seedance-polza-mcp-server について
Polza.ai 経由で Seedance モデルを使って動画を生成する MCP サーバーです。テキストからの動画生成と画像からの動画生成に対応し、ステータス確認や完了までのポーリングも行えます。
主な機能
- 01テキストプロンプトから動画を生成
- 02参照画像から動画を生成
- 03生成ステータスの確認
- 04完了までのポーリング
- 05アスペクト比、解像度、長さの指定
- 06結果URLと使用量の返却
活用シーン
- 01文章の説明から動画を作成
- 02参照画像を動画に変換
- 03動画ジョブを結果が出るまで追跡
MCP 対応
動画作成、ステータス確認、完了待ち、モデルガイド参照のツールを MCP クライアントに提供します。結果には生成 ID、ステータス、モデル、使用量と、動画完成後の URL が含まれます。
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
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
Seedance Polza MCP サーバー
mcp-name: io.github.ivanantigravity-lgtm/seedance-polza-mcp-server
Polza.ai で bytedance/seedance-2(およびその他の Seedance モデル)を使用して動画を生成する MCP サーバーです。
できること
- テキストから動画、および画像から動画を生成
- 生成ステータスの取得
- 動画が完成するまでポーリング
- コンパクトな結果(ID、ステータス、URL、使用量、警告)を返す
インストールに必要なもの
Claude DesktopまたはClaude Codeuv- Python 3.11+
POLZA_AI_API_KEY— キーは polza.ai/dashboard/api-keys で取得できます
uv のインストール:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2 分でインストール(PyPI + uvx を使用)
Claude Code / VS Code
プロジェクトのルートに .mcp.json を作成します:
{
"mcpServers": {
"seedance-polza": {
"command": "uvx",
"args": ["seedance-polza-mcp-server@latest"],
"env": {
"POLZA_AI_API_KEY": "your-polza-api-key-here"
}
}
}
}
Claude Code を再起動します。
Claude Desktop(macOS)
ファイル ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"seedance-polza": {
"command": "uvx",
"args": ["seedance-polza-mcp-server@latest"],
"env": {
"POLZA_AI_API_KEY": "your-polza-api-key-here"
}
}
}
}
Claude Desktop(Windows)
ファイル:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json。内容は同じです。
動作確認の方法
Claude の再起動後、次のように依頼します:
seedance で、海に沈む夕日を題材にした短い動画を作成してください。16:9、5 秒です
Claude は seedance_create_video を呼び出し、seedance_wait_for_completion で完成を待つ必要があります。
ツール
seedance_create_video— 生成を開始seedance_get_status—idでステータスを確認seedance_wait_for_completion— 完成するまでポーリングして待機seedance_model_guide— パラメーターの簡単なガイド
デフォルト値
- モデル:
bytedance/seedance-2 - ポーリング間隔:
8秒 - 最大待機時間:
900秒
環境変数
| 変数 | 必須 | デフォルト |
|---|---|---|
POLZA_AI_API_KEY | はい | — |
POLZA_BASE_URL | いいえ | https://polza.ai/api/v1 |
SEEDANCE_MODEL | いいえ | bytedance/seedance-2 |
SEEDANCE_POLL_INTERVAL | いいえ | 8 |
SEEDANCE_MAX_WAIT | いいえ | 900 |
LOG_LEVEL | いいえ | INFO |
対応している入力パラメーター
動画の基本パラメーター:
promptaspect_ratio(16:9、9:16、1:1、4:3、3:4、21:9など)resolution(480p、720p、1080p)duration(5s、10s、15s— モデルによって異なります)images— 画像から動画を生成するための参照画像videos— 動画から動画を生成するための参照動画seedasyncuser
images / videos の形式:
{ "type": "url", "data": "https://example.com/file.png" }
または
{ "type": "base64", "data": "data:image/png;base64,..." }
サーバーが返す内容
サーバーは余計な処理を行いません。次の内容を返します:
- 生成の
id statusmodelusage(cost_rubを含む)- 動画の完成後は結果の
url - 問題が発生した場合は
warnings/error
ローカル開発
git clone https://github.com/ivanantigravity-lgtm/seedance-polza-mcp-server.git
cd seedance-polza-mcp-server
uv sync
POLZA_AI_API_KEY=your_key uv run python -m seedance_polza_mcp_server.server
重要
このサーバーはライブプレビューを実行せず、それ自体でトークンを消費することもありません。
生成はツールが明示的に呼び出された場合にのみ開始されます。
ライセンス
MIT。
コメント
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。