Luma MCP Server

Luma MCP Server

一个服务器,将 Luma AI 的视频生成 API 作为模型上下文协议 (MCP) 提供。 Or, a slightly more natural phrasing: 一个将 Luma AI 视频生成 API 作为模型上下文协议 (MCP) 提供的服务器。

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Luma MCP Server

将 Luma AI 的视频生成 API 作为 Model Context Protocol (MCP) 提供的服务器

</div>

🌟 概要

Luma MCP Server 将 Luma AI 的视频生成功能作为 MCP 服务器提供。它提供从文本或图像生成视频,以及扩展和插值现有视频的功能。

🏗️ 项目结构

src/
├── types/          - 类型定义
│   ├── schemas.ts  - 输入模式
│   └── types.ts    - 共通类型定义
├── services/       - 业务逻辑
├── handlers/       - 请求处理程序
│   └── tool-handlers.ts
├── clients/        - 外部 API 客户端
│   └── luma-client.ts
├── utils/          - 实用工具
│   └── error-handler.ts
├── config/         - 配置
│   └── server-config.ts
└── index.ts        - 入口点

📦 安装

npm install @sunwood-ai-labs/luma-mcp-server

⚙️ 环境配置

  1. 获取 Luma API 密钥

  2. 设置环境变量

    export LUMA_API_KEY=your_api_key_here
    

🛠️ 可用工具

generate_video

从文本提示生成视频。

{
  name: 'generate_video',
  arguments: {
    prompt: "A teddy bear in sunglasses playing electric guitar and dancing",
    loop: true,  // 可选
    callback_url: "https://your-callback-url.com"  // 可选
  }
}

generate_video_from_image

使用图像作为起始帧生成视频。

{
  name: 'generate_video_from_image',
  arguments: {
    prompt: "Low-angle shot of a majestic tiger prowling through a snowy landscape",
    image_url: "https://your-image-url.com/start-frame.jpg",
    loop: true,  // 可选
    callback_url: "https://your-callback-url.com"  // 可选
  }
}

extend_video

扩展现有视频。

{
  name: 'extend_video',
  arguments: {
    prompt: "Continue the dance sequence",
    source_generation_id: "existing-video-generation-id",
    loop: true,  // 可选
    callback_url: "https://your-callback-url.com"  // 可选
  }
}

interpolate_videos

在两个视频之间平滑插值。

{
  name: 'interpolate_videos',
  arguments: {
    prompt: "Create a smooth transition between the videos",
    start_generation_id: "first-video-generation-id",
    end_generation_id: "second-video-generation-id",
    callback_url: "https://your-callback-url.com"  // 可选
  }
}

🔧 开发者信息

架构

  • 类型定义 (types/):

    • schemas.ts: 使用 Zod 的输入验证模式
    • types.ts: 共通的类型定义和接口
  • 处理程序 (handlers/):

    • tool-handlers.ts: MCP 工具的请求处理
  • 客户端 (clients/):

    • luma-client.ts: 负责与 Luma AI API 通信
  • 实用工具 (utils/):

    • error-handler.ts: 统一的错误处理
  • 配置 (config/):

    • server-config.ts: 集中管理服务器配置

错误处理

  • 统一的错误处理系统
  • 适当映射到 MCP 错误代码
  • 详细的错误消息和日志记录

📝 注意事项

  • 提示语请用英语书写
  • 视频生成可能需要一些时间
  • 请注意 API 的使用限制

🤝 贡献

  1. Fork 这个仓库
  2. 创建一个新的分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交你的更改 (git commit -m '✨ feat: Add amazing feature')
  4. 推送分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  5. 创建 Pull Request

📄 许可证

MIT License - 详情请参阅 LICENSE 文件。

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