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MCP Server · 设计创作

RunwayML + Luma AI MCP Server

提供基于RunwayML和Luma AI API的视频和图像生成工具,支持从文本或图像生成视频、图像增强、音频添加等功能。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
视频生成TypeScriptClaude设计Cline

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
wheattoast11
提供方
wheattoast11

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

17

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

RunwayML + Luma AI MCP Server 属于设计创作类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude、Cline,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

设计创作

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

RunwayML+Luma AI MCP服务器

此MCP服务器提供了与RunwayML和Luma AI API交互的工具,用于视频和图像生成任务。

特性

  • 根据文本提示(RunwayML或Luma AI)生成视频。
  • 从图像生成视频(RunwayML或Luma AI)。
  • 根据文本提示生成图像(Luma AI)。
  • 管理Luma AI代(列表、获取、删除)。
  • 为Luma AI世代添加音频。
  • 高端Luma AI世代。
  • 在生成之前使用OpenRouter LLM增强提示。

先决条件

  • Node.js(建议使用v18 LTS或更高版本)
  • npm(通常包含在Node.js中)
  • API密钥:

- RunwayML API机密 - 旧AI API密钥 - OpenRouter API密钥(用于 enhance_prompt 工具)

安装

  1. 克隆或下载: 获取服务器代码。
  2. 导航到目录: 在服务器的根目录中打开终端(runwayml-mcp-server).
  3. 安装依赖关系:
   npm install

配置

  1. 创建 .env 文件: 在服务器的根目录中,创建一个名为 .env.
  2. 添加API密钥: 将API密钥添加到 .env 文件:
   RUNWAYML_API_SECRET=your_runwayml_api_secret_here
   LUMAAI_API_KEY=your_luma_api_key_here
   OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key_here

用实际键替换占位符值。

运行服务器

  1. 构建服务器: 编译TypeScript代码:
   npm run build
  1. 启动服务器:
   npm start

你应该看到这样的消息 RunwayML MCP server running on stdio 在终端的错误输出(stderr)中。

MCP客户端设置(例如,Claude桌面应用程序、Cline)

配置您的MCP客户端以连接到此服务器。具体步骤取决于客户,但您通常需要提供:

  • 姓名: 描述性名称(例如。, runway-luma-server)
  • 命令: node
  • 论据: 编译后的服务器索引文件的完整路径(例如。, /path/to/your/runwayml-mcp-server/build/server-index.js)
  • 环境变量:

- RUNWAYML_API_SECRET:您的RunwayML API机密 - LUMAAI_API_KEY:您的Luma AI API密钥 - OPENROUTER_API_KEY:您的OpenRouter API密钥

示例配置(概念性):

{
  "mcpServers": {
    "runway-luma-server": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/path/to/runwayml-mcp-server/build/server-index.js"],
      "env": {
        "RUNWAYML_API_SECRET": "your_runwayml_api_secret_here",
        "LUMAAI_API_KEY": "your_luma_api_key_here",
        "OPENROUTER_API_KEY": "your_openrouter_api_key_here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

*(记得更换 /full/path/to/ 使用系统上的实际路径)*

可用工具

  • generate_text_to_video:从文本生成视频。

- provider:(可选) runwayml (默认)或 lumaai. - promptText:(必填)文本提示。 - runway_model:(可选)跑道型号(例如“gen-2”)。 - runway_resolution:(可选)跑道分辨率(1280:768 或 768:1280). - runway_watermark:(可选)布尔值,默认值 false. - luma_model:(可选)Luma型号(ray-flash-2, ray-2 (默认), ray-1-6). - luma_aspect_ratio:(可选)Luma纵横比(例如。, 16:9 (默认), 1:1). - luma_loop:(可选)布尔值。 - duration:(可选)视频持续时间(秒)。 - seed:(可选)世代种子(编号)。

  • generate_image_to_video:从图像生成视频。

- provider:(可选) runwayml (默认)或 lumaai. - promptImage:(必填)输入图像的URL,或者对于Runway,是一个数组 [{uri: "url", position: "first" | "last"}]. - promptText:(可选)图像附带的文本提示。 - runway_model:(可选)跑道型号(gen3a_turbo (默认))。 - runway_duration:(可选)跑道持续时间(5 (默认)或 10). - runway_ratio:(可选)跑道分辨率(1280:768 或 768:1280). - runway_watermark:(可选)布尔值,默认值 false. - luma_model:(可选)Luma型号(ray-flash-2, ray-2 (默认), ray-1-6). - luma_aspect_ratio:(可选)Luma纵横比(例如。, 16:9 (默认))。 - luma_loop:(可选)布尔值。 - seed:(可选)世代种子(编号)。

  • enhance_prompt:使用OpenRouter优化提示。

- original_prompt:(必填)加强提示。 - model:(可选)OpenRouter型号名称(默认为功能型号,如 anthropic/claude-3.5-sonnet). - instructions:(可选)增强的具体说明。

  • luma_generate_image:使用Luma AI生成图像。

- prompt:(必填)文本提示。 - aspect_ratio:(可选)Luma纵横比(16:9 (默认))。 - model:(可选)Luma图像模型(photon-1 (默认), photon-flash-1). - image_ref:(可选)图像参考对象数组({url: string, weight?: number}).最多4个。 - style_ref:(可选)样式引用对象数组({url: string, weight?: number}).最多1。 - character_ref:(可选)字符引用对象({ identity0: { images: [url1, ...] } }). - modify_image_ref:(可选)修改图像参考对象({url: string, weight?: number}).

