Guía de Integración de Luma MCP

MCP (Modelo Contexto Protocolo) es un protocolo de contexto de modelo lanzado por Anthropic, que permite a los modelos de IA (como Claude, GPT, etc.) llamar a herramientas externas a través de interfaces estandarizadas. A través del Luma MCP Server proporcionado por AceData Cloud, puedes generar videos de IA directamente en clientes de IA como Claude Desktop, VS Code, Cursor, etc.

Resumen de Funciones

Luma MCP Server ofrece las siguientes funciones clave:

Generación de video a partir de texto — Genera videos de alta calidad a partir de indicaciones de texto
Generación de video a partir de imágenes — Genera videos comenzando o terminando con imágenes
Continuación de video — Continúa generando desde el último fotograma de un video existente
Múltiples proporciones de pantalla — Soporta proporciones como 16:9, 9:16, 1:1, entre otras
Mejora de imagen — Función opcional de mejora de calidad visual
Consulta de tareas — Monitorea el progreso de generación y obtiene resultados

Preparativos Previos

Antes de usar, necesitas obtener un Token de API de AceData Cloud:

Regístrate o inicia sesión en la plataforma AceData Cloud
Ve a la página de API de Luma Videos
Haz clic en “Acquire” para obtener el Token de API (se ofrece un crédito gratuito en la primera solicitud)

Instalación y Configuración

Método 1: Instalación con pip (recomendado)

pip install mcp-luma

Método 2: Instalación desde el código fuente

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

Una vez completada la instalación, puedes usar el comando mcp-luma para iniciar el servicio.

Uso en Claude Desktop

Edita el archivo de configuración de Claude Desktop:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Agrega la siguiente configuración:

{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "command": "mcp-luma",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "tu Token de API"
      }
    }
  }
}

Si usas uvx (sin necesidad de instalar paquetes previamente):

{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-luma"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "tu Token de API"
      }
    }
  }
}

Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop para poder usar las herramientas relacionadas con Luma en la conversación.

Uso en VS Code / Cursor

Crea un archivo .vscode/mcp.json en el directorio raíz del proyecto:

{
  "servers": {
    "luma": {
      "command": "mcp-luma",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "tu Token de API"
      }
    }
  }
}

O usa uvx:

{
  "servers": {
    "luma": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-luma"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "tu Token de API"
      }
    }
  }
}

Lista de Herramientas Disponibles

Nombre de la herramienta	Descripción
`luma_generate_video`	Genera video a partir de texto
`luma_generate_video_from_image`	Genera video a partir de una imagen
`luma_extend_video`	Continúa un video existente
`luma_extend_video_from_url`	Continúa un video especificado por URL
`luma_get_task`	Consulta el estado de una tarea
`luma_get_tasks_batch`	Consulta el estado de tareas en lote

Ejemplos de Uso

Una vez configurado, puedes llamar a estas funciones directamente en el cliente de IA usando lenguaje natural, por ejemplo:

“Ayúdame a generar un video de un atardecer en la playa”
“Usa esta foto como primer fotograma y genera un video de 5 segundos”
“Continúa este video y alarga un poco más”
“Genera un video en vertical, proporción 9:16”

Más Información

Repositorio de GitHub: AceDataCloud/LumaMCP
Paquete de PyPI: mcp-luma
Documentación de API: API de generación de videos Luma

​Resumen de Funciones

​Preparativos Previos

​Instalación y Configuración

​Método 1: Instalación con pip (recomendado)

​Método 2: Instalación desde el código fuente

​Uso en Claude Desktop

​Uso en VS Code / Cursor

​Lista de Herramientas Disponibles

​Ejemplos de Uso

​Más Información