Video Gen Mcp

Video Agent MCP Server

AI を活用した動画制作のための包括的な Model Context Protocol（MCP）サーバーです。このサーバーは、AI エージェントが動画制作の全工程を進めるためのツール、リソース、プロンプトを提供します。

特長

• 統合インターフェース：動画制作のあらゆる機能を備えた単一の MCP サーバー
• 複数サービスとの連携：画像、動画、音声、音声生成に FAL AI サービスを利用できます
• インテリジェントなワークフロー：プロジェクトのコンテキストに応じて適応するガイド付きプロンプト
• プラットフォームに合わせた最適化：YouTube、TikTok、Instagram などに対応する事前設定
• コスト管理：すべての操作のコストをリアルタイムで見積もり、追跡します
• YouTube との連携：OAuth2 認証を使用して YouTube に直接アップロードできます
• モジュール式アーキテクチャ：ツール、リソース、プロンプトを明確に分離

クイックスタート

前提条件

• Python 3.11+
• システムに FFmpeg がインストールされていること
• FAL AI API キー
• uv（Python パッケージマネージャー）

uv を使ったインストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone <repository-url>
cd video-gen-mcp-monolithic

2. uv をインストールします（まだインストールされていない場合）：

# On macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# On Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

3. uv でプロジェクトをセットアップします：

# uv will automatically:
# - Detect Python 3.11 from .python-version
# - Create a virtual environment
# - Install all dependencies from pyproject.toml
uv sync

# Or if you want to install from requirements.txt:
uv pip install -r requirements.txt

4. 環境変数を設定します：

# Create a .env file in the project root
cat > .env << EOF
FALAI_API_KEY=your-fal-api-key
# Optional: For YouTube search features
GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key
EOF

サーバーの起動

# Run directly with uv (recommended)
uv run python main.py

# Or activate venv and run
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
python main.py

Claude Desktop の設定

以下を Claude Desktop の設定に追加します：

macOS の場合：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "video-agent": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/video-gen-mcp-monolithic",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ],
      "env": {
        "FALAI_API_KEY": "your-fal-api-key"
      }
    }
  }
}

重要：/absolute/path/to/video-gen-mcp-monolithic をプロジェクトディレクトリの実際のパスに置き換えてください。

代替方法：pyproject.toml スクリプトを使用する

pyproject.toml にスクリプトのエントリーポイントを定義しているため、次の方法でも実行できます：

# Install the package in development mode
uv pip install -e .

# Run using the script entry point
uv run video-agent-mcp

使用例

Claude Desktop で設定すると、動画の制作を開始できます：

User: Create a 30-second TikTok video about climate change

Claude: I'll help you create a TikTok video about climate change. Let me start by 
creating a project and planning the scenes...

[Claude uses the video_creation_wizard prompt and various tools to create the video]

利用可能なツール

プロジェクト管理

• create_project - プラットフォームに応じたスマートなデフォルト設定で、新しい動画プロジェクトを初期化します
• add_scene - 説明と長さを指定して、タイムラインにシーンを追加します
• list_projects - 現在のステータスとともに、すべてのプロジェクトを表示します

コンテンツ生成

• generate_image_from_text - スタイル指定を加えたプロンプトから画像を作成します
• generate_image_from_image - AI を活用した編集で既存の画像を変換します
• generate_video_from_image - AI 生成の動きを加えて静止画像をアニメーション化します（Kling 2.1 および Hailuo 02 モデルに対応）
• generate_music - テキストによる説明からバックグラウンド音楽を作成します
• generate_speech - 複数の音声オプションからナレーションを生成します

生成ツール

進捗を明確に追跡し、デバッグを容易にするため、生成ツールは順番に呼び出してください。

動画の組み立て

• download_assets - FAL やその他のソースから生成済みアセットをダウンロードします
• add_audio_track - 音量を調整して動画に音声トラックを追加します
• assemble_video - 品質プリセットを使ってシーンを結合し、最終動画を作成します

