mcpField
L
Lazycow Studio

Lazycow Studio

ローカル
github.comその他0今日更新

Lazycow Studio について

Lazycow Studioのパッケージは、ローカルのスタジオで写真や動画から短いリールや旅行動画を作成、計画、投稿するためのものです。投稿前には人による承認が必要です。

主な機能

  1. 01リールの作成とリミックス
  2. 02承認済みリールの計画と投稿
  3. 03アイデアやイベントの調査
  4. 04パフォーマンス概要の確認
  5. 05スタジオのインストールと操作
  6. 06Node.js APIとCLI

活用シーン

  1. 01未編集の素材からリールを作成
  2. 02SNSアカウントへの投稿を計画
  3. 03動画用の場所やイベントを調査

MCP 対応

MCPサーバーは、リール作成、調査、計画、承認済みリールの投稿など、ローカルのLazycow Studioを操作するツールを公開します。エージェントはリールを承認できず、アカウントの秘密情報はスタジオ内に保持されます。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"kensaurus-lazycow": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lazycow"
],
"env": {
"STUDIO_PORT": "<STUDIO_PORT>",
"STUDIO_API_TOKEN": "<STUDIO_API_TOKEN>",
"LAZYCOW_DIR": "<LAZYCOW_DIR>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y lazycow
設定が必要な環境変数
STUDIO_PORTThe studio's port (default: the studio's .env, else 4317)
STUDIO_API_TOKENシークレットThe studio's API token, only if you set one (default: read from the studio's .env)
LAZYCOW_DIRThe studio folder, if it is not where the double-click setup put it

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmlazycow0.14.1

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。

README(原文)English

プロジェクトの README より

この README の日本語訳はまだありません。以下は英語の原文です。日本語の紹介はページ上部をご覧ください。

lazycow

Lazycow Studio from the command line, from your AI agent and from your code.

Lazycow Studio turns the photos and videos you never edited into short vertical reels and YouTube trip films. It runs on your own computer, and a person approves every post. This package connects to it in three ways:

You want to…Run
Install the studio (no terminal skills needed after this line)npx lazycow install
Let Claude Code, Claude Desktop or Cursor drive itclaude mcp add lazycow -- npx -y lazycow mcp
Script it from Nodeimport { createClient } from "lazycow"

Approving a reel stays a person's job in the studio. Agents and scripts can make, plan and post approved reels. They cannot approve.

You watch the reel, press Approve, and it is booked on the posting calendar

Watch the 40-second demo · See the studio's pages

Install the studio

npx lazycow install

It downloads this version's release zip from GitHub, checks it against the SHA-256 built into the package, unpacks it to ~/Lazycow Studio, and starts the double-click setup. The setup installs Node, Python and ffmpeg for Lazycow only, in about 10 minutes. Options: --dir <empty folder>, --yes (take every suggestion).

Prefer to click? Download the zip from Releases, unzip it, read README.TXT, and double-click Start Lazycow.

Connect an AI agent (MCP)

Claude Code:

claude mcp add lazycow -- npx -y lazycow mcp

Claude Desktop or Cursor (claude_desktop_config.json / .cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "lazycow": { "command": "npx", "args": ["-y", "lazycow", "mcp"] }
  }
}

The server finds the studio by itself: STUDIO_PORT and STUDIO_API_TOKEN when set, else the .env in LAZYCOW_DIR, else the folder the setup recorded. So your agent config never holds a copy of the token.

The 27 tools ("reads" change nothing; "spends" means paid AI, priced first and kept inside the studio's limits):

AreaTools
The studiostudio_status, list_projects, switch_project, read_log (reads, except switching)
Reelslist_reels, reel_details, list_themes (reads); make_reels, make_reel, remix_reel (render in the background)
Jobsjob_status, cancel_job
Postinglist_posts, list_accounts (reads); plan_post, publish_reel, schedule_reel (approved reels only)
Researchresearch_ideas, research_events, research_page, research_site_check, research_links (reads the web through the studio; suggestions, never posted)
AI assistai_estimate, ai_review (reads); ai_run (spends, never changes an approved reel)
Resultsperf_summary, perf_suggest (reads)

Every tool, its inputs and examples: docs/mcp.md.

Each tool answers with a plain sentence and the data, and the same data as structuredContent for programs (a list arrives as { "items": [...] }). Account secrets never leave the studio.

Listed in the official MCP Registry as io.github.kensaurus/lazycow.

Use the API from code

import { createClient } from "lazycow";

const studio = createClient();            // or createClient({ port: 4318, token: "..." })
const health = await studio.health();
const { reels } = await studio.overview();
const anything = await studio.request("GET", "/api/posts");

Every route is in the studio's OpenAPI document. Errors are StudioError with status, path and body. Types are included.

From a shell:

npx lazycow status
npx lazycow api GET /api/posts
npx lazycow open

Requirements

Node 20 or newer. The studio itself runs on Windows 10/11 and macOS 14+ (Apple silicon); Linux works from source.

Credits and licence

Made by kensaurus (Kenji Sakuramoto, kensaur.us). Apache-2.0: if you redistribute it or build on it, keep the NOTICE file, and please keep the line "Based on Lazycow Studio by kensaurus". "Lazycow" and the sleepy-cow icon are trademarks of kensaurus LLC (TRADEMARKS.md).

Like it? Support Lazycow: supporters get their feature requests looked at first.

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。