Atlas Cloud Mcp Server (image / Video / Llm Apis)

Atlas Cloud MCP サーバー

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Atlas Cloudの300以上の画像／動画／LLMモデルを、Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Clineなどで利用できます。標準のMCPツールを使って、画像や動画を生成したり、チャットを利用したりできます。

→ Atlas Cloudの無料APIキーを取得 · 300以上のモデル · OpenAI互換

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対応モデル

• 🎬 動画（230）— Seedance 2.5 · MiniMax H3 Max · MiniMax H3 Fast · Gemini Omni 1.1 Flash · MiniMax H3 · Wan-3.0-Prime

• 🎨 画像（138）— GPT Image 2.5 Sunburst · GPT Image 2.5 Flare · Seedream v4.7 · MAI-Image-2.6-Flash

• 🧊 3D（14）— Seed3D 2.0 · Tripo H3.1 · Hunyuan 3D Rapid · Hunyuan 3D Pro

• 💬 LLM（82）— DeepSeek V4.1 Flash 1017 · Kimi K3.1 Pro HighSpeed · Kimi K3.1 Pro · Gemini 4 Argon

• 🔊 オーディオ（TTS · 音楽 · ASR）（15）— Seed Audio 1.0 · MiniMax Speech 2.6 Turbo · MiniMax Speech 2.6 HD · xAI TTS v1

• 📚 さらに詳しく — 稼働中の全511モデルを見る »

🎬 最新の動画モデル — Seedance 2.5 · Kling 4.0 · Wan 3.0 · Kling Video O3。

目次

• できること
• クイックスタート
• 利用可能なツール
• 使用例
• 開発
• Atlas Cloudのその他のツール
• ライセンス

できること

AI アシスタントに自然な言葉で依頼するだけで、適切なモデルを見つけ、パラメーターを作成し、ジョブを送信します。

• 🎨 「このブログ記事のヒーロー画像を作って」 — Nano Banana Pro、GPT Image 2、Flux 2、Seedream、Imagen などを使ったテキストから画像への生成
• 🎬 「この製品写真を5秒の広告動画にして」 — Seedance 2.5、Kling 3、Kling Video O3、Veo 3.1 などを使った画像から動画への生成
• 🧊 「この写真から3Dモデルを作って」 — Hunyuan 3D を使った画像から3D／テキストから3Dへの生成（GLB/OBJ/USDZ 形式で出力）
• 🔊 「この原稿を読み上げて」 — Seed Audio、ElevenLabs、xAI TTS を使ったテキスト読み上げ
• 🎵 「アプリのテーマソングを作って」 — Suno、MiniMax Music を使った音楽生成
• 📝 「この会議の録音を文字起こしして」 — Seed ASR、xAI STT を使った音声からテキストへの変換
• 🎞️ 「この原稿を6つのショットに分けて絵コンテにして」 — 1つの会話内で LLM → 画像 → 動画を連携
• ✏️ 「この画像を編集して、帽子を追加して」 — ローカルファイルをアップロードし、画像編集モデルを実行
• 💸 「クレジットはあとどれくらいある？今月はいくら使った？」 — 残高、使用状況、費用の内訳を確認
• 💬 「このスクリーンショットには何が写っている？」 — Claude、GPT、DeepSeek、Qwen、Gemini、GLM などとチャット。対応モデルでは画像／動画入力も利用可能
• 🕓 「昨日は何を生成した？」 — 生成履歴を確認し、出力 URL を取得

内部では、モデルの検出、モデルごとに動的に構成されるパラメータースキーマ（リクエストごとに検証するため、無効なパラメーターがあればクレジットを消費する前にすぐにエラーになります。また、すべての生成ツールに dry_run フラグがあり、送信せずに正確なリクエスト本文を表示できます）、メディアのアップロード、ワンステップでのクイック生成、生成履歴、アカウント残高と使用状況、ドキュメント検索を実行し、すべて標準の MCP ツールとして公開しています（利用可能なツールを参照）。

LLM の呼び出しでは各モデルが宣言するプロトコルに対応した方式を使います。モデルごとに OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages、またはネイティブの Gemini generateContent を介して呼び出すため、Gemini ネイティブモデルも特別な設定なしで利用できます。

クイックスタート

ホスト型サーバー — API キー不要、インストール不要

クライアントをホスト型 MCP サーバーに接続し、ブラウザーで一度サインインしてください。インストールも、キーの作成や貼り付けも不要です。生成料金は、サインインに使用した Atlas Cloud アカウントに請求されます。

エンドポイント： https://mcp.atlascloud.ai/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user atlas-cloud https://mcp.atlascloud.ai/mcp

--scope user を省略すると、現在のプロジェクトだけに追加できます。サーバーを追加してもサインインは行われません。追加後、Claude Code 内で /mcp を実行し、ブラウザーの案内に従ってください。

