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MCP (Model Context Protocol) ist ein von Anthropic eingeführtes Modellkontextprotokoll, das es KI-Modellen (wie Claude, GPT usw.) ermöglicht, externe Tools über standardisierte Schnittstellen aufzurufen. Über den von AceData Cloud bereitgestellten Luma MCP Server kannst du direkt in AI-Clients wie Claude Desktop, VS Code, Cursor usw. KI-Videos generieren.

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Funktionsübersicht

Der Luma MCP Server bietet folgende Kernfunktionen:
  • Textgenerierung zu Video — Hochwertige Videos aus Textaufforderungen generieren
  • Bildgenerierung zu Video — Videos aus Bildern als Ausgangs- oder Endpunkt generieren
  • Video Fortsetzung — Vom letzten Frame eines vorhandenen Videos fortfahren
  • Verschiedene Bildverhältnisse — Unterstützung für 16:9, 9:16, 1:1 und andere Verhältnisse
  • Bildverbesserung — Optionale visuelle Qualitätsverbesserungsfunktion
  • Aufgabenabfrage — Überwachung des Generierungsfortschritts und Abruf von Ergebnissen

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Vorbereitungen

Vor der Nutzung musst du ein AceData Cloud API Token erhalten:
  1. Registriere dich oder melde dich bei der AceData Cloud Plattform an
  2. Gehe zur Seite Luma Videos API
  3. Klicke auf „Acquire“, um ein API Token zu erhalten (bei der ersten Anfrage wird ein kostenloses Kontingent gewährt)

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Installation und Konfiguration

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Methode 1: pip Installation (empfohlen)

pip install mcp-luma

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Methode 2: Quellcodeinstallation

git clone https://github.com/AceDataCloud/MCPLuma.git
cd MCPLuma
pip install -e .
Nach der Installation kannst du den Dienst mit dem Befehl mcp-luma starten.

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Verwendung in Claude Desktop

Bearbeite die Konfigurationsdatei von Claude Desktop:
  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Füge die folgende Konfiguration hinzu: 
{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "command": "mcp-luma",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "dein API Token"
      }
    }
  }
}
Wenn du uvx verwendest (keine vorherige Paketinstallation erforderlich): 
{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-luma"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "dein API Token"
      }
    }
  }
}
Speichere die Konfiguration und starte Claude Desktop neu, um die Luma-Tools im Gespräch zu verwenden.

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Verwendung in VS Code / Cursor

Erstelle im Stammverzeichnis des Projekts die Datei .vscode/mcp.json: 
{
  "servers": {
    "luma": {
      "command": "mcp-luma",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "dein API Token"
      }
    }
  }
}
Oder verwende uvx: 
{
  "servers": {
    "luma": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-luma"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "dein API Token"
      }
    }
  }
}

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Verfügbare Werkzeugliste

WerkzeugnameBeschreibung
luma_generate_videoVideos aus Textaufforderungen generieren
luma_generate_video_from_imageVideos aus Bildern generieren
luma_extend_videoFortsetzung eines vorhandenen Videos
luma_extend_video_from_urlFortsetzung eines Videos von einer URL
luma_get_taskAbfrage des Status einer einzelnen Aufgabe
luma_get_tasks_batchBatchabfrage des Status von Aufgaben

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Nutzung Beispiele

Nach der Konfiguration kannst du diese Funktionen direkt in der AI-Client-Anwendung mit natürlicher Sprache aufrufen, zum Beispiel:
  • „Hilf mir, ein Video von einem Sonnenuntergang am Meer zu generieren“
  • „Verwende dieses Foto als ersten Frame und generiere ein 5-sekündiges Video“
  • „Setze dieses Video fort und verlängere es um einen Abschnitt“
  • „Generiere ein Hochformatvideo im Verhältnis 9:16“

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Weitere Informationen