shotflow-mcp

ShotFlow MCP Server

AI エージェントから専門的な絵コンテ生成機能を直接呼び出せます

ShotFlow MCP Server は、ShotFlow の Model Context Protocol インターフェース実装です。MCP に対応したあらゆる AI クライアント（Claude Desktop、Cursor、Cline、VS Code Copilot など）から、専門的な絵コンテの作成や動画生成機能を直接呼び出せます。

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オンラインでの利用

インストール不要。URL を設定するだけで利用できます：

https://aishotflow.cn/mcp

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機能一覧

ツール	説明
generate_storyboard	脚本やアイデアの説明から、専門的な絵コンテを生成します（6 種類の創作タイプ × 7 種類のビジュアルスタイル）
generate_video	絵コンテのショットから動画を生成します（Pro 機能）
check_video_status	動画生成のステータスを確認します
regenerate_shot	個別のショットを再生成します
list_video_tasks	動画タスクの履歴を一覧表示します
check_quota	今日の利用枠を確認します
check_health	サービスの稼働状況を確認します

リソース	説明
shotflow://templates/creative-types	6 種類の創作タイプのテンプレートとデフォルトパラメーター
shotflow://templates/visual-styles	7 種類のビジュアルスタイルの参考情報とキーワード

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すぐに接続する

Claude Desktop

設定ファイルを編集します（macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "shotflow": {
      "url": "https://aishotflow.cn/mcp"
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動し、「Attached tools」をクリックして shotflow が読み込まれていることを確認します。

Cursor IDE

プロジェクトのルートディレクトリに .cursor/mcp.json を作成します：

{
  "mcpServers": {
    "shotflow": {
      "url": "https://aishotflow.cn/mcp"
    }
  }
}

VS Code（1.99+）

プロジェクトのルートディレクトリに .vscode/mcp.json を作成します：

{
  "servers": {
    "shotflow": {
      "type": "http",
      "url": "https://aishotflow.cn/mcp"
    }
  }
}

Cline / Roo-Cline

~/.cline/mcp_settings.json を編集します：

{
  "mcpServers": {
    "shotflow": {
      "url": "https://aishotflow.cn/mcp"
    }
  }
}

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呼び出し例

ショート動画の絵コンテを生成する

AI クライアントに次のように伝えます：

shotflow の generate_storyboard ツールを使って、ショート動画の絵コンテを作成してください。夜遅くまで製品開発に取り組む起業家の物語で、3 つのシーン、心温まるスタイル、9:16 の縦向きでお願いします。

AI が MCP ツールを自動的に呼び出し、構造化された絵コンテを返します。

利用可能な創作タイプを確認する

shotflow の creative-types リソースを読み込み、選べる創作タイプを教えてください。

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Agent Card（A2A プロトコル）

ほかの AI エージェントは、次の URL を使って ShotFlow の機能を自動検出できます：

https://aishotflow.cn/mcp/agent-card

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独自のインスタンスをデプロイする

要件

• Node.js 18+
• ShotFlow Express Server が localhost:3003 で実行されていること

インストール

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/shotflow-mcp.git
cd shotflow-mcp
# 无需 npm install，零依赖

起動

# 开发模式
node shotflow-mcp-server.js
# 默认端口 3004

# 生产部署（systemd）
sudo cp shotflow-mcp.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl enable shotflow-mcp
sudo systemctl start shotflow-mcp

環境変数

変数	デフォルト値	説明
MCP_PORT	3004	MCP サーバーの待ち受けポート
SHOTFLOW_API_URL	http://localhost:3003	ShotFlow Express のアドレス
NODE_ENV	development	環境モード

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アーキテクチャ

AI Client (Claude/Cursor/...)
    ↓ Streamable HTTP (JSON-RPC 2.0)
Nginx :443
    └── /mcp → ShotFlow MCP Server :3004
                    └── HTTP → ShotFlow Express :3003

• プロトコル: MCP 1.0（Streamable HTTP + SSE）
• トランスポート: HTTP 上の JSON-RPC 2.0
• 依存関係: 外部依存なし（Node.js のみで実装）
• SSE 対応: proxy_buffering off と Nginx の組み合わせで、進行状況をストリーミング配信

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ファイル構成

shotflow-mcp/
├── shotflow-mcp-server.js   # MCP Server 主文件
├── tool-definitions.js       # 7个 Tool 的 JSON Schema 定义
├── resource-definitions.js   # 2个 Resource 定义
├── prompt-builder.js        # Prompt 构造与模型配置解析
├── package.json             # npm 包配置
├── shotflow-mcp.service     # systemd 服务文件
├── INTEGRATION.md          # 详细接入文档
├── README.md               # 本文件
└── test/
    └── test-mcp.js        # 测试套件

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テスト

# 启动本地服务
node shotflow-mcp-server.js &

# 运行测试
node test/test-mcp.js

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関連リンク

• ShotFlow 公式サイト: https://aishotflow.cn
• MCP エンドポイント: https://aishotflow.cn/mcp
• Agent Card: https://aishotflow.cn/mcp/agent-card
• MCP プロトコル仕様: https://modelcontextprotocol.io
• ShotFlow 公式アカウント: QR コードをスキャンしてフォローし、最新情報を確認できます

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ライセンス

MIT License — 自由に使用、変更、配布できます。

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サポート

• GitHub Issues: https://github.com/YOUR_USERNAME/shotflow-mcp/issues
• メール: [email protected]