または、.mcp.json に直接追加します。

{
  "mcpServers": {
    "atlas-cloud": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.atlascloud.ai/mcp"
    }
  }
}

ここでは type が必須です。指定しないと、Claude Code はこのエントリーを stdio サーバーとして読み取り、スキップします。

ChatGPT と Codex

このサーバーとスキルをまとめたプラグインをインストールします。

codex plugin marketplace add AtlasCloudAI/atlas-cloud-plugin
codex plugin add atlas-cloud@atlas-cloud
codex mcp login atlas-cloud

ChatGPT デスクトップアプリで、Settings → Plugins → Add → Add plugin marketplace を開き、ソースに AtlasCloudAI/atlas-cloud-plugin を指定します。その後、Atlas Cloud を開いてインストールしてください。

VS Code

.vscode/mcp.json に記述します。

{
  "servers": {
    "atlas-cloud": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.atlascloud.ai/mcp"
    }
  }
}

その他の MCP クライアント

多くの場合、エンドポイントは mcpServers キーの下に指定します。フィールド名はクライアントによって異なります。トランスポートを明示する必要があるものもあれば、URL から推測するものもあるため、使用するクライアントの MCP ドキュメントを確認してください。

認証には OAuth 2.1 を使用します。クライアントが自身を登録し、ブラウザーを一度開けば、その後も認証状態が維持されます。この方法では API キーは一切使用しません。

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自分のマシンで自分の API キーを使ってサーバーを実行したい場合は、以降の説明を参照してください。

前提条件

• Node.js >= 18
• Atlas Cloud API キー — atlascloud.ai で無料のキーを取得

設定する環境変数については .env.example を参照してください。

CLI エージェント（ワンラインインストール）

最も手軽な方法です。これらの AI コーディングエージェントは、1つのコマンドでサーバーを追加できます。

# Claude Code
claude mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# OpenAI Codex CLI
codex mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# Gemini CLI
gemini mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# Goose CLI
goose mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

先にシェルで ATLASCLOUD_API_KEY 環境変数を設定してください。

IDE、エディター、拡張機能（JSON 設定）

クライアントの MCP 設定に以下を追加してください。すべての MCP 互換クライアントで利用できます。

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

クライアント	追加先
Cursor	Settings → MCP → Add Server
Cline	MCP Marketplace → Add Server
Continue	config.yaml → MCP
Windsurf	Settings → MCP → Add Server
VS Code (Copilot)	.vscode/mcp.json または Settings → MCP
Trae	Settings → MCP → Add Server
JetBrains IDEs	Settings → Tools → AI Assistant → MCP
ChatGPT Desktop	Settings → MCP
Amazon Q Developer	MCP Configuration
Roo Code	Settings → MCP → Add Server

Skills を使いたい場合

MCP ではなく Skills を使いたい場合は、Claude Code やその他の Skills 対応エージェント向けに Atlas Cloud Skills パッケージも提供しています。

利用可能なツール

ツール	説明
atlas_search_docs	Atlas Cloud のドキュメントとモデルをキーワードで検索します
atlas_list_models	タイプ（Text/Image/Video/Audio）、サブタイプ（3d/tts/stt/music/lyrics）、またはキーワードで絞り込んで、利用可能なモデルを一覧表示します
atlas_get_model_info	API スキーマ、パラメーター、使用例など、モデルの詳細情報を取得します
atlas_generate_image	対応する任意の Image モデルを使って、画像と 3D モデル（画像から 3D／テキストから 3D）を生成します
atlas_generate_video	対応する任意の video モデルを使って、動画を生成します
atlas_generate_audio	対応する任意の audio モデルを使って、音声（TTS）や音楽・楽曲（Suno、MiniMax Music）を生成します
atlas_transcribe_audio	会議、インタビュー、ボイスメモなどの音声をテキストに文字起こしします（ASR）
atlas_quick_generate	画像／動画／音声をワンステップで生成します。キーワードからモデルを自動検索し、パラメーターを設定して送信します
atlas_upload_media	ローカルの画像、音声、動画、またはドキュメントをアップロードし、任意のモデルに渡せる URL を取得します
atlas_chat	LLM モデルとチャットします。モデルごとにエンドポイントとリクエスト形式（OpenAI chat/responses、Anthropic messages、ネイティブの Gemini）が自動選択され、画像／動画／音声の入力に対応しています
atlas_get_prediction	生成タスクのステータスと結果（メディア URL、文字起こし、歌詞、カバーアート、コスト）を確認します
atlas_list_predictions	過去の生成タスクを参照します。失われた予測 ID の復旧や、以前の結果の確認に利用できます
atlas_get_balance	API キーのアカウント残高とクレジットの概要を取得します
atlas_get_model_usage	指定した期間の日ごとのモデル使用状況（リクエスト数、トークン数、画像／動画数）を取得します
atlas_get_model_costs	指定した期間の日ごとのモデル費用（支出）を取得します

