Sora 视频生成 MCP 服务器

这是一个基于云雾 API 的 Sora 视频生成 MCP 服务器，提供强大的 AI 视频生成能力。

✨ 功能特性

• 🎬 文生视频: 仅使用文本提示词即可生成精彩视频
• 🖼️ 图生视频: 结合图片和提示词生成动态视频内容
• 📊 任务查询: 实时查询视频生成任务的状态和结果
• 🎯 灵活配置: 支持横屏/竖屏、多种清晰度和时长选择

📦 安装

# 安装依赖
npm install

# 构建项目
npm run build

⚙️ 配置

1. 创建环境变量文件

cp .env.example .env

2. 配置 API 密钥

编辑 .env 文件，填入你的云雾 API 密钥:

YUNWU_API_KEY=your_api_key_here
YUNWU_BASE_URL=https://yunwu.ai

💡 获取 API 密钥: 访问 云雾 AI 注册账号并获取 API 密钥

🚀 使用方法

在 Claude Desktop 中使用

1. 找到 Claude Desktop 配置文件:

   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

2. 添加以下配置:

{
  "mcpServers": {
    "sora-video": {
      "command": "node",
      "args": ["/完整路径/视频生成/build/index.js"],
      "env": {
        "YUNWU_API_KEY": "your_api_key_here",
        "YUNWU_BASE_URL": "https://yunwu.ai"
      }
    }
  }
}

3. 重启 Claude Desktop

命令行运行

# 设置环境变量
export YUNWU_API_KEY=your_api_key_here
export YUNWU_BASE_URL=https://yunwu.ai

# 运行服务器
npm start

🛠️ 可用工具

1. 创建文生视频 (create_video)

使用文本描述生成视频。

参数说明:

| 参数 | 类型 | 必需 | 说明 | 默认值 | |------|------|------|------|--------| | prompt | string | ✅ | 视频内容描述 | - | | model | string | ❌ | 模型名称 | sora-2 | | orientation | string | ❌ | 视频方向: portrait(竖屏) / landscape(横屏) | portrait | | size | string | ❌ | 视频质量: small(720p) / large(1080p) | small | | duration | string | ❌ | 视频时长: 10 / 15 秒 | - |

使用示例:

{
  "prompt": "一只金色的拉布拉多犬在海滩上奔跑，夕阳西下，海浪拍打着沙滩",
  "orientation": "landscape",
  "size": "large",
  "duration": "15"
}

2. 创建图生视频 (create_video_with_images)

使用图片和文本描述生成视频。

参数说明:

| 参数 | 类型 | 必需 | 说明 | 默认值 | |------|------|------|------|--------| | prompt | string | ✅ | 视频内容描述 | - | | images | string[] | ✅ | 图片 URL 数组 | - | | model | string | ❌ | 模型名称 | sora-2 | | orientation | string | ❌ | 视频方向 | portrait | | size | string | ❌ | 视频质量 | small | | duration | string | ❌ | 视频时长 | - |

使用示例:

{
  "prompt": "让这些图片中的场景动起来，添加自然的过渡效果",
  "images": [
    "https://example.com/image1.jpg",
    "https://example.com/image2.jpg"
  ],
  "orientation": "portrait",
  "size": "large",
  "duration": "10"
}

3. 查询任务状态 (query_video_task)

查询视频生成任务的进度和结果。

参数说明:

| 参数 | 类型 | 必需 | 说明 | |------|------|------|------| | id | string | ✅ | 任务 ID (格式: sora-2:task_xxx) |

使用示例:

{
  "id": "sora-2:task_01k6x15vhrff09dkkqjrzwhm60"
}

任务状态说明:

• pending - 任务处理中，请稍候
• completed - 任务已完成，可获取视频 URL
• failed - 任务失败

📚 工作流程

1. 创建任务: 使用 create_video 或 create_video_with_images 创建视频生成任务
2. 获取任务 ID: 任务创建成功后会返回任务 ID
3. 轮询查询: 使用 query_video_task 定期查询任务状态
4. 获取结果: 任务完成后，从返回结果中获取视频 URL

🔧 开发

# 开发模式 (监视文件变化，自动重新编译)
npm run dev

# 编译构建
npm run build

# 运行服务
npm start

📖 相关文档

• 云雾 API 文档
• 查询任务 API
• 创建视频(带图片) API
• 创建视频 API

💡 使用建议

1. 提示词优化: 详细、具体的提示词能够生成更好的视频效果
2. 图片质量: 使用清晰、高质量的图片作为输入可以获得更好的结果
3. 合理选择参数: 根据需求选择合适的分辨率和时长，避免不必要的资源消耗
4. 任务查询频率: 建议每 5-10 秒查询一次任务状态，避免过于频繁的请求

⚠️ 注意事项

• 确保 API 密钥有足够的余额
• 视频生成可能需要较长时间，请耐心等待
• 图片 URL 必须是公开可访问的
• 遵守云雾 API 的使用条款和限制

📄 许可证

MIT License

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