Vidofy

@vidofy/mcp

Vidofy 用の MCP サーバー — Claude、ChatGPT、VS Code、Gemini CLI、Cursor、Hermes、または任意の MCP クライアントから、画像、動画、音声、音声読み上げを生成できます。料金はご自身の Vidofy アカウントに請求され、ウェブサイトと同じ価格です。

Veo 3.1、Kling 3.0、Flux 2、Seedance 2.5、Wan 2.7、Hailuo 2.3、Runway、Luma Ray 2、Qwen Image 3.0、Vidu Q3、LTX 2を含む570以上のモデルに対応しています — テキストから動画、画像から動画、テキストから画像、画像編集、動画・写真エフェクト、リップシンク、テキスト読み上げ、音声クローンに対応します。エージェントはカタログを参照し、生成を実行する前に料金を確認してから、生成結果を取得します。

ステータス：初の一般公開リリースです。

このサーバーは個人用の Vidofy アカウント向けです。 使用する認証情報は VIDOFY_TOKEN の1つだけで、ご自身のコインを消費します。ウェブサイトと同じ残高を、 同じ価格で使用します。ほかの請求方法はありません。VIDOFY_API_KEY は起動時に 拒否されます。これは意図的な決定であり、リリース待ちの機能ではありません。

ツール

ツール	内容	消費
list_modes	Vidofy で生成できるもの：テキストから画像、画像から動画、リップシンク、音声など	いいえ
list_models	モードごとのモデル一覧。各モデルのクレジット費用とおおよその所要時間も表示します	いいえ
get_model	1つのモデルの入力仕様：JSON Schema、ファイルスロット、各制限	いいえ
estimate_cost	生成を実行する前に、費用を確認します	いいえ
generate	生成を実行します。残高を消費する唯一のツールです。	はい
get_status	生成が完了したかどうかを確認します	いいえ
get_result	完成したメディアを取得します	いいえ
get_balance	残りのコイン数と、サブスクリプションの期限切れ時に失効するコイン数を確認します	いいえ
get_usage	最近の生成とその費用を確認します	いいえ

通常の順序は list_modes → list_models → get_model → estimate_cost → generate → get_status → get_result です。

generate は readOnlyHint のない唯一のツールです。この設定により、クライアントは実行前に ユーザーに確認するようになります。料金は送信時に請求され、成功した場合に限られません。 ツールは ID をすぐに返します。生成には約30秒から数分かかるため、エージェントは呼び出しを 開いたままにせず、get_status をポーリングします。出力はデフォルトで非公開です。 ユーザーが永続的な公開リンクを求めた場合に限り、public: true を渡してください。

ファイル入力には、サーバーを実行しているマシン上のパスを指定します。このパッケージは ユーザー自身のファイルを読み込み、送信と同時にストリーミングします。一時コピーは作成しません。 また、モデルごとの制限に照らして拡張子とサイズを事前に確認するため、サーバーが拒否する ファイルがディスクから外に出ることはありません。

意図的に公開していない機能： チェックアウト、自動チャージ、購入、紹介、デイリー報酬。 どのようなプロンプトを与えられても、このパッケージからコインを購入したりプランを変更したりすることはできません。

セットアップ

利用方法は2つあります。クライアントが対応していない場合を除き、最初の方法を選んでください。

1. リモートコネクター — インストール不要

クライアントに次の URL を指定します。

https://vidofy.ai/mcp-app

ブラウザーでサインインして、一度だけ承認します。コピーするトークンも、設定ファイルに保存するものも、このパッケージの変更時に更新するものもありません。

クライアント	方法
Claude.ai · Claude Desktop	Settings → Connectors → Add custom connector → URL を貼り付け → Connect の順に操作し、サインインを承認します。両者は同じリストを共有しています。どちらか一方に追加すると、もう一方にも表示されます。Free を含むすべてのプランで利用でき、Free ではコネクターを 1 つ利用できます。
ChatGPT	Settings → Connectors → カスタムコネクターを追加（そのような項目がない場合は、先に Settings で Developer Mode を有効にします）→ URL を貼り付け → Connect の順に操作し、承認します。Business または Enterprise のワークスペースでは、管理者が全員分を追加します。
VS Code	上記の URL を指定して、種類が http の MCP サーバーを追加し、ブラウザーでサインインを承認します。VS Code は公開済みのクライアントメタデータを使って自身を識別するため、登録もクライアントシークレットの取得も不要です。
Claude Code · Codex · Cursor	いずれもリモート MCP サーバーの URL を指定できます。各クライアントの MCP ドキュメントに従い、上記の URL を指定してください。

接続を確認するには、"list Vidofy modes" と尋ねてください。次に、"make me a 5-second clip of a red bicycle" と尋ねると、生成を実行する前に料金が提示されます。

