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VidMCP — Smart MCP Server for AI Video Generation

VidMCP — Smart MCP Server for AI Video Generation

本地服务
github.com/aparna162媒体与设计026 周前更新

关于 VidMCP — Smart MCP Server for AI Video Generation

VidMCP 是面向 AI 视频创作与处理的 MCP 服务,供使用 AI 助手制作或编辑视频的人使用。它可在多个模型间路由请求,并将生成、音频、转录、质量检查和偏好记忆整合进工作流。

主要功能

  1. 01在视频模型间路由请求
  2. 02运行多步骤视频工作流
  3. 03转录素材并检测填充词
  4. 04生成配音并让图片动起来
  5. 05保存偏好和历史生成记录

适用场景

  1. 01根据自然语言提示生成视频
  2. 02转录素材并清理填充词
  3. 03让产品照片动起来或重塑视频风格
  4. 04复用已记住的风格偏好

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 14 个视频生成与处理工具,涵盖路由、工作流执行、媒体处理和记忆功能。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

VidMCP

连接你的 AI 助手与各大视频工具之间缺失的一层。

描述你的需求。VidMCP 会挑选最佳模型、运行工作流,并交付视频。无需在工具之间切换,无需手动设置 API。只需获取结果。

功能

  • 智能路由 — 根据你的提示词自动挑选 Kling、Runway 或 Fal.ai
  • 完整工作流 — 在一个流程中完成生成、转录、添加音频、合并和质量检查
  • 记忆功能 — 跨会话记住你的风格和偏好
  • 原始视频处理 — 上传素材、自动转录、检测填充词
  • 文件支持 — 为图片添加动画效果、重塑素材风格、添加旁白
  • BYOK — 使用你自己的 API 密钥,直接向服务商付费,不收取加价
  • 随处可用 — Claude Desktop、ChatGPT、Cursor、Windsurf

BYOK — 使用你自己的密钥

VidMCP 采用 BYOK 模式。你可以连接自己的 Kling、Runway、Fal.ai 和 ElevenLabs API 密钥。你按标准价格直接向这些服务商付费。VidMCP 只对智能层收费,包括智能路由、工作流管理和记忆功能,不对生成本身收费。

这意味着:

  • 视频生成费用没有隐藏加价
  • 完全掌控使用哪些服务商
  • 随时切换服务商,无需更改工作流
  • 在可用时使用免费额度

完全没有密钥?VidMCP 仍可自动使用免费备用选项。

安装

确保已安装 Python 3.11+ 和 uv。

如果尚未安装 uv,请安装:

Windows:

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Mac:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

克隆并安装:

git clone https://github.com/aparna162/vidmcp.git
cd vidmcp
uv sync

添加 API 密钥

在项目文件夹中创建一个 .env 文件,并粘贴以下内容:

FAL_API_KEY=your_key
KLING_API_KEY=your_key
RUNWAY_API_KEY=your_key
ELEVENLABS_API_KEY=your_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_key
QUALITY_THRESHOLD=3.5
MAX_RETRIES=3

没有全部密钥? 没问题。VidMCP 会自动检测你已有的密钥,并使用最佳可用选项。无法使用时会自动回退到免费选项。

VidMCP 遵循的优先级顺序:

Video:   Kling → Fal.ai → Pollinations (free)
Audio:   ElevenLabs → Edge TTS (free)

获取免费额度:

  • Fal.ai → fal.ai — 注册即送 $1,无需信用卡
  • ElevenLabs → elevenlabs.io — 提供免费套餐
  • Pollinations — 无需注册,始终免费,用作备用选项

连接到 Claude Desktop

第 1 步 — 找到配置文件:

Windows:

C:\Users\YOUR_NAME\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json

Mac:

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

第 2 步 — 将以下内容添加到文件中。将 YOUR_NAME 替换为你的 Windows 用户名:

{
  "mcpServers": {
    "vidmcp": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR_NAME\\vidmcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\Users\\YOUR_NAME\\vidmcp\\server.py"],
      "cwd": "C:\\Users\\YOUR_NAME\\vidmcp"
    }
  }
}

Mac 版本:

{
  "mcpServers": {
    "vidmcp": {
      "command": "/Users/YOUR_NAME/vidmcp/.venv/bin/python",
      "args": ["/Users/YOUR_NAME/vidmcp/server.py"],
      "cwd": "/Users/YOUR_NAME/vidmcp"
    }
  }
}

第 3 步 — 完全退出 Claude Desktop 并重新打开。VidMCP 会显示在工具菜单中。

连接到其他 AI 工具

适用于任何使用上述相同配置格式且兼容 MCP 的客户端。

  • Cursor — 将配置粘贴到 Cursor MCP 设置中
  • Windsurf — 将配置粘贴到 Windsurf MCP 设置中
  • ChatGPT Desktop — 将配置粘贴到 ChatGPT MCP 设置中

使用方法

像平常一样自然地交流。无需命令。

"make a cinematic video of a dancer in rain"
"clean up this recording and remove filler words"
"animate this product photo"
"remember that I prefer warm colour grades"
"make a 10 second video for my Instagram reel"
"upload this footage and transcribe it"

VidMCP 会自动判断要调用哪些工具。

全部 14 个工具

工具功能
route_generation为你的提示词挑选最佳模型
generate_video通过最佳可用 API 创建视频
create_pipeline定义多步骤工作流
run_pipeline异步执行工作流
get_pipeline_status跟踪进度
quality_check为生成结果评分
process_video转录原始素材并查找填充词
generate_audio通过 ElevenLabs 或免费的 Edge TTS 生成旁白
upload_asset上传本地图片、视频或音频
animate_image将照片转换为视频
restyle_video为素材应用风格迁移
remember保存你的偏好
recall查找相关的过往生成结果
learn_from为输出评分以改进路由

支持的模型

模型最适合所需密钥
Kling 3.0人体动作、电影感画面KLING_API_KEY
Runway Gen-4风格迁移、镜头运动RUNWAY_API_KEY
Wan 2.2 via Fal通用视频、快速生成FAL_API_KEY
Pollinations测试,始终免费无

可选 — 原始视频处理

安装 Whisper 以进行转录和填充词检测:

uv add openai-whisper

安装 ffmpeg:

Windows:

winget install ffmpeg

Mac:

brew install ffmpeg

测试运行情况

在连接到 Claude Desktop 之前,请先运行:

uv run python server.py

如果程序启动时没有输出且没有报错,就说明运行正常。这是正常现象。它正在等待客户端连接。

项目结构

vidmcp/
├── server.py          — MCP server, all 14 tools
├── router.py          — smart model picker
├── pipeline.py        — async job manager
├── memory.py          — preferences and history
├── assets.py          — file handling
├── config.py          — settings and benchmarks
├── providers/
│   ├── kling.py       — Kling API
│   ├── runway.py      — Runway API
│   ├── fal_provider.py — Fal.ai + auto fallback
│   ├── elevenlabs.py  — audio + Edge TTS fallback
│   └── whisper_provider.py — transcription
└── .env               — your API keys (never committed)

构建所用技术

  • Anthropic MCP SDK
  • Fal.ai — Wan 2.2 视频生成
  • Kling AI — 电影级视频
  • Runway — 风格迁移
  • ElevenLabs — 配音
  • OpenAI Whisper — 转录
  • Microsoft Edge TTS — 免费音频备用方案
  • SQLite — 流水线状态和记忆
  • Pollinations — 免费图像备用方案

许可证

MIT — 可免费使用、修改并基于此进行构建。

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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。