What is Luma Mcp Server

Luma MCP Server is a server that provides Luma AI’s video generation capabilities as a Model Context Protocol (MCP) service. It allows users to generate videos from text or images, as well as extend and interpolate existing videos.

Use cases

Use cases for Luma MCP Server include creating promotional videos, generating educational content, enhancing video storytelling, and producing creative video art.

How to use

To use Luma MCP Server, first install it via npm with the command npm install @sunwood-ai-labs/luma-mcp-server. Then, obtain an API key from the Luma AI Developer Portal and set it as an environment variable. You can utilize various tools such as generate_video, generate_video_from_image, extend_video, and interpolate_videos by sending appropriate requests.

Key features

Key features of Luma MCP Server include: 1) Video generation from text prompts, 2) Video generation from images, 3) Extension of existing videos, and 4) Smooth interpolation between two videos.

Where to use

Luma MCP Server can be used in various fields such as content creation, marketing, entertainment, and education, where video generation and manipulation are required.

Luma MCP Server

Luma AIのビデオ生成APIをModel Context Protocol (MCP)として提供するサーバー

🌟 概要

Luma MCP Serverは、Luma AIのビデオ生成機能をMCPサーバーとして提供します。テキストや画像からビデオを生成したり、既存のビデオを拡張・補間したりする機能を提供します。

🏗️ プロジェクト構造

src/
├── types/          - 型定義
│   ├── schemas.ts  - 入力スキーマ
│   └── types.ts    - 共通型定義
├── services/       - ビジネスロジック
├── handlers/       - リクエストハンドラー
│   └── tool-handlers.ts
├── clients/        - 外部APIクライアント
│   └── luma-client.ts
├── utils/          - ユーティリティ
│   └── error-handler.ts
├── config/         - 設定
│   └── server-config.ts
└── index.ts        - エントリーポイント

📦 インストール

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

⚙️ 環境設定

1. Luma APIキーの取得

   • Luma AI Developer PortalからAPIキーを取得してください。

2. 環境変数の設定

   export LUMA_API_KEY=your_api_key_here
   

🛠️ 使用可能なツール

generate_video

テキストプロンプトからビデオを生成します。

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

generate_video_from_image

画像を開始フレームとしてビデオを生成します。

{
  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,  // オプション
    callback_url: "https://your-callback-url.com"  // オプション
  }
}

extend_video

既存のビデオを拡張します。

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

interpolate_videos

2つのビデオ間をスムーズに補間します。

{
  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"  // オプション
  }
}

🔧 開発者向け情報

アーキテクチャ

• 型定義 (types/):

  • schemas.ts: Zodを使用した入力バリデーションスキーマ
  • types.ts: 共通の型定義とインターフェース

• ハンドラー (handlers/):

  • tool-handlers.ts: MCPツールのリクエスト処理

• クライアント (clients/):

  • luma-client.ts: Luma AI APIとの通信を担当

• ユーティリティ (utils/):

  • error-handler.ts: 統一的なエラー処理

• 設定 (config/):

  • server-config.ts: サーバー設定の一元管理

エラーハンドリング

• 統一的なエラー処理システム
• MCPエラーコードへの適切なマッピング
• 詳細なエラーメッセージとロギング

📝 注意事項

• プロンプトは英語で記述してください
• ビデオ生成には時間がかかる場合があります
• APIの利用制限に注意してください

🤝 コントリビューション

1. このリポジトリをフォーク
2. 新しいブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m '✨ feat: Add amazing feature')
4. ブランチをプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを作成

📄 ライセンス

MIT License - 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。