codevideo-mcp について
codevideo-mcpは、ソフトウェア教育コンテンツの制作者が自然言語でレッスンなどを作成・変換できるMCPサーバーです。動画、ブログ、HTMLに対応し、CodeVideo actionsの検証や翻訳も行えます。
主な機能
- 01プロンプトからソフトウェアレッスンを生成
- 02actionsを動画、ブログ、HTMLに変換
- 03レッスンを翻訳
- 04CodeVideo JSON actionsを検証
活用シーン
- 01ReactのuseState動画レッスンを作成
- 02レッスンのactionsをブログ記事に変換
- 03レッスンをスペイン語に翻訳
MCP 対応
MCPサーバーは、CodeVideoコンテンツの作成、変換、翻訳、検証機能をMCPクライアントに公開します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
codevideo-mcp
CodeVideo 用の MCP サーバーです。
自然言語を使って、ソフトウェアの教育コンテンツを作成できます。
例:
作成:
- 「React の
useStateフックの使い方を解説するビデオレッスンを作成してください」 - 「C#、Go、Rust で並行プログラミングを行う方法を比較するビデオレッスンを作成してもらえますか?」
- React の
useStateフックの使い方について、Markdown のブログ記事を作成してもらえますか?」
変換:
- 「これらの CodeVideo JSON アクションを動画に変換してください」
- 「これらの CodeVideo JSON アクションをブログ記事に変換してください」
- 「これらの CodeVideo JSON アクションを HTML に変換してください」
- 「この英語のレッスンをスペイン語に変換してもらえますか?」
検証:
- 「これらの CodeVideo JSON アクションは有効ですか?」
Claude Desktop での使用方法
以下を claude_desktop_config.json ファイルに追加するだけです。
{
// ... other MCP servers
"codevideo-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fullstackcraftllc/codevideo-mcp@latest"
],
"env": {
"ELEVENLABS_API_KEY": "your-elevenlabs-api-key",
"ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-elevenlabs-voice-id",
"PATH_TO_CODEVIDEO_CLI": "/path/to/your/codevideo-cli/binary",
}
},
// ... other MCP servers
}
この設定を変更した後は、必ず Claude を再起動してください!
Claude Desktop を再起動し、インストールが成功していれば、インストール済みの MCP の一覧に codevideo-mcp が表示されます。

ローカル開発
このリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/codevideo/codevideo-mcp.git
次に、依存関係をインストールしてプロジェクトをビルドします。
cd codevideo-mcp
npm install
npm run build
次に、以下の JSON を使って Claude Desktop でローカル版を実行します。
// ... other MCP servers
"codevideo-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"tsx",
"/path/to/your/clone/of/codevideo-mcp/src/index.ts"
],
"env": {
"ELEVENLABS_API_KEY": "your-elevenlabs-api-key",
"ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-elevenlabs-voice-id",
"PATH_TO_CODEVIDEO_CLI": "/path/to/your/codevideo-cli/binary",
}
}
// ... other MCP servers
既知の問題
- 現在、コース全体の作成は不安定で、Claude のコンテキストウィンドウには大きすぎる可能性があります。コース全体を作成するフローの改善に取り組んでいます。1 つのレッスン、またはアクション配列の生成は、どちらもうまく動作するようです。
コメント
Markdown 対応
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。