关于 Future Video Studio
Future Video Studio MCP 让 Agent 通过 Future Video Studio Agent API 提交和管理电影风格的 AI 视频渲染任务。它提供托管和本地 MCP 接入,并支持账户钱包、市场关联及按次付费的提交方式。
主要功能
- 01提交视频渲染请求
- 02查询渲染状态并取消任务
- 03无需账户创建付费渲染报价
- 04通过签名链接下载完成的视频
- 05通过托管或本地 MCP 接入
适用场景
- 01使用账户钱包提交渲染任务
- 02无需账户凭据申请按次付费报价
- 03跟踪或取消已提交的渲染任务
- 04将完成的视频下载到服务器文件系统
MCP 相关
通过托管端点或本地 Python 包的 stdio,为 MCP 客户端提供渲染管理工具。服务支持账户、市场关联和按次付费模式。
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。
https://mcp.future.video/mcpclaude mcp add --transport http video-future-future-video-studio https://mcp.future.video/mcp{"mcpServers":{"video-future-future-video-studio":{"type":"http","url":"https://mcp.future.video/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"video-future-future-video-studio":{"type":"http","url":"https://mcp.future.video/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"video-future-future-video-studio":{"type":"http","url":"https://mcp.future.video/mcp"}}}{"mcpServers":{"video-future-future-video-studio":{"serverUrl":"https://mcp.future.video/mcp"}}}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。
https://mcp.future.video/mcp需要授权工具
8| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| quote_id | any | 否 | |
| project_id | any | 否 | |
| status_url | any | 否 | |
| claim_token | any | 否 | |
| final_video_url | any | 否 |
详细介绍
Future Video Studio MCP
Future Video Studio MCP 可让 Agent 通过 Future Video Studio Agent API 创建、监控、取消和下载电影级 AI 视频渲染作品。
托管的 MCP 服务可通过以下地址访问:
https://mcp.future.video/mcp
同一服务也可以通过此 Python 软件包在本地以 stdio 方式运行。
托管服务还会提供 ChatGPT Apps 域名验证端点:
https://mcp.future.video/.well-known/openai-apps-challenge。只有在提交面板要求提供完全一致的挑战响应正文时,才设置 OPENAI_APPS_CHALLENGE_RESPONSE。
ChatGPT App
托管的 MCP 服务也已准备好,可在开发者模式下连接为 ChatGPT App:
Connector URL: https://mcp.future.video/mcp
App manifest: https://mcp.future.video/chatgpt-app.json
Widget URI: ui://future-video-studio/render-console-v1.html
此应用会在 ChatGPT 中提供一个简易的渲染控制台。它可以准备渲染任务、提交使用账户钱包的任务、创建无需账户的 Link 按次渲染报价、轮询状态、显示支付链接,并在 FVS 返回已签名的 final_video_url 时打开完成的视频。
ChatGPT 连接器设置:
- 账户模式:将
X-FVS-Agent-Key添加为机密连接器标头。 - 按次渲染模式:不设置
X-FVS-Agent-Key,或设置X-FVS-Billing-Mode: pay-per-render。 - 市场关联模式:使用账户关联网关提供的已签名
X-FVS-Marketplace-*标头。
在 ChatGPT 中启用开发者模式,创建连接器,并将
https://mcp.future.video/mcp 用作连接器 URL。工具元数据通过 MCP Apps 的 ui.resourceUri 字段和 ChatGPT 的 openai/outputTemplate 兼容字段,将渲染工具关联到 FVS 小组件。
A2A / Gemini Enterprise 预览版
托管服务还提供了首个兼容 A2A 的封装层,用于 Google Cloud Marketplace / Gemini Enterprise Track 3 路径:
https://mcp.future.video/.well-known/agent-card.json
https://mcp.future.video/message:send
https://mcp.future.video/tasks/{task_id}
https://mcp.future.video/tasks/{task_id}:cancel
A2A 层使用与 MCP 服务相同的 X-FVS-Agent-Key 账户凭据、市场关联账户标头或付费报价模式。message:send 请求可以包含纯文本需求片段,也可以包含结构化的 fvs_render_request 数据片段。账户和市场关联提交会创建 FVS Agent API 渲染任务,并返回一个 A2A 任务,其 id 为 FVS 的 project_id。付费报价提交会返回 HTTP 402 和一个 A2A 任务,其 id 为 quote_id;支付返回的 Link/Stripe MPP payment_url 后,再轮询 /tasks/{quote_id}?claim_token=...。
Agent Card 声明的 Official MCP Registry 名称为 video.future/future-video-studio,让企业 Agent 能同时看到 A2A 委派接口和托管的 MCP 工具接口。
计费方式
- 账户模式:提供
X-FVS-Agent-Key或FVS_AGENT_API_KEY。渲染费用从所属 Future Video Studio 账户钱包中扣除,采用与 Web 应用相同的积分模型和已保存的管线默认设置。 - 市场关联模式:为关联的市场客户提供
X-FVS-Marketplace-Account。生产环境部署还应设置来自账户关联网关的X-FVS-Marketplace-Entitlement、X-FVS-Marketplace-Timestamp和X-FVS-Marketplace-Signature。MCP 服务会将市场账户映射到已存储的 FVS Agent API 密钥,并从关联钱包中扣费。 - 按次渲染模式:省略账户凭据或设置