  • luma_list_generations:列出前几代Luma AI。

- limit:(可选)结果数(默认值为10)。 - offset:(可选)分页偏移量(默认值0)。

  • luma_get_generation:获取特定Luma AI生成的详细信息。

- generation_id:(必需)生成的UUID。

  • luma_delete_generation:删除特定的Luma AI代。

- generation_id:(必需)生成的UUID。

  • luma_get_camera_motions:列出Luma AI提示支持的相机运动。(无参数)。
  • luma_add_audio:为Luma一代添加音频。

- generation_id:(必需)生成的UUID。 - prompt:(必填)提示输入音频。 - negative_prompt:(可选)音频的否定提示。

  • luma_upscale:升级Luma一代。

- generation_id:(必需)生成的UUID。 - resolution:(可选)目标分辨率(1080p (默认)或 4k).

*(注:对于涉及生成的工具(generate_*, luma_upscale),服务器启动任务并立即返回。进度更新和最终结果URL将通过MCP进度通知发送。)*

示例工作流

以下是如何将服务器的工具组合用于常见用例的示例:

1.音乐视频片段(赛博朋克黑色)

目标: 为歌词“霓虹河流过铬之城”制作一段5秒的赛博朋克黑色视频片段。

步骤:

  1. 生成基础图像(Luma):
   {
     "tool_name": "luma_generate_image",
     "arguments": {
       "prompt": "Overhead shot of a dark, rainy cyberpunk city street at night. Bright neon signs reflect on wet pavement, resembling rivers of light flowing between towering chrome skyscrapers. Film noir aesthetic, photorealistic.",
       "aspect_ratio": "16:9"
     }
   }

*(等待图像生成完成并获取图像URL)*

  1. 动画图像(Luma):
   {
     "tool_name": "generate_image_to_video",
     "arguments": {
       "provider": "lumaai",
       "promptImage": "{IMAGE_URL_FROM_STEP_1}",
       "promptText": "Slow pan left across the rainy cyberpunk cityscape, neon lights flickering subtly.",
       "luma_aspect_ratio": "16:9",
       "duration": 5
     }
   }

*(等待视频生成完成)*

2.产品广告理念(浮动耳塞)

目标: 制作一段5秒的视频,展示一个漂浮在极简主义环境中的未来主义耳塞。

步骤:

  1. 使用产品参考生成场景(Luma):
   {
     "tool_name": "luma_generate_image",
     "arguments": {
       "prompt": "A single, sleek futuristic wireless earbud floats weightlessly in the center of a bright, minimalist white room with soft, diffused ambient light. Zero gravity effect.",
       "aspect_ratio": "1:1",
       "image_ref": [{ "url": "{PRODUCT_IMAGE_URL}", "weight": 0.8 }]
     }
   }

*(等待图像生成完成并获取图像URL)*

  1. 动画场景(Luma):
   {
     "tool_name": "generate_image_to_video",
     "arguments": {
       "provider": "lumaai",
       "promptImage": "{IMAGE_URL_FROM_STEP_1}",
       "promptText": "The earbud slowly rotates and drifts gently in zero gravity.",
       "luma_aspect_ratio": "1:1",
       "duration": 5
     }
   }

*(等待视频生成完成)*

3.图像动画(RunwayML Gen3a)

目标: 使用RunwayML的Gen3a模型为现有图像设置动画。

步骤:

  1. (可选)生成基础图像(Luma): 使用 luma_generate_image 如果你没有图像。
  2. 图像动画(RunwayML):
   {
     "tool_name": "generate_image_to_video",
     "arguments": {
       "provider": "runwayml",
       "promptImage": "{YOUR_IMAGE_URL}",
       "promptText": "Subtle zoom in, cinematic lighting.",
       "runway_model": "gen3a_turbo",
       "runway_duration": "5",
       "runway_ratio": "1280:768" // Or "768:1280"
     }
   }

*(等待视频生成完成)*

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

视频生成TypeScript本地部署图像生成AI创作多媒体处理自动化工具

支持客户端

ClaudeCline

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

出图与改图

按描述生成或修改图像,快速迭代风格。

读取设计稿

读取画布和图层信息,按规范生成页面。

素材整理

批量生成缩略图、统一命名和标签。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 已经适配 Claude、Cline,换客户端不用重新研究配置。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在设计创作场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

RunwayML + Luma AI MCP Server 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

RunwayML + Luma AI MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

RunwayML + Luma AI MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

RunwayML + Luma AI MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

RunwayML + Luma AI MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cline;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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