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MCP Server · AI代理

Sor2 Prompt MCP

一个遵循MCP标准的stdin/stdout服务器,提供中文剧本文本到Sora2指令的解析工具,支持角色识别、O.S./VO判定、摄影机与表演建议、台词抽取与排序。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
PythonAI代理工作流自动化

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作者 / 组织
leon30083
提供方
leon30083
运行时
Python

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1

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MCP World

选型结论

Sor2 Prompt MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 1 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

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 src.sora2_agent --text_file tests/测试文稿.md --seconds 4 > tests/shots_测试文稿.json

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 1 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

Sora2 Prompt MCP Server

重要声明:本仓库不再提供任何安装/生成脚本;请按照 docs/MCP.md 的“手动配置”章节进行客户端配置(Trae/Cherry)。

一个遵循 MCP(Model Context Protocol)标准的 stdin/stdout 服务器,提供中文剧本文本到 Sora2 指令(shots JSON)的解析工具 sora2.agent.generate。

  • 主要功能:角色识别、O.S./VO 判定、摄影机与表演建议、台词抽取与排序。
  • 适配 Trae:支持 initialize、notifications/initialized、tools/list、tools/call 四个 JSON-RPC 方法。

安装与环境

  • 需要 Python 3.11+。
  • Windows 11 建议设置环境变量:PYTHONIOENCODING=utf-8。

客户端手动配置

手动配置请参考 docs/MCP.md 的“手动配置”章节(涵盖 Trae 与 Cherry),本 README 不再重复示例以避免冗余与漂移。

使用方法

JSON-RPC(推荐)

在 Trae MCP 面板依次发送:

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"Trae","version":"1.0"}}}
{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}
{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}
{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"sora2.agent.generate","arguments":{"text":"示例文本","default_seconds":"4"}}}

返回 tools/call.result.content[0].text 为 JSON 字符串,包含 shots 数组。

描述写作规范(Do / Don't)
  • Do:将 description 写成“中文镜头导语(转换重写,非原文照搬)”,包含景别/主体/动作/情境。例如:

- 对话:近景特写张三,他急促喊:快跑! - 旁白:旁白(VO):雨夜里,路灯残影在水面摇晃。 - 画外音:画外音(O.S.)——李四:这边!

  • Don't:直接复制原文或仅粘贴台词。例如:

- 快跑!(缺少镜头导语与主体) - 张三说:“快跑!”(未转换为镜头描述,仅复述原句)

一键处理示例文本

将 tests/测试文稿.md 处理并保存到 tests/shots_测试文稿.json:

$t = Get-Content "tests/测试文稿.md" -Raw
Write-Output (@"{""jsonrpc"":""2.0"",""id"":3,""method"":""tools/call"",""params"":{""name"":""sora2.agent.generate"",""arguments"":{""text"":""$t"",""default_seconds"":""4"",""narration_limit"":""3""}}}@") | python -m src.mcp_server > tests/shots_测试文稿.json

CLI(直接调用,不经 MCP)

python -m src.sora2_agent --text_file tests/测试文稿.md --seconds 4 > tests/shots_测试文稿.json

### 旁白控制(无对话 → 旁白 VO)
- 当输入文本中不存在引号台词或“角色: 引号台词”结构时,解析器会切换到旁白模式,将文本按句切分并生成旁白镜头。
- 可选参数 `narration_limit`(默认 `3`)用于限制旁白分句生成的镜头数量,避免过多镜头。
- 在 MCP `tools/call` 的 `arguments` 中传入 `narration_limit`,或在不传时使用默认值。

### 强制旁白模式(单口讲故事)
- 可在 `arguments` 中传入 `mode: "narration"`,无论是否存在引号或疑问/感叹标点,均按旁白 VO 生成,适用于“单人画外讲述”的视频类型。
- CLI 同样支持:
  - `python -m src.sora2_agent --text_file tests/测试文稿.md --seconds 4 --narration_limit 3 --mode narration > tests/shots_测试文稿.json`

目录结构

  • src/mcp_server.py:MCP 服务器(stdin/stdout)。
  • src/mcp_tool.py:工具入口,封装 sora2_agent。
  • src/sora2_agent.py:核心解析逻辑(正则、候选人名、O.S./VO、摄影机/表演建议)。
  • docs/MCP.md:协议与使用说明。
  • docs/DEVELOPMENT.md:开发文档(架构、扩展、测试)。
  • docs/QUICKSTART.md:5 分钟快速上手。
  • docs/openspec.md / docs/openspec_generated.md:OpenSpec手写版与工具生成版。
  • tests/:示例与用例。