この方法を利用できないクライアントもあります。試す前に、その理由を知っておくとよいでしょう。 ここでのサインインには、認可サーバーが取得する https URL の 公開済みメタデータドキュメントを使って自身を識別するクライアントが必要です。代わりに registration_endpoint でクライアント自身を登録することを想定しているクライアントや、手動で作成した client_id と client_secret を渡す必要があるクライアントには、利用できるものがありません。このサーバーはどちらも発行しません。現在、Gemini CLI と Hermes はどちらの方法にも対応していません。ルート 2 を利用してください。劣った方法ではなく、本人確認の方法が異なるだけです。

2. ローカル stdio サーバー — ここに記載されたすべてのクライアントで利用可能

vidofy.ai → Studio → Account → MCP Access で個人用 MCP トークンを作成します。トークンは一度だけ表示されます。

// claude_desktop_config.json   (Cursor: .cursor/mcp.json — same shape)
{
  "mcpServers": {
    "vidofy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@vidofy/mcp"],
      "env": { "VIDOFY_TOKEN": "vmt_..." }
    }
  }
}

初回実行時に npx が取得します。固定したコピーを使いたい場合は、npm i -g @vidofy/mcp を実行してから、次のようにします。

{ "command": "vidofy-mcp", "env": { "VIDOFY_TOKEN": "vmt_..." } }

エントリーはどのクライアントでも同じですが、書き込むファイルと外側のキーの名前は異なります。 貼り付ける前に、各クライアントのドキュメントで確認してください。

クライアント	ファイル	外側のキー
Claude Desktop	claude_desktop_config.json	mcpServers
Cursor	.cursor/mcp.json	mcpServers
Gemini CLI	ユーザーレベルまたはプロジェクトごとの settings.json	mcpServers
VS Code	.vscode/mcp.json、またはユーザープロファイルの mcp.json	servers — 各エントリーに "type": "stdio" を追加します
Hermes	Hermes のホームディレクトリにある config.yaml	mcp_servers — JSON ではなく YAML

そのため、VS Code では次のようになります。

// .vscode/mcp.json
{
  "servers": {
    "vidofy": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@vidofy/mcp"],
      "env": { "VIDOFY_TOKEN": "vmt_..." }
    }
  }
}

Hermes では、同じ内容を YAML で指定します。

mcp_servers:
  vidofy:
    command: npx
    args: ["-y", "@vidofy/mcp"]
    env:
      VIDOFY_TOKEN: "vmt_..."

どちらの方法でも、同じアカウント、同じモデル、同じ残高を利用します。違いは、プロセスの実行場所と本人確認の方法だけです。

クライアントによって、表示される内容が異なります。 通常、生成結果はモデルが読み取るテキストとして返されます。MCP Apps に対応したホストでは、代わりにライブカードが表示されます。画像や動画そのもの、実行中の進行状況、ダウンロードボタンが表示され、サーバーはそれを描画できると表明したホストにのみ提供します。Claude と VS Code はどちらも対応しています（VS Code では chat.mcp.apps.enabled を有効にしてください）。それ以外の環境では、同じ結果がテキストで返され、画像の場合はインライン画像も表示されます。何も欠けているわけではなく、表示が控えめなだけです。

環境

変数	必須	内容
VIDOFY_TOKEN	はい	個人用 MCP トークン（vmt_…）。スタジオとまったく同じように、ご自身の Vidofy コインを消費します。
VIDOFY_API_BASE	いいえ	サーバーが接続するオリジンを上書きします。オリジンのみを指定し、パスは含めません。デフォルトは https://vidofy.ai です。通常はこちらを使用します。

VIDOFY_API_KEY は、拒否する目的でのみ認識されます。vky_… キーは別の残高に請求されますが、このサーバーではその残高を扱いません。この変数を設定すると、代わりに使用するトークンの名前を示すメッセージとともに起動が停止します。両方を設定した場合も拒否されます。請求先の残高が異なるうえ、優先順位のルールを覚えておく価値がないためです。

開発

npm install
npm run build
npm run inspect      # MCP Inspector — spends nothing

別のオリジンを実行している場合は、VIDOFY_API_BASE で接続先を指定できます。

ここでは stdout に何も書き込みません。 stdio トランスポートでは、stdout そのものがプロトコルチャネルです。console.log() が一度でも紛れ込むと、ストリームに JSON 以外の行が入り、クライアントは原因を説明しないエラーとともに接続を切断します。診断情報は、src/index.ts の log() ヘルパーを介して stderr に出力します。

構成

src/config.ts          credential + mode + base URL, validated at startup
src/backend.ts         the only place that talks HTTP: auth, retries, multipart, errors
src/schema.ts          one model's m_options → a JSON Schema the agent can fill in
src/map/b2c.ts         both response shapes → one; strips the provider cost
src/tools/info.ts      list_modes, list_models, get_model
src/tools/generation.ts estimate_cost, generate, get_status, get_result
src/tools/account.ts   get_balance, get_usage
src/index.ts           the server: stdio transport, tool registration, annotations


server.json     MCP registry manifest (name must match package.json "mcpName")

ライセンス

MIT