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Treza

Treza

認証済みおすすめリモート
trezalabs.comメディア・デザイン06 日前に更新

Treza について

Trezaは、コーディングエージェントなどのMCPクライアント向けに、動画生成、既存メディアの編集、公開ワークフローの構築を提供するMCPサーバーです。レンダー前の料金見積もりに加え、YouTubeやTikTokへの公開やスケジュール実行にも対応します。

主な機能

  1. 01説明から動画クリップを生成
  2. 02既存メディアの取り込みと編集
  3. 03動画ワークフローの構築と予約実行
  4. 04ナレーションや字幕を加えてクリップを結合
  5. 05YouTubeやTikTokへの公開準備
  6. 06実行前のレンダー料金見積もり

活用シーン

  1. 01説明文から動画クリップを作成
  2. 02既存素材への字幕追加やトリミング
  3. 03動画ワークフローの定期実行
  4. 04完成した動画をチャンネル公開用に準備

MCP 対応

Trezaはホスト型サーバーを通じて、動画生成、メディア編集、ワークフロー、実行、チャンネル、アカウントのツールをMCPクライアントに提供します。ローカルサーバーの起動のみをサポートするクライアント向けに、Nodeブリッジも用意されています。

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://www.trezalabs.com/api/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

Treza プラグイン

コーディングエージェントから AI 動画を作成できます。このプラグインは Cursor、Codex、Gemini CLI、Claude Code、およびAgent Pluginsまたは MCP に対応するあらゆるクライアントを Treza に接続します。エージェントは説明から動画を作成したり、すでにあるメディアを仕上げたり、スケジュールに沿って動画をレンダリングして YouTube や TikTok に投稿するパイプラインを構築したりできます。

インストール

初回接続時に Google で Treza にサインインし、アカウントを作成します。貼り付けるキーはありません。

Cursor。 Cursor に追加するか、以下を ~/.cursor/mcp.json(またはプロジェクト内の .cursor/mcp.json)に追加して、Cursor を再起動してください。

{
  "mcpServers": {
    "treza": { "url": "https://www.trezalabs.com/api/mcp" }
  }
}

Codex CLI。

codex mcp add treza --url https://www.trezalabs.com/api/mcp
codex mcp login treza

ChatGPT デスクトップアプリでは、Treza は ChatGPT と Codex が共有するプラグインカタログにあります。Plugins を開き、Treza を開いて追加してください。

Gemini CLI。 このリポジトリは Gemini CLI 拡張機能です。

gemini extensions install https://github.com/treza-labs/treza-plugin

次に、Gemini CLI 内で /mcp auth treza を実行してください。Gemini は skills/ 内のスキルも読み込みます。

Antigravity CLI。 Treza を ~/.gemini/config/mcp_config.json に追加してから、/mcp と入力してサインインしてください。

{
  "mcpServers": {
    "treza": { "serverUrl": "https://www.trezalabs.com/api/mcp" }
  }
}

Claude Code。

claude mcp add --transport http --scope user treza https://www.trezalabs.com/api/mcp

次に、Claude Code 内で /mcp を実行してサインインしてください。

Cline。 llms-install.md の手順に従うか、MCP Servers の Remote Servers に URL を追加し、Streamable HTTP を選択してから Authenticate をクリックしてください。

ローカルサーバーのみを起動するクライアント。 このリポジトリには、ホストされたサーバーにすべてのツール、プロンプト、リソースを転送する小さな Node ブリッジ treza-mcp が含まれています。API キーページで発行したスコープ付きキーを TREZA_API_KEY に設定する必要があります。

{
  "mcpServers": {
    "treza": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "treza-mcp"],
      "env": { "TREZA_API_KEY": "treza_live_..." }
    }
  }
}

TREZA_MCP_URL を指定するとエンドポイント(ステージング環境、セルフホスト環境)を上書きできます。ブリッジはローカルで何も実行せず、プロキシとして動作します。

内容

ファイル用途
plugin.jsonAgent Plugins マニフェスト
.cursor-plugin/plugin.jsonCursor プラグインマニフェスト。同じサーバーとスキルにロゴを追加したもの
mcp.jsonプラグイン対応クライアント向けに、リモート Treza MCP サーバーを宣言します
skills/treza-video-pipelines/動画を作成する最短の手順と、レンダリング開始前に料金を見積もる方法をエージェントに教えるスキル
gemini-extension.jsonGemini CLI 拡張機能マニフェスト(同じリモートサーバー)
llms-install.mdCline などのエージェントが自分でセットアップできる手順
bin/treza-mcp.mjstreza-mcp として npm に公開されている stdio ブリッジ。プラグイン自体はこれを実行しません

ツール

エージェントが呼び出せる26個のツール:

  • 動画を作成: make_video は説明から1回の呼び出しで1本のクリップを作成します。モデルを選び、レンダリングの準備を行い、料金を返します。利用者が承認すると、run_pipeline が処理を開始します。
  • 手元にあるメディアを仕上げる: list_assets でライブラリを閲覧し、import_media でファイルを追加します(公開リンク、または create_upload_url を通じて送信したローカルファイル)。edit_asset は1つのファイルに1つの操作(キャプション、アップスケール、トリミング、クロップ、オーバーレイ、背景の削除)を実行します。assemble_video はナレーションとBGMに合わせてクリップをつなぎ、キャプションを付けます。
  • パイプライン: list_pipeline_templates、list_node_types、get_node_type、create_pipeline、update_pipeline、publish_pipeline、list_pipelines、get_pipeline、set_schedule_paused
  • 実行: run_pipeline、get_run、list_runs、cancel_run
  • チャンネルと公開: list_connected_channels、connect_channel は、利用者自身のブラウザーでYouTubeチャンネルまたはTikTokアカウントを接続するリンクを返します。publish_asset は、完成した動画を公開前に確認できる状態にします。
  • 予算とアカウント: estimate_run_cost、get_credit_balance、get_profile、create_api_key(OAuth接続のみ)

さらに2つのツール、open_library と confirm_publish はTrezaのパネルに属します。利用者がパネルを使ったときに実行され、モデルから実行されることはありません。

読み取り専用のツールには readOnlyHint が付いています。レンダリングには前払いクレジットを使用するため、make_video と estimate_run_cost は最初に料金を提示し、run_pipeline は提示した料金で1回だけ実行を開始します。レンダリングはバックグラウンドで実行され、get_run でポーリングするための実行情報を返します。

ChatGPTやClaudeなど、MCP Appsパネルを表示するクライアントでは、結果がパネルとして表示されます。完成したファイル、[Start render]ボタン付きの料金、ファイルを選択するライブラリ、パイプラインのマップ、公開前の投稿内容などが表示されます。他のクライアントでは、同じ結果がテキストとリンクで表示されます。publish_asset での投稿にはパネルが必要です。パネルがない場合は、youtube-upload または tiktok-upload ノードで終了するパイプラインを通じて公開してください。

実行では、Trezaアカウントの前払いクレジットが使用されます。ウォレットを持つエージェントは、人間が介在することなく、x402 を通じてチャージできます。

MITライセンス。サポート:[email protected]

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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。