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mcp-wan

mcp-wan

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

关于 mcp-wan

mcp-wan 是通过 AceDataCloud API 生成 AI 视频的 MCP 服务,供 MCP 客户端用户从文本或图像生成视频并跟踪任务。

主要功能

  1. 01文本生成视频
  2. 02图像生成视频
  3. 03支持五种 Wan 模型
  4. 04支持 480P、720P 和 1080P
  5. 05支持音频与角色迁移
  6. 06查询任务状态和结果

适用场景

  1. 01根据文本提示词生成视频
  2. 02将参考图像制作成视频
  3. 03跟踪视频生成任务直至完成

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 Wan 视频生成、模型与分辨率查询以及任务查询工具。支持托管 HTTP 接入,也可通过本地 stdio 或 HTTP 运行。

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://wan.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-wan2026.10.18.4

工具

详细介绍

WanMCP

PyPI version PyPI downloads Python 3.10+ License: MIT MCP

一个通过 AceDataCloud API 使用 Wan 进行 AI 视频生成的 Model Context Protocol (MCP) 服务。

可直接通过 Claude、VS Code 或任何兼容 MCP 的客户端,根据文本或图像生成 AI 视频。

功能

  • 文本转视频 - 根据文本提示词创建 AI 生成的视频
  • 图像转视频 - 使用参考图像生成视频
  • 多种模型 - 支持 5 种 Wan 模型(wan2.6-t2v、wan2.6-i2v、wan2.6-r2v、wan2.6-i2v-flash、wan3.0-video)
  • 多种分辨率 - 480P(草稿)、720P(默认)、1080P(高质量)
  • 音频支持 - 生成带声音的视频
  • 角色迁移 - 通过参考视频提取角色外观(wan2.6-r2v)
  • 任务跟踪 - 监控生成进度并获取结果

工具参考

工具描述
wan_generate_video使用 Wan 根据文本提示词生成 AI 视频。
wan_generate_video_from_image使用参考图像作为起始帧生成 AI 视频。
wan_get_task查询视频生成任务的状态和结果。
wan_get_tasks_batch一次查询多个视频生成任务。
wan_list_models列出所有可用于视频生成的 Wan 模型。
wan_list_resolutions列出所有可用的分辨率选项。
wan_list_actions列出所有可用的 Wan API 操作及对应工具。

连接:托管 OAuth、API 令牌或本地 stdio

托管端点为 https://wan.mcp.acedata.cloud/mcp。为 MCP 客户端选择一种连接方式:

方式适用情况凭据设置
托管 OAuth客户端支持远程 MCP OAuth只添加 URL,然后登录 AceDataCloud 并批准访问。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-wan,并将 ACEDATACLOUD_API_TOKEN 传递给该进程。它仍会调用 AceDataCloud API。

托管服务会提供 OAuth 元数据和 Dynamic Client Registration (DCR)。DCR 用于注册客户端应用;它不是 API 密钥。 OAuth 会让你登录,客户端随后会发送生成的 Bearer 令牌;它可能会为该账户重复使用或创建 API 凭据。通过浏览器登录仍需要 AceDataCloud 账户。托管服务可能按用量计费: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://wan.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 是单独的设置。Claude 连接器指南。
  • Claude Code: claude mcp add --transport http --scope user wan https://wan.mcp.acedata.cloud/mcp,然后运行 claude mcp login wan。检查 /mcp。Claude Code MCP 指南。
  • Cursor: 只需添加远程服务 https://wan.mcp.acedata.cloud/mcp。用于项目时,将下方条目合并到 <project>/.cursor/mcp.json;用于个人用途时,使用 ~/.cursor/mcp.json。Cursor MCP 指南。
  • VS Code / Copilot: 运行 MCP: Add Server,选择 HTTP,输入 https://wan.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: codex mcp add wan --url https://wan.mcp.acedata.cloud/mcp,然后运行 codex mcp login wan。其用户设置位于 ~/.codex/config.toml。Codex 官方 MCP 指南。

Cursor 项目配置(OAuth):

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

VS Code 专用工作区配置(OAuth):

{
  "servers": {
    "wan": {"type": "http", "url": "https://wan.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;专用应用的密钥则仅限其对应的服务。检查所需的服务/模型访问权限以及当前定价。
  3. 从应用卡片复制 API Key,或打开 Keys / Manage Keys → Create,为此集成创建单独的密钥。为密钥设置易于辨认的名称,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,并允许要调用的操作,然后点击 Create,再从密钥列表中复制令牌。查询任务并不代表有权提交生成请求。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. 仅复制令牌值,不要包含引号、空格或 Bearer 。API Key / API Token 字段需要填写原始值;只有手动配置 HTTP Authorization 标头时才需要 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

创建带有可选限制的独立命名密钥

将密钥保存在客户端的凭据存储中,或保存到下方所示的环境变量中。切勿将其放入提示词、共享工作流、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,再创建其他密钥。

