mcpField
S
studio

studio

リモート
kaitoi.ioメディア・デザイン028 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

studio について

studio は、クリエイティブ制作環境 Kaitoi Studio の MCP サーバーです。キャンバスと共通のワークスペースで、エージェントが再利用可能なメディアワークフローを確認、構築、実行でき、カスタムノードの作成やプロジェクト管理にも対応します。

主な機能

  1. 01ワークフローのノード作成と接続
  2. 02グラフまたは個別ノードの検証と実行
  3. 03ノード検索とパッケージ閲覧
  4. 04プロジェクトとクリエイティブ素材の管理
  5. 05カスタムノードスクリプトの編集と検証
  6. 06ドキュメントとウェブ調査ツール

活用シーン

  1. 01カラーグレーディングのフロー構築と実行
  2. 02メディアモデルのノード検索と接続
  3. 03カスタム処理ノードの作成と検証
  4. 04再利用可能なクリエイティブプロジェクトの読み込みと更新

MCP 対応

Bearer token を使う Streamable HTTP で、MCP クライアントをホスト型の Kaitoi Studio ワークフローエンジンに接続します。グラフ編集と実行、プロジェクトやファイル操作、ノード作成、調査ツールに加え、ナレッジリソースとプロンプトを提供します。

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://mcp.studio.kaitoi.io
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。

ツール

詳細

Kaitoi Studio MCP Server

AI によって創作は変わりました。Kaitoi は制作を変えます。

Kaitoi Studio は、クリエイティブな作業のためのハイブリッドインテリジェンスプラットフォームです。ビジョンに合わせて適応するワークフローを設計し、それを実際の制作パイプラインへと拡張できるビジュアルキャンバスを備えています。

この MCP サーバーは、Kaitoi Studio のワークフローエンジンを AI エージェントに公開します。Claude からカラーグレーディングのパイプラインを構築したり、Cursor に既存のグラフへ Fal の動画モデルを組み込ませたりできます。エージェントにカスタムノードのひな型を作成させ、検証して、キャンバスに追加することもできます。エージェントとあなたは、同じワークスペース、つまりビジュアル操作で使うものと同じキャンバスを共有します。

Kaitoi Studio は現在、Private Beta です。ウェイトリストに登録 →


できること

AI エージェント(Claude Code、Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf、または任意の MCP クライアント)を Kaitoi Studio に接続し、会話を通じてクリエイティブパイプラインを操作できます。

ワークフローを実行する
  • run_node — 単一のノードを実行し、出力を待ちます
  • run_graph — グラフ全体、または対象ノードのサブセットを実行します
  • validate_graph — 実行前にエラーや未接続箇所を確認します
グラフをプログラムで構築する
  • add_node — ライブラリ内の任意のノードをキャンバスに追加します
  • connect_nodes / disconnect_nodes — 出力と入力を接続/切断します
  • update_node — 入力、パラメーター、プロンプトを変更します
  • delete_node / clear_graph — ノードを削除するか、グラフをリセットします
ノードを検索する
  • search_nodes — 組み込み、ユーザー作成、コミュニティのノードを意味検索とキーワード検索で探します
  • list_packages / get_package / list_package_files / read_package_file — ノードパッケージを閲覧します
状態を確認する
  • get_graph_state — ノード、接続、パラメーターなど、全体の構造を取得します
  • get_node_info — 単一ノードの詳細を取得します
  • get_node_output — すでに実行されたノードの出力を取得します
  • get_app_health — システムの状態を確認します
プロジェクトを管理する
  • list_projects / load_project / save_project — ワークフローを保存し、呼び出します
ファイルやアセットを操作する
  • browse_library — フォルダー、キーワード、データ型でアップロード済みファイルを検索します
  • upload_file — URL からファイルをライブラリに取り込みます
  • read_file / write_file / update_file — カスタムノードのスクリプトやその他のプロジェクトファイルを編集します
カスタムノードを作成する
  • get_node_code — キャンバス上の任意のノードのソースを読み取ります
  • validate_node_script — Kaitoi のノード仕様に照らして構文とスキーマを確認します
  • search_user_scripts — カスタムノードを検索します
エージェント内で調査する
  • get_fal_docs — 任意の fal.ai エンドポイントのドキュメント(OpenAPI、Markdown、クライアント用コードスニペット)を取得します
  • web_search — URL、タイトル、スニペットを返すウェブ検索を行います
  • crawl_url — オプションのスクリーンショットとリンクグラフ付きで、クリーンな Markdown を抽出します

さらに: 10 個のナレッジリソース(ノード開発、ランタイム API、データ型、グラフ操作、トラブルシューティング、プラットフォーム機能)と、エージェントが必要に応じて呼び出せる 3 個のエキスパートプロンプト(build_computational_workflow、create_custom_node、debug_workflow_issues)を利用できます。


これが重要な理由

Kaitoi Studio を使うと、エージェントは単一のモデルエンドポイントよりも便利なものを利用できます。それは、検索、組み合わせ、実行が可能なノードのグラフです。プロバイダーと出力形式を毎回ひとつずつ選ぶ代わりに、エージェントは、さまざまな種類のメディアを生成、変換、結合する方法をあらかじめ備えた再利用可能なワークフローシステム内で作業できます。