ユーティリティ

• analyze_script - 動画制作に役立つ知見を得るため、スクリプトを分析します
• suggest_scenes - プロジェクトのスクリプトに基づいて、シーンを提案します
• upload_image_file - ローカルの画像ファイルを FAL にアップロードし、生成ツールで利用できるようにします
• get_server_info - Video Agent サーバーの情報を取得します

リソース

サーバーは、コンテキストを把握するための動的リソースを提供します：

• project://current - 現在のプロジェクトの詳細
• project://{id}/timeline - シーンのタイムライン
• project://{id}/costs - コストの内訳
• platform://{name}/specs - プラットフォームの仕様

プロンプト

対話型プロンプトが、複雑なワークフローをガイドします：

• video_creation_wizard - プラットフォーム最適化を含む、動画制作の全工程
• script_to_scenes - スクリプトを、タイミングの推奨を含むシーン構成に変換します
• list_video_agent_capabilities - サーバーのすべての機能を網羅したガイド
• cinematic_photography_guide - AI ビジュアル向けのプロフェッショナルな撮影技法

設定

環境変数：

• FALAI_API_KEY - FAL AI API キー（必須）
• VIDEO_AGENT_STORAGE - ストレージディレクトリ（デフォルト：./storage）
• DEFAULT_IMAGE_MODEL - デフォルトの画像モデル（デフォルト：imagen4）
• DEFAULT_VIDEO_MODEL - デフォルトの動画モデル（デフォルト：kling_2.1、選択肢：hailuo_02）

プロジェクト構成

video-agent-mcp/
├── src/mcp_server/
│   ├── config/      # Configuration and settings
│   ├── models/      # Data models
│   ├── tools/       # Tool implementations
│   ├── resources/   # Resource handlers
│   ├── prompts/     # Prompt templates
│   └── services/    # External service integrations
├── templates/       # Video templates
└── tests/          # Test suite

開発

開発環境のセットアップ

# Clone and enter the project
git clone <repository-url>
cd video-gen-mcp-monolithic

# Install with development dependencies
uv sync --dev

# Or install dev dependencies separately
uv pip install -e ".[dev]"

# Run tests
uv run pytest

# Run linting
uv run ruff check .

# Format code
uv run ruff format .

新しい機能の追加

1. 新しいツール：src/mcp_server/tools/ にファイルを作成し、server.py に登録します
2. 新しいリソース：resources/ にハンドラーを作成し、デコレーターで登録します
3. 新しいプロンプト：ワークフローをガイドするため、prompts/ に追加します

uv のトラブルシューティング

「Python インタープリターが見つかりません」

# uv will use the Python version from .python-version (3.11)
# If you need a specific Python version:
uv python install 3.11
uv venv --python 3.11

macOS/Linux で「アクセスが拒否されました」と表示される場合

# Ensure uv is in PATH
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

「モジュールが見つかりません」というエラー

# Ensure you're using uv run or have activated the venv
uv run python main.py
# OR
source .venv/bin/activate
python main.py

Claude Desktop がサーバーを見つけられない場合

1. 設定では絶対パスを使用します
2. env セクションで FAL_API_KEY が設定されていることを確認します
3. Claude Desktop のログでエラーを確認します
4. まずサーバーを単独でテストします：uv run python main.py

YouTube との連携

YouTube へのアップロード機能については、OAuth2 の詳細なセットアップ手順を YOUTUBE_SETUP.md でご確認ください。

環境変数

プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します：

# Required
FALAI_API_KEY=your-fal-api-key

# Optional
VIDEO_AGENT_STORAGE=/path/to/storage  # Default: ./storage
DEFAULT_IMAGE_MODEL=imagen4           # Options: imagen4, flux_pro, flux_kontext
DEFAULT_VIDEO_MODEL=kling_2.1         # Options: kling_2.1, hailuo_02
GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key    # For YouTube search features

ライセンス

[ライセンス情報]

貢献

[貢献ガイドライン]