使用例

モデルを検索する

「Atlas Cloud で動画生成モデルを検索して」

AI アシスタントは atlas_search_docs または atlas_list_models を使って、関連するモデルを検索します。

画像を生成する

「Seedream を使って宇宙にいる猫の画像を生成して」

アシスタントは次の手順を実行します。

1. atlas_list_models を使って Seedream の画像モデルを検索します
2. atlas_get_model_info を使ってモデルのパラメーターを取得します
3. 正しいパラメーターを指定して atlas_generate_image を使います

動画を生成する

「Kling v3 を使ってロケットの打ち上げ動画を作成して」

アシスタントは次の手順を実行します。

1. Kling の動画モデルを検索します
2. 必要なパラメーターを把握するため、スキーマを取得します
3. 適切なパラメーターを指定して atlas_generate_video を使います

編集または動画生成用にローカル画像をアップロードする

「この画像 /Users/me/photos/cat.jpg を編集して、帽子を追加してください」

アシスタントは次の操作を行います。

1. atlas_upload_media を使ってローカルファイルをアップロードし、URLを取得します
2. 画像編集モデルを探します
3. アップロードしたURLを使って atlas_generate_image を実行します

注：アップロードしたファイルは、Atlas Cloud の生成タスクで一時的に使用するためのものです。ファイルは定期的に削除される場合があります。永続的なファイルホスティングとして使用しないでください。悪用した場合、APIキーが停止されることがあります。

音声を生成する（TTS）

「Seed Audioでこの文を読み上げてください：Welcome to Atlas Cloud」

アシスタントは次の操作を行います。

1. type="Audio" を指定して atlas_list_models を使い、TTSモデルを探します
2. テキストを指定して atlas_generate_audio を使い、音声を合成します
3. atlas_get_prediction を使って、生成された音声のURLを取得します

音楽を生成する

「製品デモ用に、Sunoで30秒のアップテンポなシンセウェーブの楽曲を作成してください」

音楽モデル（Suno Chirp、MiniMax Music）はAudioタイプのモデルなので、アシスタントは楽曲の説明（および任意で歌詞）を指定して atlas_generate_audio を使い、その後 atlas_get_prediction で音声のURLを取得します。

音声を文字起こしする（音声認識）

「このインタビューの録音を文字起こししてください：https://example.com/interview.mp3」

アシスタントは音声認識モデル（例：bytedance/seed-asr-2.0）と audio_url を指定して atlas_transcribe_audio を使い、その後 atlas_get_prediction で文字起こし結果を取得します。ローカルファイルの場合は、まず atlas_upload_media を呼び出してURLを取得します。

3Dモデルを生成する

「この製品写真からHunyuan 3Dで3Dモデルを作成してください」

3DモデルはImageタイプのモデルなので、アシスタントは image パラメーターを指定して atlas_generate_image を使い、その後 atlas_get_prediction でGLB/OBJ/USDZファイルを取得します。

LLMとチャットする

「Qwenに量子コンピューティングについて説明してもらってください」

アシスタントはQwenモデルで atlas_chat を使います。画像や動画を受け付けるモデルの場合、メッセージに添付すると、そのモデルのプロトコルに合わせて自動的に変換されます。

支払いの前に呼び出し内容を確認する

「これについてKlingに送信する内容を正確に表示してください。まだ実行しないでください」

すべての生成ツールで dry_run: true を指定できます。モデルを解決し、リクエストを構築して、モデルのスキーマに照らして検証し、正確なJSON本文を表示して停止します。送信も課金も行われません。メディアURLが複数の入力フィールドに該当する可能性がある場合や、キーワードが複数のモデルに一致する場合に便利です。

以前の生成結果を探す

「昨日生成したものは何ですか？動画のリンクをもう一度教えてください」

アシスタントは atlas_list_predictions を使って最近のタスクを一覧表示し、atlas_get_prediction で完全な結果を取得します。これは、予測IDを紛失したタスクを復元する方法でもあります。送信した呼び出しがタイムアウトしても、ジョブは実行され続け、課金されます。

残高と使用状況を確認する

「Atlas Cloudのクレジット残高はいくらですか？今月はいくら使いましたか？」

アシスタントは atlas_get_balance を使って現在の残高を確認し、atlas_get_model_costs を使って使用額の内訳を取得します。

開発

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run in development mode
npm run dev

Atlas Cloud ツールをもっと見る

• 🧰 ターミナルから使いたいですか？ → atlascloud-cli
• 🤖 Claude Code / Cursorで使いたいですか？ → Atlas Cloud MCP Server
• 🎬 Claude Code / Codex / Gemini CLIのスキルとして使いたいですか？ → atlas-cloud-skills
• 🎨 ComfyUIノード → atlascloud_comfyui
• 🔁 n8nノード → n8n-nodes-atlascloud
• 💬 Discordに参加 → discord.gg/MWmMr4q9es
• 🌐 ウェブサイト → atlascloud.ai

ライセンス

MIT