どのプロバイダーやモデルもワークフローに組み込めます。 Kaitoi のグラフでは、Fal.ai、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、OpenRouter、Stability AI、Replicate、Runway、Tripo3D、ElevenLabs、Freepik、Ollama、ComfyUI などを基盤とするノードを組み合わせられます。MCP を通じて、エージェントは適切なノードを検索し、それらを接続し、パラメーターを調整してグラフを検証し、パイプライン全体を一か所から実行できます。

ワークフローは使い捨てのプロンプトではなく、再利用できます。 エージェントは既存の Kaitoi プロジェクトを読み込み、確立されたグラフパターンを土台にして、カスタムノードを編集し、視覚的に使うワークスペースに結果を保存できます。そのため、単発の生成だけでなく、繰り返し使えるクリエイティブシステムにも役立ちます。

出力の幅は広く対応しています。 Kaitoi のワークフローでは、画像、動画、音声、3D アセット、ドキュメントや PDF、ウェブアプリ、埋め込み表現、プロット、その他の構造化出力を作成、処理できます。MCP サーバーを使うと、エージェントは「画像を生成」や「動画を生成」といった用途の限られた API ではなく、環境全体を利用できます。


クイックスタート

1. Kaitoi Studio のアカウントを取得します。 まだベータ版を利用していない場合は、ウェイトリストに登録してください。

2. 接続コマンドを生成します。 Kaitoi Studio で Settings → MCP を開きます。クライアント(Claude Code、Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf、...)を選択してください。アプリが、新たに生成された API トークンを含む、お使いのプラットフォームに対応した正確なコマンドまたは設定ブロックを生成します。

3. クライアントに貼り付けます。

Claude Code:

claude mcp add --transport http kaitoi-studio \
  https://mcp.studio.kaitoi.io \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"

Cursor / VS Code / ネイティブのリモート HTTP に対応する任意の MCP クライアント:

{
  "mcpServers": {
    "kaitoi-studio": {
      "url": "https://mcp.studio.kaitoi.io",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop(インストール環境でネイティブのリモート HTTP が利用可能になるまで、mcp-remote ブリッジ経由で接続):

{
  "mcpServers": {
    "kaitoi-studio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.studio.kaitoi.io",
        "--header",
        "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"
      ]
    }
  }
}

4. 動作を確認します。 エージェントに次のように尋ねてください:「Kaitoi Studio を使って、自分のプロジェクトを一覧表示してください。」

その他の設定スニペットは examples/ にあります。


使用例

「このレンダーの色を調整して。」

「Kaitoi Studio で Trailer_v3 プロジェクトを読み込み、VideoRender の後に ColorGrade ノードを追加して、シャドウを 1.05 に上げ、ガンマを 0.92 に下げてください。グラフを実行して、出力パスを教えてください。」

エージェントはプロジェクトを読み込み、ノードを追加して接続し、グラフを実行して、1 回のやり取りで ProRes ファイルのパスを返します。

「適切な Fal モデルを見つけて接続して。」

「Fal でリップシンクに対応した高速な画像から動画へのモデルが必要です。Fal のドキュメントを検索してモデルを選び、CastingShot ノードから入力を受け取るように現在のグラフに追加し、テストレンダーを実行してください。」

エージェントは get_fal_docs、search_nodes、add_node、connect_nodes、run_node を順に呼び出します。

「カスタムノードのひな形を作って。」

「画像のバッチを受け取り、Library の LUT を適用するノードを作成してください。ノード仕様に照らして検証し、ImageBatch ノードの後にパイプラインへ追加してください。」

エージェントはスクリプトを作成し、validate_node_script を呼び出して検証し、保存してからキャンバスに追加します。


設定

項目値
トランスポートStreamable HTTP
エンドポイントhttps://mcp.studio.kaitoi.io
認証ベアラートークン(アプリ内で生成)
トークンの有効期間デフォルトで 365 日。いつでも失効可能
スコープユーザーごと — 各トークンから参照できるのは、発行したユーザーのワークスペースのみです

トークンは Kaitoi Studio の Settings → MCP で発行および失効できます。クライアント(Claude Code、Cursor、...)ごとに個別のトークンを発行すると、ほかのクライアントに影響を与えずに、各トークンを失効できます。


要件

  • Kaitoi Studio アカウント(現在はプライベートベータ版です — ウェイトリスト)
  • リモート HTTP サーバーに対応した MCP クライアント:
    • Claude Code(ネイティブ対応)
    • Cursor(ネイティブ対応)
    • MCP 対応の拡張機能を備えた VS Code
    • Claude Desktop(カスタムコネクター経由、または mcp-remote ブリッジ経由)
    • Windsurf、Zed、その他の MCP 互換クライアント — リモート HTTP の詳細については、使用するクライアントのドキュメントを参照してください

ローカルへのインストール、ランタイム、セルフホストは不要です。サーバーは Kaitoi Labs がホストしています。


リンク


Kaitoi Labs について

Kaitoi Labs, Inc. はサンフランシスコを拠点とし、クリエイティブ制作向けのハイブリッドインテリジェンスツールを開発するチームです。AI、映画制作、VFX、プロダクトデザインにわたる経験を有しています。最も強力なツールは直感に取って代わるのではなく、それを増幅させるものだと考えています。

ライセンス

このリポジトリの内容は、MIT License の下で公開されています。Kaitoi Studio MCP サーバー自体へのアクセスには、Kaitoi Studio の利用規約が適用されます。

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。