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Modelrunner

Modelrunner

リモート
modelrunner.aiメディア・デザイン07 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

Modelrunner について

ModelRunnerは、複数プロバイダーのモデルでメディアを生成するホスト型MCPサーバーです。MCPクライアントから単一のエンドポイントを通じてモデルを検索し、入力を確認して推論を実行できます。

主な機能

  1. 01画像、動画、音声、3Dの生成
  2. 02モデルカタログの検索と確認
  3. 03推論の実行とホストURLでの結果取得
  4. 04再利用可能なモデルラッパーの作成
  5. 05ブラウザー経由のOAuth 2.1認証

活用シーン

  1. 01MCPクライアントから画像や動画を生成
  2. 02音楽の生成や音声の文字起こし
  3. 03推論前にモデルの入力要件を確認

MCP 対応

リモートのStreamable HTTPエンドポイントを通じて、複数プロバイダーのモデルカタログと推論ツールをMCPクライアントに提供します。認証にはOAuth 2.1を使用します。

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.modelrunner.run/mcp
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

ModelRunner MCP サーバー

ModelRunner の公式 Model Context Protocol(MCP)サーバーです。Claude、Cursor、およびあらゆる MCP クライアントから、画像、動画、音声、3D 生成向けの 100 以上の AI モデルを実行できます。

  • エンドポイント: https://mcp.modelrunner.run/mcp(リモートサーバー、Streamable HTTP)
  • 認証: OAuth 2.1 — ブラウザーで一度認証するだけです。API キーを設定に貼り付ける必要はありません
  • レジストリ名: ai.modelrunner/mcp
  • セットアップガイドとツールの完全なリファレンス: modelrunner.ai/mcp

単一ベンダーの MCP サーバーとは異なり、1 つの接続で ModelRunner のカタログ全体を利用できます。複数の AI プロバイダーのモデルを、1 つのエンドポイントと従量課金アカウントで利用できます。アシスタントはカタログを検索し、モデルの入力スキーマを確認して推論を実行し、ホストされた URL として結果を会話に直接返せます。

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クイックスタート

Claude Code
claude mcp add --transport http modelrunner https://mcp.modelrunner.run/mcp
Cursor / VS Code(ネイティブのリモート URL)
{
  "mcpServers": {
    "modelrunner": { "url": "https://mcp.modelrunner.run/mcp" }
  }
}
Claude Desktop または stdio のみをサポートするクライアント(mcp-remote 経由)
{
  "mcpServers": {
    "modelrunner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.modelrunner.run/mcp"]
    }
  }
}

初回の利用時に、AI アシスタントがブラウザーウィンドウを開いて ModelRunner へのサインインを求めます。セットアップはこれだけです。

ツール

グループツール
検索と確認search, list_models, list_wrappers, recommended_models, recommended_wrappers, get_model, get_wrapper, get_model_raw_schema, get_wrapper_raw_schema, get_wrapper_prompt_template, get_wrapper_field_mappings
実行と取得run_model, wait_for_request, get_request, list_my_requests
ファイルのアップロードcreate_upload_url, upload_file
ラッパーの作成wrapper_authoring_guide, create_wrapper, patch_wrapper, preview_wrapper, list_my_wrappers, delete_wrapper

「ラッパー」は、ベースモデルの上に構築できる再利用可能なシンプルなインターフェースです。使いやすい入力項目、プロンプトテンプレート、組み込み設定を備え、run_model と同様のツールで実行できます。

モデルと機能

カタログでは、テキストから画像、画像から画像、テキストから動画、画像から動画、動画から動画、音楽生成、音声からテキスト、画像から3Dに対応しており、Kling、HiDream、Hunyuan Image、Stable Audio、Rodin などのモデルを利用できます。機能別にご覧ください。

カタログ全体:modelrunner.ai/models

料金

接続は無料です。モデルの実行は、前払いクレジットによる従量課金で、サブスクリプションはありません。各モデルの正確な料金(画像1枚あたり、動画1秒あたり、メガピクセルあたりなど)は、モデルのページと料金ページに記載されています。

このリポジトリについて

このリポジトリでは、ホスト型の ModelRunner MCP サーバーについて説明します。サーバー自体は ModelRunner が運営するファーストパーティのリモート MCP エンドポイントです。インストールもセルフホストも不要で、上記の設定だけで連携できます。

ライセンス

MIT

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。