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Runway ML

Runway ML

本地服务
github.com/mindstone媒体与设计13今天更新

关于 Runway ML

Runway ML 是供 MCP 主机使用的媒体生成与管理服务,调用 Runway 的生成模型。工具涵盖视频、图像、音频、语音、自定义语音及生成任务跟踪。

主要功能

  1. 01生成和转换视频
  2. 02根据文本和参考图生成图像
  3. 03生成语音和音效
  4. 04为音频配音、分离或替换语音
  5. 05管理自定义语音和生成任务
  6. 06查询额度并下载输出

适用场景

  1. 01将静态图像制作成视频
  2. 02根据文本提示生成图像
  3. 03将媒体配制为另一种语言
  4. 04跟踪生成任务并保存结果

MCP 相关

通过 MCP 接口提供 23 个 Runway 工具,包括媒体生成、自定义语音管理、任务控制、文件上传和账户用量查询。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"mindstone-mcp-server-runway": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-runway"
],
"env": {
"RUNWAYML_API_SECRET": "<RUNWAYML_API_SECRET>",
"RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "<RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS>",
"RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "<RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS>",
"RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "<RUNWAY_ALLOWED_ROOT>",
"RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "<RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @mindstone/mcp-server-runway
需要配置的环境变量
RUNWAYML_API_SECRET密钥Runway API key (from dev.runwayml.com)
RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MSOutbound HTTP request timeout in milliseconds (max 1800000)
RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MSSigned-URL upload timeout for large local files in milliseconds
RUNWAY_ALLOWED_ROOTSandbox root for local-file inputs to upload tools. Defaults to os.tmpdir().
RUNWAY_DOWNLOAD_ROOTSandbox root for downloaded outputs. Defaults to ~/Downloads/runway-mcp.

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@mindstone/mcp-server-runway0.4.1

工具

23

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
api_keystring是Runway API 密钥(以 "key_" 开头)。

详细介绍

@mindstone/mcp-server-runway

npm version License: FSL-1.1-MIT

适用于 Model Context Protocol 主机的 Runway ML MCP 服务。借助 Runway 的生成式 AI 模型,通过标准化的 MCP 接口生成 AI 视频、图像、音频、语音和音效,并管理自定义语音。

状态

要求

  • Node.js 20+
  • npm

一键安装

添加到 Cursor 添加到 VS Code 添加到 VS Code Insiders

点击按钮后,主机将提示你填写:RUNWAYML_API_SECRET、RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS、RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS。

Claude Desktop / Claude Code / Goose / Continue.dev(Runway ML)的手动配置
{
  "mcpServers": {
    "Runway ML": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mindstone/mcp-server-runway"
      ],
      "env": {
        "RUNWAYML_API_SECRET": "",
        "RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "60000",
        "RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "600000"
      }
    }
  }
}

快速开始

安装与构建
cd <path-to-repo>/connectors/runway
npm install
npm run build
npx(发布后使用)
npx -y @mindstone/mcp-server-runway
本地
node dist/index.js

配置

环境变量
  • RUNWAYML_API_SECRET — Runway API 密钥(从 dev.runwayml.com 获取)
  • MCP_HOST_BRIDGE_STATE — 可选的主机桥接状态文件路径,用于凭据管理
  • MINDSTONE_REBEL_BRIDGE_STATE — MCP_HOST_BRIDGE_STATE 的向后兼容别名
  • RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS — 可选的覆盖值(正整数毫秒,最长 30 分钟),用于设置应用于 Runway JSON API 和主机桥接调用的出站 HTTP 请求超时。默认值:60000(60 秒)。如果缓慢提交时出现 TIMEOUT 错误,请调高此值;如果希望限制更严格,请调低此值。
  • RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS — 可选的覆盖值(正整数毫秒,最长 30 分钟),用于设置 uploadEphemeral 的签名 URL 上传阶段超时(上传大型本地文件)。默认值:600000(10 分钟)。该值适用于典型消费级上行网络(约 5 Mbps)下最高 200MB 的上传,并预留了充足余量;网络较慢时请调高此值,或在需要更严格的限制时调低此值。

主机配置示例

Claude Desktop / Cursor
{
  "mcpServers": {
    "Runway": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mindstone/mcp-server-runway"],
      "env": {
        "RUNWAYML_API_SECRET": "your-api-key"
      }
    }
  }
}
本地开发(无需发布到 npm)
{
  "mcpServers": {
    "Runway": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to-repo>/connectors/runway/dist/index.js"],
      "env": {
        "RUNWAYML_API_SECRET": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

工具(23 个)

配置
  • configure_runway_api_key — 保存你的 Runway API 密钥
视频
  • generate_video_from_image — 将静态图像制作成动画视频
  • generate_video_from_text — 根据文本描述创建视频
  • generate_video_from_video — 为现有视频重新设计风格或进行转换(Aleph 2.0)
  • character_performance — 为角色制作动画,加入面部表情和身体动作(Act-Two)
  • upscale_video — 将视频提升至 4K(Magnific Video Upscaler)
图像
  • generate_image — 根据文本生成图像,还可选择使用参考图像
音频
  • generate_speech — 使用 ElevenLabs 音色根据文本生成语音
  • generate_sound_effect — 根据文本描述生成音效
  • swap_voice — 替换音频或视频文件中的声音
  • dub_audio — 将音频翻译并配音成另一种语言
  • isolate_voice — 从背景音频中分离人声
音色
  • list_custom_voices — 列出你创建的所有自定义音色
  • create_custom_voice — 根据文本描述创建自定义音色
  • preview_voice — 生成音色的简短音频预览
  • delete_custom_voice — 删除自定义音色
任务管理
  • check_runway_task — 检查生成任务的状态
  • wait_for_runway_task — 等待任务完成(自动轮询)
  • cancel_runway_task — 取消或删除任务
  • download_runway_output — 将 Runway 输出下载到本地文件
  • upload_media — 将本地文件上传到 Runway 的临时存储空间
账户
  • get_runway_balance — 查看点数余额、等级限制和用量
  • query_credit_usage — 按模型和日期查询详细点数用量

许可协议

FSL-1.1-MIT — 功能源码许可证,1.1 版,未来将采用 MIT 许可证。该软件将于 2030-04-08 转为 MIT 许可证。

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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。