常见问题

  • PowerShell 中直接管道中文到 JSON 可能因引号编码报 -32700;推荐用 Trae 的 JSON-RPC 面板或 -Raw 读取后拼装 JSON。
  • tools/list 的 nextCursor 无分页时返回空字符串 "",避免严格校验报错。
sequenceDiagram
    participant Trae
    participant MCP as MCP Server
    participant Tool as Sora2 Agent
    Trae->>MCP: initialize / notifications/initialized / tools/list
    MCP-->>Trae: capabilities & tools
    Trae->>MCP: tools/call (sora2.agent.generate)
    MCP->>Tool: generate(payload)
    Tool-->>MCP: {shots: [...]} 
    MCP-->>Trae: {content:[{text:"{\"shots\": [...] }"}], isError:false}

许可证

本项目示例文件与文档仅用于演示与学习,若需商用请自行评估与合规。

构图偏好与 Fallback(不可拆分多人场景)

当 composition_policy=mono 或 mono_or_empty 时:

  • 优先单主体或空镜;中文 description 避免“众人/两人/群像”等措辞。
  • 旁白(VO)可使用空环境 B-roll / montage。
  • 若文本确实表达“多人一起”且不可拆分为多个单人镜头,采用低一致性 Fallback:

- 英文 cinematography 推荐: - Extreme wide establishing; partial framing on lower bodies/feet, subjects distant - Extreme wide establishing; silhouette framing, subjects distant - Back view framing; high angle, subjects distant - Partial framing on hands/shoulders; wide, subjects distant - Skyline establishing; ambient-only emphasis; subjects implied, not emphasized - 中文 description 推荐: - 远景或局部特写脚步,画面内齐声说:{台词} - 极远景剪影或背影,不强调人数,画面内齐声说:{台词} - 局部特写手部或肩部,画面内齐声说:{台词} - 城市天际线远景,声音保留,画面内齐声说:{台词} - 环境空镜与物件特写,声音保留,画面内齐声说:{台词}

示例:

  • 输入:“他们齐声喊:上!” → description:“极远景剪影或背影,不强调人数,画面内齐声说:上!”;cinematography:Extreme wide establishing; silhouette framing, subjects distant。
  • 输入:“同学们围在一起说:稳住!” → description:“局部特写手部或肩部,画面内齐声说:稳住!”;cinematography:Back view framing; high angle, subjects distant。
flowchart TD
    A[输入文本] --> B{composition_policy 是 mono/mono_or_empty?}
    B -- 否 --> Z[按常规生成规则]
    B -- 是 --> C{不可拆分的多人场景?}
    C -- 否 --> D[单主体镜头]
    C -- 是 --> E{语气为旁白 VO?}
    E -- 是 --> F[环境空镜/B-roll/Montage]
    E -- 否 --> G[Fallback: 远景/局部(剪影/背影/手部/肩部/天际线/脚步)]
    G --> H[中文描述加“画面内齐声说:{台词}”]
    H --> I[审查:避免“群像/两人/众人”等措辞]

相邻镜头避免重复(Diversity)

  • 相邻镜头至少在景别/机位/主体局部/运动中变化一项,避免视觉重复。
  • 英文 cinematography 可在后一个镜头追加不同的修饰词:static locked-off / slow lateral pan / slow push-in / subtle handheld / tilt up/down。
  • 中文 description 同步追加动作提示:(画面静态锁定)/(镜头缓慢横移)/(镜头缓慢推入)/(轻微手持晃动)/(镜头轻微上/下摇)。

分支策略

  • 当前不合并至主分支,维持“当前工作分支”为默认开发分支,持续迭代本功能。
  • 待业务确认后,再准备合并与打版本标签(CHANGELOG 同步)。

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

文本解析Python本地部署角色识别摄影机建议台词抽取MCP协议

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 1 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。
  • 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AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 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

Sor2 Prompt MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m src.sora2_agent --text_file tests/测试文稿.md --seconds 4 > tests/shots_测试文稿.json,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。

Sor2 Prompt 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。

Sor2 Prompt 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。

Sor2 Prompt 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。

Sor2 Prompt MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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