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MCP Server · 音视频

Media Generator MCP

一个基于先进AI技术的服务器,用于从文本描述生成和编辑图像及视频,支持完整的文本到视频工作流。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 4
AI生成PythonClaude

快速开始

作者 / 组织
lele1983
提供方
lele1983
运行时
Python

工具数量

4

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

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Media Generator MCP 属于音视频类 MCP Server,公开资料标注 4 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

音视频

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv venv

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

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  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 4 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。

详细介绍

媒体生成器MCP

一个MCP(模型上下文协议)服务器,用于使用最先进的人工智能生成图像和视频。

功能

  • 图像生成通过 OpenRouter 使用 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) 从文本描述创建图像
  • 图像编辑使用自然语言指令编辑现有图像
  • 动画 视频通过 fal.ai 使用 Kling 2.6 Pro 将静态图像转换为视频
  • 工作流完成直接从文本生成视频(文本→图像→视频)

使用模型

提供者模型
图像生成/编辑OpenRoutergoogle/gemini-3-pro-image-preview (Nano Banana Pro)
动画视频fal.aifal-ai/kling-video/v2.6/pro/image-to-video

要求

安装

1. 克隆或下载项目

cd /path/to/media-generator-mcp

2. 创建虚拟环境 (推荐)

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# oppure
.\venv\Scripts\activate   # Windows

3. 安装依赖关系

pip install -r requirements.txt

4. 配置API密钥

cp .env.example .env
# Modifica .env con le tue chiavi API

或者导出环境变量:

export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-v1-..."
export FAL_KEY="..."

Claude 桌面配置

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "media-generator": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/media-generator-mcp/server.py"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-...",
        "FAL_KEY": "..."
      }
    }
  }
}

使用紫外线(替代)

{
  "mcpServers": {
    "media-generator": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", "/path/to/media-generator-mcp",
        "run", "server.py"
      ],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-...",
        "FAL_KEY": "..."
      }
    }
  }
}

可用工具

1. image_generate - 从文本生成图像

从详细的文本描述创建图像。

参数 :

  • prompt (required): 图片说明
  • aspect_ratio: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 21:9 (默认值: 1:1)
  • image_size: 1K, 2K, 4K (默认值: 2K)
  • style_prompt额外的风格说明

例如:

Genera un'immagine di una citta futuristica al tramonto con grattacieli di vetro e macchine volanti

2. image_edit - 图像编辑

按照文本说明编辑现有图像。

参数 :

  • image_url 哦 image_base64 (必填): 要编辑的图像
  • edit_instructions (需要):修改什么
  • aspect_ratio, image_size如上所述

例如:

Modifica l'immagine cambiando il cielo in un tramonto drammatico con colori arancioni e viola

3. video_animate - 视频中的灵魂图像

将静态图像转换为动画视频。

参数 :

  • image_url (required): 要动画的图像 URL
  • prompt (required): 想要的动作描述
  • duration: 5 哦 10 secondi(默认值: 5)
  • generate_audio生成同步音频(默认: true)
  • negative_prompt: 避免什么

例如:

Anima questa immagine con un lento zoom della camera, nuvole che si muovono nel cielo

4. media_generate -工作流完成文本到视频

仅从文本生成完整视频。

参数 :

  • prompt (required) 场景描述
  • animation_prompt动画的具体说明
  • duration: 5 哦 10 第二道菜
  • generate_audio:通用音频
  • aspect_ratio, image_size, style_prompt

例如:

Crea un video di un gatto seduto su un davanzale che guarda la pioggia fuori dalla finestra.
Il gatto gira lentamente la testa e sbatte le palpebre.

估计成本

操作大致成本
图像生成~$0.15
视频5s无音频~$0.35
视频5s对比音频~0.70美元
视频10s无音频~$0.70
视频10秒对比音频~1.40美元

输出

图片

图像以格式返回 base64 PNG您可以通过解码base64来保存它们:

import base64
with open("image.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_base64))

视频

视频返回为 直接 URL MP4文件(托管在fal.ai)。URL有时限。

故障排除

错误“找不到OPENROUTER_API_KEY”

确保设置了环境变量或文件 .env.

错误“未找到FAL_KEY”

检查 fal.ai 密钥的配置。

错误 401/403

API密钥可能无效或没有必要的权限。

错误 402

贷款不足。重新加载您的 OpenRouter 或 fal.ai 帐户。

视频生成过程中超时

视频可能需要30-120秒。如果超时持续,请尝试:

  • 将持续时间缩短至 5 秒
  • 关闭音频
  • 使用更简单的图像

许可证

MIT许可证

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI生成Python本地部署图像编辑视频动画文本到视频

支持客户端

Claude

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

语音转文字

把会议录音转成文字,再整理要点。

文字转语音

把文案转成配音,调整语速和音色。

视频素材处理

提取字幕、剪出片段、生成封面。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 4 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 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

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在音视频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。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Media Generator MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Media Generator MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Media Generator MCP 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。

Media Generator MCP 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。

Media Generator MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;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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