

• 16:9 - 横向き／ワイドスクリーン（デフォルト）
• 9:16 - 縦向き（ソーシャルメディア向け）

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 のベース URL	https://api.acedata.cloud
ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID	OAuth クライアント ID（ホステッドモード）	—
ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL	プラットフォームのベース URL	https://platform.acedata.cloud
VEO_DEFAULT_MODEL	生成に使用するデフォルトモデル	veo31-fast
VEO_REQUEST_TIMEOUT	リクエストのタイムアウト（秒）	180
LOG_LEVEL	ログレベル	INFO

コマンドラインオプション

mcp-veo --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/VeoMCP.git
cd VeoMCP

# 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

VeoMCP/
├── core/                   # Core modules
│   ├── __init__.py
│   ├── client.py          # HTTP client for Veo API
│   ├── config.py          # Configuration management
│   ├── exceptions.py      # Custom exceptions
│   ├── 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
│   ├── info_tools.py      # Information tools
│   └── task_tools.py      # Task query tools
├── prompts/                # MCP prompts
│   └── __init__.py
├── tests/                  # Test suite
│   ├── conftest.py
│   ├── test_client.py
│   ├── test_config.py
│   ├── test_integration.py
│   └── test_utils.py
├── deploy/                 # Deployment configs
│   └── production/
│       ├── deployment.yaml
│       ├── ingress.yaml
│       └── service.yaml
├── .env.example           # Environment template
├── .gitignore
├── 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 Veo API をラップしています。

• Veo Videos API - 動画生成
• Veo Tasks API - タスクの照会

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 License の詳細については、LICENSE を参照してください。

リンク

• AceDataCloud プラットフォーム
• Google Veo
• Model Context Protocol
• MCP Python SDK

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AceDataCloud が愛を込めて作成