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MCP (Model Context Protocol) ist ein von Anthropic entwickeltes Modellkontextprotokoll, das es KI-Modellen (wie Claude, GPT usw.) ermöglicht, externe Tools über standardisierte Schnittstellen aufzurufen. Mit dem von AceData Cloud bereitgestellten Seedance MCP Server können Sie in AI-Clients wie Claude Desktop, VS Code, Cursor direkt die von ByteDance Seedance erzeugten AI-Videos nutzen.

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Funktionsübersicht

Der Seedance MCP Server bietet folgende Kernfunktionen:
  • Text-zu-Video — Erzeugung hochwertiger Videos anhand von Texteingaben
  • Bild-zu-Video — Videoerzeugung mit Bildreferenzen (Erstes Bild, letztes Bild, Referenzbild usw.)
  • Multi-Modell-Unterstützung — Unterstützung verschiedener Modelle wie Seedance 1.5 Pro, 1.0 Pro, 1.0 Lite usw.
  • Verschiedene Auflösungen — Unterstützung von 480p, 720p, 1080p und weiteren Auflösungen
  • Verschiedene Bildformate — Unterstützung von Seitenverhältnissen 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 21:9 usw.
  • Flexible Videolänge — Unterstützung von 2 bis 12 Sekunden Videolänge
  • Audioerzeugung — Einige Modelle unterstützen die gleichzeitige Audioerzeugung
  • Aufgabenabfrage — Überwachung des Erstellungsfortschritts und Abruf der Ergebnisse

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Voraussetzungen

Vor der Nutzung benötigen Sie einen AceData Cloud API Token:
  1. Registrieren oder anmelden auf der AceData Cloud Plattform
  2. Navigieren zur Seedance Videos API Seite
  3. Klicken Sie auf „Acquire“, um den API Token zu erhalten (bei der ersten Beantragung gibt es ein kostenloses Kontingent)

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Installation und Konfiguration

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Methode 1: Installation via pip (empfohlen)

pip install mcp-seedance

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Methode 2: Installation aus dem Quellcode

git clone https://github.com/AceDataCloud/MCPSeedance.git
cd MCPSeedance
pip install -e .
Nach der Installation können Sie den Dienst mit dem Befehl mcp-seedance starten.

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Verwendung in Claude Desktop

Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei von Claude Desktop:
  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Fügen Sie folgende Konfiguration hinzu: 
{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "command": "mcp-seedance",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}
Wenn Sie uvx verwenden (kein vorheriges Installieren von Paketen erforderlich): 
{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-seedance"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}
Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Claude Desktop neu, um Seedance-bezogene Tools im Chat nutzen zu können.

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Verwendung in VS Code / Cursor

Erstellen Sie im Projektstammverzeichnis die Datei .vscode/mcp.json: 
{
  "servers": {
    "seedance": {
      "command": "mcp-seedance",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}
Alternativ mit uvx: 
{
  "servers": {
    "seedance": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-seedance"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}

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Verfügbare Tools

ToolnameBeschreibung
seedance_generate_videoVideoerzeugung anhand von Textprompt
seedance_generate_video_from_imageVideoerzeugung mit Bildreferenz
seedance_get_taskAbfrage des Status einer einzelnen Aufgabe
seedance_get_tasks_batchBatch-Abfrage von Aufgabenstatus
seedance_list_modelsAuflistung aller verfügbaren Modelle und deren Fähigkeiten
seedance_list_resolutionsAuflistung verfügbarer Auflösungen und Bildformate
seedance_list_actionsAuflistung aller verfügbaren Tools und Workflow-Beispiele

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Anwendungsbeispiele

Nach der Konfiguration können Sie diese Funktionen direkt in Ihrem AI-Client mit natürlicher Sprache aufrufen, z. B.:
  • „Erstelle mir ein Zeitraffervideo einer Stadtstraße mit Seedance“
  • „Erzeuge ein 8 Sekunden langes Video mit diesem Foto als erstem Bild“
  • „Erzeuge ein 1080p Hochformat-Video im Seitenverhältnis 9:16“
  • „Erzeuge ein Video mit Audio mit dem Seedance 1.5 Pro Modell“

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