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VicSee MCP Server

VicSee MCP Server

远程服务
vicsee.com媒体与设计01 周前更新

关于 VicSee MCP Server

VicSee MCP Server 将 VicSee 的媒体生成与编辑操作提供给兼容 MCP 的 Agent 和客户端。它支持选择模型、用文本或图像生成内容、异步查询任务,以及放大图像或视频。

主要功能

  1. 01列出模型及积分成本
  2. 02估算生成所需积分
  3. 03根据文本或图像生成视频或图像
  4. 04查询异步任务结果
  5. 05放大图像和视频
  6. 06查看积分余额

适用场景

  1. 01生成前比较模型与积分成本
  2. 02根据提示词或图像创建视频或图像
  3. 03获取已完成任务的媒体文件
  4. 04放大现有图像或视频

MCP 相关

提供模型查询、积分估算与余额查看、媒体生成、任务查询以及图像和视频放大等 MCP 工具。

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://mcp.vicsee.com
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
npm@vicsee/mcp-server0.3.3

工具

7
参数类型必填说明
typeenum否按媒体类型筛选image | video | music

详细介绍

VicSee MCP 服务

通过 VicSee 提供的一组 MCP 工具,让任何 Agent 都能生成、编辑和放大 AI 视频与图像。

兼容 Hermes Agent、Claude(Desktop / Code)、Cursor、OpenClaw 以及任何兼容 MCP 的客户端。

你的 Agent 可以做什么

工具功能
vicsee_list_models列出可用模型(Seedance、Veo、Kling、FLUX、Nano Banana,……)及其积分费用
vicsee_estimate参数与 vicsee_generate 相同;返回将扣除的确切积分,且不会创建任何内容
vicsee_generate使用选定模型,将文本/图像转换为视频或图像
vicsee_get_task轮询任务并获取完成后的媒体 URL(result.expires_at——URL 保留 7 天;请下载需要保留的内容)
vicsee_upscale_image放大图像
vicsee_upscale_video放大视频
vicsee_get_credits查看积分余额

生成是异步的:vicsee_generate(或 vicsee_upscale_*)会立即返回任务 id,然后你的 Agent 轮询 vicsee_get_task,直到 status 为 completed,并读取 result.url 中的 URL。

设置

  1. 在 vicsee.com → Settings → API 获取 API 密钥(以 sk- 开头)。 使用 API 需要付费方案或积分包。
  2. 使用该密钥将服务添加到 MCP 客户端配置中:
{
  "mcpServers": {
    "vicsee": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@vicsee/mcp-server"],
      "env": { "VICSEE_API_KEY": "sk-your-key-here" }
    }
  }
}

设置就这么简单——填入密钥后,你的 Agent 就可以生成内容了。

客户端配置位置
  • Claude Desktop: claude_desktop_config.json → mcpServers
  • Cursor: Settings → MCP → 添加服务(使用相同的 command/args/env)
  • Hermes Agent / OpenClaw: 添加到 Agent 配置中的 MCP 服务部分
  • Claude Code: claude mcp add vicsee -e VICSEE_API_KEY=sk-... -- npx -y @vicsee/mcp-server
可选环境变量
  • VICSEE_BASE_URL — 覆盖 API 基础 URL(默认为 https://vicsee.com/api/v1)。

本地开发

pnpm install
pnpm build
VICSEE_API_KEY=sk-... node dist/index.js   # stdio server
# or run from source: VICSEE_API_KEY=sk-... pnpm dev

将 MCP 客户端指向本地构建,使用 "command": "node", "args": ["/abs/path/to/dist/index.js"]。

Agent 工作流示例

“给我做一个 5 秒的视频,内容是一只小猫追逐激光。”

  1. vicsee_list_models(type: video)→ 选择例如 seedance-2-5-text-to-video(最长 30 秒)或 seedance-2-0-text-to-video(支持 1080p/4K)
  2. vicsee_generate(model、prompt、duration: 5)→ { id, status: "pending" }
  3. vicsee_get_task(id)……轮询……→ { status: "completed", result: { url: "https://cdn.vicsee.com/…" } }

说明

  • 结果 URL 由 cdn.vicsee.com 提供——这是稳定的 VicSee CDN 链接。
  • 每次生成都会消耗积分;每个模型的费用请查看 vicsee_list_models,余额请查看 vicsee_get_credits。

许可证

MIT

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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。