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mcp-grok

mcp-grok

远程服务
platform.acedata.cloud媒体与设计11 周前更新

关于 mcp-grok

mcp-grok 将 Grok 对话与 Grok Imagine 视频生成功能通过 AceDataCloud API 提供给 MCP 客户端,适用于对话、推理、视觉输入及视频创作。视频可由文本提示词或静态图像生成,并支持异步任务跟踪。

主要功能

  1. 01使用 Grok 模型进行对话、推理和视觉输入
  2. 02根据文本提示词生成视频
  3. 03将静态图像转换为视频
  4. 04查询单个或批量任务状态
  5. 05列出模型能力与工具示例

适用场景

  1. 01向 Grok 模型提交带图像的对话
  2. 02从文字描述生成视频片段
  3. 03为静态参考图像添加动态效果
  4. 04跟踪多个视频生成任务

MCP 相关

该 MCP 服务向客户端公开 Grok 对话、模型查询和视频生成工具,并提供异步任务查询。支持托管 OAuth、API token 或本地 stdio 接入。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

安装包
pypimcp-grok2026.10.18.4

工具

详细介绍

GrokMCP

PyPI version Python License: MIT

面向 Grok(xAI)的 Model Context Protocol(MCP) 服务,支持聊天、推理、视觉 以及 Grok Imagine 视频生成,由 AceDataCloud API 提供支持。

与 Grok 模型聊天,或根据文本提示词或静态图像生成 AI 短视频——可直接通过任何兼容 MCP 的客户端(Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等)使用。

功能

  • 聊天 / 推理 / 视觉 — 与 Grok 4.5 / Grok 4 / Grok 3 模型对话,支持图像输入和工具调用
  • 文本转视频 — 根据文本描述生成视频片段
  • 图像转视频 — 将参考图像制作成动态视频
  • 异步任务跟踪 — 提交任务并轮询结果,支持单个或批量任务
  • stdio 和 HTTP 传输 — 面向桌面客户端的本地 stdio,以及用于远程托管的 HTTP

工具

工具描述
grok_chat_completions使用 Grok 聊天模型完成聊天(推理 / 视觉 / 工具调用)。
grok_text_to_video根据文本提示词生成视频(除 grok-imagine-video-1.5:official 外的任意模型)。
grok_image_to_video根据输入图像生成视频(可选运动提示词)。
grok_get_task查询单个生成任务的状态/结果。
grok_get_tasks_batch一次查询多个任务的状态/结果。
grok_list_models列出可用模型及其功能。
grok_list_actions列出所有工具和示例工作流。
grok_get_prompt_guide编写有效视频提示词的技巧。

模型

聊天(grok_chat_completions)
模型说明
grok-4.5默认 — 最新旗舰推理模型
grok-4上一代旗舰推理模型
grok-3更早一代的模型
视频
模型文本→视频图像→视频说明
grok-imagine-video-1.5-fast:reverse✅✅默认。速度最快、价格最低。6-30 秒,按时长区间计费。
grok-imagine-video:reverse✅✅标准。1-15 秒,按输出秒数计费。
grok-imagine-video:official✅✅官方端点,保真度更高。1-15 秒,按秒计费。
grok-imagine-video-1.5:official❌✅仅支持官方图像转视频(需要 image_url)。最高支持 1080p,按秒计费。

参数

参数适用范围值
prompt两者文本描述(文本转视频时必填)
image_url图像转视频输入图像 URL(-1.5-preview 必填)
reference_image_urls图像转视频可选的风格/内容参考图像列表
aspect_ratio两者1:1、16:9(默认)、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3
resolution两者480p(默认)、720p、1080p
duration两者grok-imagine-video-1.5-fast:reverse:6–30s;其他模型:1–15s(默认 6)
callback_url两者可选的异步 Webhook

连接:托管 OAuth、API 令牌或本地 stdio

托管端点为 https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp。为 MCP 客户端选择一种方式:

方式适用场景凭据设置
托管 OAuth客户端支持远程 MCP OAuth只需添加 URL,然后登录 AceDataCloud 并批准访问权限。无需将令牌粘贴到客户端配置中。
托管 API 令牌客户端无法完成 OAuth,或者你需要明确的集成凭据在 Authorization: Bearer … 标头中发送 AceDataCloud API 令牌。将其保存在本地机密存储或环境变量中。
本地 stdio客户端运行本地 MCP 进程安装 mcp-grok,并将 ACEDATACLOUD_API_TOKEN 传递给该进程。该进程仍会调用 AceDataCloud API。

托管服务提供 OAuth 元数据和动态客户端注册(DCR)。DCR 用于注册客户端应用,而不是 API 密钥。 OAuth 会让你登录,客户端则会发送生成的 Bearer 令牌;它可能会重复使用或为该账户创建 API 凭据。浏览器登录仍需要 AceDataCloud 账户。托管服务可能会按用量计费:实际操作前,请查看当前服务文档和显示的价格。请勿为同一服务同时配置 OAuth 登录和固定的 Authorization 标头。

托管 OAuth 示例
  • Claude 和 Claude Desktop 聊天: 在 Customize → Connectors → Add custom connector 中添加远程自定义连接器,输入 https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp,选择登录;如果 Claude 询问如何注册其 OAuth 客户端,请选择 Register automatically。完成授权。Claude Desktop 的本地 claude_desktop_config.json 需要单独配置。Claude 连接器指南。
  • Claude Code: 运行 claude mcp add --transport http --scope user grok https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp,然后运行 claude mcp login grok。检查 /mcp。Claude Code MCP 指南。
  • Cursor: 添加远程服务,只需填写 https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp。对于项目,将下方条目合并到 <project>/.cursor/mcp.json;个人使用则编辑 ~/.cursor/mcp.json。Cursor MCP 指南。
  • VS Code / Copilot: 运行 MCP: Add Server,选择 HTTP,输入 https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp,然后完成浏览器登录。新的可移植工作区配置使用 <project>/.mcp.json;下方的 VS Code 专用格式使用 <project>/.vscode/mcp.json 或用户配置文件。检查 MCP: List Servers。VS Code MCP 设置。
  • Codex: 运行 codex mcp add grok --url https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp,然后运行 codex mcp login grok。用户设置位于 ~/.codex/config.toml。Codex 官方 MCP 指南。