固定的 Bearer 标头会绕过 OAuth。如果标头无效,请先移除它,再尝试通过浏览器登录;请将已保存的凭据妥善保密。

对于 Claude Code,添加服务时 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 wan https://wan.mcp.acedata.cloud/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN"

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

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

在 VS Code 中,运行 MCP: Open User Configuration,并合并此服务和其屏蔽输入;${input:...} 适用于 VS Code 的用户/工作区格式,无法移植到 Agent Host 的 .mcp.json 格式:

{
  "inputs": [
    {"id": "acedata-wan-token", "type": "promptString", "description": "AceDataCloud API token", "password": true}
  ],
  "servers": {
    "wan": {
      "type": "http",
      "url": "https://wan.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${input:acedata-wan-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 模式下请使用仅含 URL 的 context_servers 项,或添加本地 Bearer 标头。这些客户端的配置架构各不相同;请遵循其当前界面操作,不要复制其他客户端的 JSON。Cline · JetBrains · Zed。

本地 stdio

安装程序包,并向本地进程提供 API 令牌:

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

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 中安装 uv:

{
  "mcpServers": {
    "wan": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-wan"],
      "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-wan --transport http --port 8000;仅在具备适当网络和 TLS 控制措施的情况下对外开放。本地执行仍会调用 AceDataCloud API。

使用服务前的检查
  1. https://wan.mcp.acedata.cloud/health 返回 {"status":"ok"} 仅表示端点可访问。
  2. 确认 MCP 客户端已加载工具。wan_list_models 是参考工具,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 wan_generate_video。如果结果中包含任务 ID,请对同一 ID 调用 wan_get_task,直到任务最终成功或失败。不要为了检查进度而重新提交操作。

对于 401,请检查客户端使用了哪种身份验证方式,以及令牌或 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;请查看返回的错误信息。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,并不代表操作成功。

可用模型

模型描述使用场景
wan2.6-t2v文本转视频根据文本提示词生成视频
wan2.6-i2v图像转视频标准图像转视频生成
wan2.6-r2v参考视频转视频角色提取与迁移
wan2.6-i2v-flash快速图像转视频快速预览,质量较低
wan3.0-video文本转视频可选用媒体素材生成视频

配置

环境变量
变量描述默认值
ACEDATACLOUD_API_TOKENAceDataCloud 的 API 令牌必需
ACEDATACLOUD_API_BASE_URLAPI 基础 URLhttps://api.acedata.cloud
WAN_DEFAULT_MODEL默认视频模型wan2.6-t2v
WAN_DEFAULT_RESOLUTION默认分辨率720P
WAN_REQUEST_TIMEOUT请求超时时间(秒)1800
LOG_LEVEL日志级别INFO
命令行选项
mcp-wan --help

Options:
  --version          Show version
  --transport        Transport mode: stdio (default) or http
  --port             Port for HTTP transport (default: 8000)

开发

设置开发环境
# Clone repository
git clone https://github.com/AceDataCloud/WanMCP.git
cd WanMCP

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # or `.venv\Scripts\activate` on Windows

# Install with dev dependencies
pip install -e ".[dev,test]"
运行测试
# Run unit tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=core --cov=tools

# Run integration tests (requires API token)
pytest tests/test_integration.py -m integration
代码质量
# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools
构建与发布
# Install build dependencies
pip install -e ".[release]"

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

项目结构

WanMCP/
├── core/                   # Core modules
│   ├── __init__.py
│   ├── client.py          # HTTP client for Wan API
│   ├── config.py          # Configuration management
│   ├── exceptions.py      # Custom exceptions
│   ├── oauth.py           # OAuth 2.1 provider
│   ├── server.py          # MCP server initialization
│   ├── types.py           # Type definitions
│   └── utils.py           # Utility functions
├── tools/                  # MCP tool definitions
│   ├── __init__.py
│   ├── video_tools.py     # Video generation tools
│   ├── task_tools.py      # Task query tools
│   └── info_tools.py      # Information tools
├── prompts/                # MCP prompts
│   └── __init__.py        # Prompt templates
├── tests/                  # Test suite
│   ├── conftest.py
│   └── __init__.py
├── deploy/                 # Deployment configs
│   └── production/
│       ├── deployment.yaml
│       ├── ingress.yaml
│       └── service.yaml
├── .env.example           # Environment template
├── CHANGELOG.md
├── Dockerfile             # Docker image for HTTP mode
├── docker-compose.yaml    # Docker Compose config
├── LICENSE
├── main.py                # Entry point
├── pyproject.toml         # Project configuration
└── README.md

API 参考

此服务封装了 AceDataCloud Wan API:

  • Wan Videos API — 视频生成(文本转视频、图像转视频)
  • Wan Tasks API — 任务查询

参与贡献

欢迎贡献!请按以下步骤操作:

  1. Fork 此仓库
  2. 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing)
  3. 提交更改(git commit -m 'Add amazing feature')
  4. 推送到分支(git push origin feature/amazing)
  5. 创建 Pull Request

文档

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许可证

MIT 许可证 — 详情请参阅 LICENSE。

链接


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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。