Veo MCP Integrationsanleitung

MCP (Model Context Protocol) ist ein von Anthropic entwickeltes Modellkontextprotokoll, das es KI-Modellen (wie Claude, GPT usw.) ermöglicht, externe Tools über eine standardisierte Schnittstelle aufzurufen. Mit dem von AceData Cloud bereitgestellten Veo MCP Server können Sie in AI-Clients wie Claude Desktop, VS Code, Cursor direkt Google Veo zur KI-Videoerzeugung nutzen.

Funktionsübersicht

Der Veo MCP Server bietet folgende Kernfunktionen:

Text-zu-Video — Erzeugung hochwertiger Videos anhand von Texteingaben
Bild-zu-Video — Videoerzeugung basierend auf Bildern
Multi-Modell-Unterstützung — Unterstützung für Modelle wie veo3, veo2, veo31-fast-ingredients usw.
Verschiedene Auflösungen — Ausgabeformate wie 4K, 1080p, GIF usw.
Verschiedene Seitenverhältnisse — Unterstützung von 16:9, 9:16 usw.
1080p Upgrade — Hochskalierung bereits erzeugter Videos auf 1080p
Aufgabenabfrage — Überwachung des Erzeugungsfortschritts und Abruf der Ergebnisse

Voraussetzungen

Vor der Nutzung benötigen Sie einen AceData Cloud API Token:

Registrieren oder anmelden auf der AceData Cloud Plattform
Zur Veo Videos API Seite navigieren
Auf „Acquire“ klicken, um den API Token zu erhalten (bei Erstbeantragung kostenloses Guthaben)

Installation und Konfiguration

Methode 1: Installation via pip (empfohlen)

pip install mcp-veo

Methode 2: Installation aus dem Quellcode

git clone https://github.com/AceDataCloud/VeoMCP.git
cd VeoMCP
pip install -e .

Nach der Installation können Sie den Dienst mit dem Befehl mcp-veo starten.

Nutzung 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": {
    "veo": {
      "command": "mcp-veo",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}

Wenn Sie uvx verwenden (kein vorheriges Installieren von Paketen erforderlich):

{
  "mcpServers": {
    "veo": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-veo"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}

Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Claude Desktop neu. Danach können Sie Veo-bezogene Tools im Chat verwenden.

Nutzung in VS Code / Cursor

Erstellen Sie im Projektstammverzeichnis die Datei .vscode/mcp.json:

{
  "servers": {
    "veo": {
      "command": "mcp-veo",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}

Alternativ mit uvx:

{
  "servers": {
    "veo": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-veo"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}

Verfügbare Tools

Toolname	Beschreibung
`veo_text_to_video`	Videoerzeugung anhand von Text
`veo_image_to_video`	Videoerzeugung basierend auf Bildern
`veo_get_1080p`	Hochskalierung eines Videos auf 1080p
`veo_get_task`	Abfrage des Status einer einzelnen Aufgabe
`veo_get_tasks_batch`	Batch-Abfrage des Status mehrerer Aufgaben

Anwendungsbeispiele

Nach der Konfiguration können Sie diese Funktionen in Ihrem AI-Client direkt per natürlicher Sprache aufrufen, z.B.:

„Erstelle mir ein Zeitraffer-Video vom Sternenhimmel mit Veo“
„Erzeuge aus diesem Landschaftsbild ein 4K-Video“
„Generiere ein vertikales Kurzvideo im Format 9:16“
„Skaliere dieses Video auf 1080p hoch“

Weitere Informationen

GitHub Repository: AceDataCloud/VeoMCP
PyPI Paket: mcp-veo
API Dokumentation: Veo Video Generierungs API

​Funktionsübersicht

​Voraussetzungen

​Installation und Konfiguration

​Methode 1: Installation via pip (empfohlen)

​Methode 2: Installation aus dem Quellcode

​Nutzung in Claude Desktop

​Nutzung in VS Code / Cursor

​Verfügbare Tools

​Anwendungsbeispiele

​Weitere Informationen