Studio State

studio-state — AI 映画・動画制作の状態を管理する MCP サーバー

Claude（または任意の MCP クライアント）に制作状況の信頼できる唯一の情報源を提供し、プロジェクト全体を通じて AI 生成キャラクター、ロケーション、ショットの一貫性を保ちます。

studio-state は、Higgsfield、Runway、Kling、Seedance、nano-banana、Veo、ElevenLabs などのツールを使って、AI 生成の映画、動画、連続ドラマ、アニメーションを制作する人向けの、軽量でステートレスな Model Context Protocol サーバーです。 呼び出しのたびにプロジェクトのプレーンファイルを読み込み、AI 映画制作アシスタントが常に確認し直す必要のある、次の 3 つの質問に答えます。

• orient — 「今どの状態ですか？」 プロジェクト、フェーズ、進行中のエピソード、予算・支出の状況、未解決のブロッカー、次のアクション、シーンインデックスを返します。セッション開始時に 50 行をコピー＆ペーストする代わりに、1 回の呼び出しで確認できます。
• get_shot_status — 「このシーンの状態は？」 ショットごとの状態（planned / pending / fired / locked / needs-rework / dropped）を、ショット計画、正規のロック状態、サーバー独自の作業メモから照合します。
• update_shot — 「このショットを fired／locked にして、生成ジョブと静止画を添付する。」

生成動画モデルから一貫性のあるキャラクターと、リトライをゼロに近づけた連続性を実現する完全なシステム、The Studio Method の無料の補助ツールです。

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これが必要な理由

AI 生成ツールは出力が安定しません。長期にわたる撮影では、キャラクターを幻覚し、顔を入れ替え、背景を作り直し、参照情報と矛盾します。その結果、人間だけが連続性を保つ役割を担うことになります。こうした問題の多くは、状態管理の問題です。セッションがリセットされると、あなたを支援するアシスタントは制作状況を忘れてしまいます。

studio-state は、状態管理の問題を構造的に解決します。信頼できる情報はチャット履歴やサーバー側のデータベースではなく、あなたのファイルにあります。ツールを呼び出すたびにファイルを再読み込みするため、クラッシュに強く、常に最新の状態を保ちます。また、正規ファイルを変更することはありません。書き込むのは、シーンごとに独自管理する shot_status.json サイドカーファイルだけです。

安全性を支える仕組み

• 読み取り中心。 3 つのツールのうち 2 つは読み取り専用です。書き込みを行う唯一のツールも、独自管理のサイドカーファイルにしか触れません。ショット計画、レンダーマニフェスト、状態ファイルが変更されることはありません。
• ステートレス。 サーバー側のストアもデーモンの状態もありません。呼び出しの途中で停止しても、データが破損することはありません（サイドカーファイルへの書き込みはアトミックです）。
• パスをサンドボックス化。 シーン／エピソードの引数は検証されるため、プロジェクトツリー外へのパストラバーサルはできません。
• 堅牢な設計。 リリース前に複数の最先端モデルを使って敵対的レビューを実施しています。不正なファイルはアシスタントをクラッシュさせず、構造化エラーを返します。

クイックスタート

# 1. Python 3.9+ and the MCP SDK
python3 -m pip install "mcp[cli]"          # add --break-system-packages if needed

# 2. Try it against the bundled demo project (no setup)
python3 tests/test_acceptance.py           # expect: 4/4 checks passed

# 3. Point it at your own project (a folder containing _pipeline/STATE.json + episodes/)
export STUDIO_ROOT="/path/to/your_show"
python3 server.py

次に、Claude Desktop（claude_desktop_config.json）に登録します。

{
  "mcpServers": {
    "studio-state": {
      "command": "python3",
      "args": ["/abs/path/studio-state-public/server.py"],
      "env": { "STUDIO_ROOT": "/abs/path/your_show" }
    }
  }
}

詳しい手順については、INSTALL.md をご覧ください。

自分のプロジェクトでも使えますか？

studio-state は、軽量なファイルベースのプロジェクトレイアウトを想定しています。

your_show/
  _pipeline/STATE.json                         # project phase, episode, budget, scenes
  episodes/episode_001/scenes/<SCENE>/
    phase_04_IRs.json                          # the shot plan (shot anchors + types)
    phase_05_render_manifest.json              # canonical lock/render state (optional)

完全な合成サンプルは examples/demo_project/ にあります。構成を参考にして独自のパイプラインに合わせるか、以下の有料パックを利用して規約一式を導入できます。

The Studio Method（有料の補助パック）

このツールは状態を追跡します。難しいのは、ほぼリトライなしで、ショットごとに同じキャラクターを一貫してレンダリングすることです。これは「手法」です。The Studio Method Starter Pack は、キャラクター／ロケーション／カメラの「バイブル」テンプレート、生成前の儀式、プロンプトの組み立て方、生成モデルに連続性を保たせるためのデフォルト回避の原則を含む、完全なシステムです。

→ Starter Pack を入手： https://dkf2studios.gumroad.com/l/flplx (ローンチ割引にはコード EARLY をお使いください。)

ツールリファレンス

ツール	種類	読み取り対象	書き込み対象
orient	読み取り	_pipeline/STATE.json	—
get_shot_status	読み取り	シーン IR + レンダーマニフェスト + サイドカー	—
update_shot	書き込み	シーン IR（検証用）	shot_status.json サイドカーのみ

Keywords

AI filmmaking · AI video production · generative video pipeline · character consistency · continuity · shot tracking · render manifest · production state · Model Context Protocol · MCP server · Claude Desktop · Higgsfield · Runway · Kling · Seedance · nano-banana · ElevenLabs · AI short film · AI episodic show · previs · session orientation

License

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