Cursor 项目配置(OAuth):

{
  "mcpServers": {
    "grok": {"url": "https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp"}
  }
}

VS Code 专用工作区配置(OAuth):

{
  "servers": {
    "grok": {"type": "http", "url": "https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp"}
  }
}
托管 API 令牌
  1. 打开 Ace Data Cloud → Applications。登录,或先注册账号。
  2. 找到 General application。如果尚未创建,请选择 Initialize General Application。通用密钥可使用账号可用的服务;专用应用的密钥仅限其对应服务。请确认所需的服务/模型访问权限,并查看当前定价。
  3. 从应用卡片中复制 API Key,或打开 Keys / Manage Keys → Create,为此集成创建单独的密钥。为其设置易于识别的名称,以便单独撤销或轮换。
  4. 创建密钥时,请检查 Expiration Time、Set Usage Limitation 和 Allowed APIs。仅启用所需的限制,并允许你将调用的操作,然后点击 Create,从密钥列表中复制令牌。查询任务并不授予提交生成请求的权限。请确认应用余额足以支付首次请求;任何试用额度以账号当前显示为准。
  5. 只复制令牌值,不要包含引号、空格或 Bearer 。API Key / API Token 字段需要此原始值;只有手动配置 HTTP Authorization 标头时才需要加上 Bearer 前缀。platform-... 账号管理令牌不能替代生成 API 密钥。

复制应用 API 密钥或打开 Manage Keys

创建单独命名且可设置限制的密钥

将密钥保存在客户端的凭据存储中,或保存在下方所示的环境变量中。切勿将其放入提示词、共享工作流、屏幕截图或 Git 提交中。如果身份验证失败,请检查复制的完整值、应用/服务访问权限、有效期、使用限制和余额,然后再创建其他密钥。

固定的 Bearer 标头会绕过 OAuth。如果标头无效,请在尝试浏览器登录前将其移除;请妥善保管已保存的凭据。

对于 Claude Code,添加服务端时,shell 会展开令牌;请将已保存的用户 MCP 配置视为机密:

export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
claude mcp add --transport http --scope user grok https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN"

对于 Claude Code 项目配置,请在 <project>/.mcp.json 中放入变量引用,并在启动 Claude Code 的环境中设置该变量:

{
  "mcpServers": {
    "grok": {
      "type": "http",
      "url": "https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"}
    }
  }
}

Cursor 在 ~/.cursor/mcp.json 或未提交的项目配置中使用不同的环境变量语法:

{
  "mcpServers": {
    "grok": {
      "url": "https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${env:ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"}
    }
  }
}

在 VS Code 中,运行 MCP: Open User Configuration,并合并此服务端及其掩码输入;${input:...} 适用于 VS Code 的用户/工作区格式,不能移植到 Agent Host 的 .mcp.json 格式:

{
  "inputs": [
    {"id": "acedata-grok-token", "type": "promptString", "description": "AceDataCloud API token", "password": true}
  ],
  "servers": {
    "grok": {
      "type": "http",
      "url": "https://grok.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${input:acedata-grok-token}"}
    }
  }
}

对于 Cline,请使用其 MCP 配置界面或 CLI 文件 ~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.json;其远程传输值为 streamableHttp。对于 JetBrains AI Assistant,请从 Settings → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP) 添加远程 URL。对于 Zed,OAuth 场景请使用仅包含 URL 的 context_servers 条目,或添加本地 Bearer 标头。这些客户端的配置架构各不相同;请遵循其当前界面,而不要复制其他客户端的 JSON。Cline · JetBrains · Zed。

本地 stdio

安装软件包,并为本地进程提供 API token:

python -m pip install mcp-grok
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
mcp-grok

对于 Claude Desktop 本地 MCP,请将此条目合并到其开发者设置打开的文件中(macOS 上为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)。uvx 需要在 PATH 中有 uv:

{
  "mcpServers": {
    "grok": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-grok"],
      "env": {"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN"}
    }
  }
}

请妥善保管此用户级文件。可自托管的 HTTP 使用 mcp-grok --transport http --port 8000;仅在具备适当网络和 TLS 控制的情况下对外开放。本地执行仍会调用 AceDataCloud API。

使用服务前的检查
  1. https://grok.mcp.acedata.cloud/health 返回 {"status":"ok"} 仅用于检查端点是否可访问。
  2. 确认 MCP 客户端已加载工具。grok_list_models 是参考工具;它无法验证下游 API 访问权限或余额。
  3. 如果需要完整的 API 检查,请先查看当前服务文档和显示的价格,然后使用你自己的有效输入调用 grok_chat_completions。如果结果包含任务 ID,请使用同一 ID 调用 grok_get_task,直到任务成功或失败。不必为了检查进度而重新提交操作。

对于 401,请检查客户端使用的认证方式,以及 token 或 OAuth 会话是否有效。403 可能表示账户权限问题或内容审核失败;请阅读返回的错误信息。余额不足和下游服务故障需要分别诊断。工具已列出或任务已提交,并不能证明操作成功。

开发

pip install -e ".[dev,test]"
pytest --cov=core --cov=tools
ruff check .

文档

文档

许可证

MIT — 参见 LICENSE。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。