X-FVS-Billing-Mode: pay-per-render。服务会返回 Link/Stripe MPP 支付报价,随后提供一个带领取令牌的状态 URL,以便 Agent 获取结果。
Agent 在提交使用钱包付费的账户渲染任务前,应先征得用户的明确同意。
安全配置
市场账户映射通过 MCP 部署上的环境变量配置:
$env:FVS_MARKETPLACE_MODE = "optional"
$env:FVS_MARKETPLACE_SHARED_SECRET = "replace-with-random-secret"
$env:FVS_MARKETPLACE_REQUIRE_SIGNATURE = "true"
$env:FVS_MARKETPLACE_ACCOUNT_KEYS_JSON = '{"acct_google_123":{"api_key":"fvs_live_replace_me","entitlement_id":"ent_123","plan":"starter","status":"active"}}'
市场签名采用以下内容进行 HMAC-SHA256 计算:
{unix_timestamp}.{marketplace_account_id}.{marketplace_entitlement_id}
将签名作为 X-FVS-Marketplace-Signature: sha256=<hex> 发送。默认时间戳有效窗口为 300 秒,可通过 FVS_MARKETPLACE_SIGNATURE_MAX_SKEW_SECONDS 调整。
对于 Cloud Run 生产部署,请将 FVS_MARKETPLACE_SHARED_SECRET_SECRET 和 FVS_MARKETPLACE_ACCOUNT_KEYS_JSON_SECRET 传递给 scripts/deploy_mcp_cloud.ps1,以便从 Secret Manager 获取 HMAC 密钥和账户密钥映射,而不是使用普通环境变量。
工具
fvs_submit_render:提交渲染请求,可选择提供公开资源 URLfvs_create_paid_render_quote:创建无需账户的 Link 付款报价fvs_get_render_status:通过project_id或status_url检查渲染状态fvs_get_paid_render_status:通过status_url或quote_id和claim_token检查付费渲染状态fvs_cancel_render:通过project_id或cancel_url取消渲染fvs_download_final_video:通过签名 URL 保存已完成的渲染结果fvs_example_render_request:返回示例场景渲染负载fvs_open_chatgpt_app:打开 ChatGPT 应用小组件,不创建渲染任务
下载最终渲染结果
只有在 fvs_get_render_status 或
fvs_get_paid_render_status 为已完成的渲染返回 final_video_url 后,才能使用 fvs_download_final_video。
如果签名 URL 已过期,请再次调用相应的状态工具以刷新 URL。
下载工具:
- 对签名
final_video_url发起未经身份验证的 HTTPS GET 请求 - 将视频字节写入 MCP 服务本地文件系统中的
output_path - 创建缺失的父目录
- 除非
overwrite为true,否则不会替换现有文件 - 无需
FVS_AGENT_API_KEY - 不会消耗钱包额度、创建渲染任务、取消任务或修改远程状态
- 大型视频的下载可能需要几分钟,请求超时时间为 600 秒
参数:
final_video_url:已完成渲染的状态响应中返回的绝对 HTTPS 签名 URL。请勿传入任意或不可信的 URL。output_path:MCP 服务进程可访问的本地路径,例如C:/Users/me/Videos/fvs-result.mp4或/tmp/fvs-result.mp4。overwrite:默认为false;仅当确实需要替换目标文件时才设为true。
远程 MCP 配置
账户模式:
{
"mcpServers": {
"future-video-studio": {
"url": "https://mcp.future.video/mcp",
"headers": {
"X-FVS-Agent-Key": "fvs_live_replace_me"
}
}
}
}
按次渲染付费模式:
{
"mcpServers": {
"future-video-studio": {
"url": "https://mcp.future.video/mcp"
}
}
}
市场关联模式:
{
"mcpServers": {
"future-video-studio": {
"url": "https://mcp.future.video/mcp",
"headers": {
"X-FVS-Billing-Mode": "marketplace-linked-account",
"X-FVS-Marketplace-Account": "acct_google_123",
"X-FVS-Marketplace-Entitlement": "ent_123",
"X-FVS-Marketplace-Timestamp": "<unix_timestamp>",
"X-FVS-Marketplace-Signature": "sha256=<hmac>"
}
}
}
}
本地安装
python -m pip install future-video-studio-mcp
python -m fvs_mcp_server
本地 stdio MCP 配置示例:
{
"mcpServers": {
"future-video-studio": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fvs_mcp_server"],
"env": {
"FVS_AGENT_API_KEY": "fvs_live_replace_me",
"FVS_AGENT_BASE_URL": "https://app.future.video"
}
}
}
}
FVS_AGENT_API_KEY 为可选项。留空即可使用付费报价模式。
FVS_AGENT_BASE_URL 默认为 https://app.future.video。
本地开发
python -m pip install -e ".[dev]"
python -m pytest
python -m fvs_mcp_server
在本地运行 HTTP 传输:
$env:FVS_MCP_TRANSPORT = "streamable-http"
python -m fvs_mcp_server
发布
构建并检查软件包:
python -m build
python -m twine check dist/*
此软件包计划以以下名称发布到 PyPI:
future-video-studio-mcp
MCP Registry 软件包验证标记位于本 README 顶部附近的隐藏注释中:
链接
- Future Video Studio:https://future.video
- Agent API 文档:https://future.video/api-docs
- 托管的 MCP 清单:https://mcp.future.video/server.json
- 官方 MCP Registry 名称:
video.future/future-video-studio
评论
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。