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MCP (Model Context Protocol) 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 una interfaz estandarizada. Mediante el Seedance MCP Server proporcionado por AceData Cloud, puedes usar directamente la generación de videos AI de Seedance de ByteDance en clientes de IA como Claude Desktop, VS Code, Cursor, entre otros.

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Resumen de Funcionalidades

Seedance MCP Server ofrece las siguientes funcionalidades principales:
  • Generación de video a partir de texto — Genera videos de alta calidad a partir de indicaciones textuales
  • Generación de video a partir de imágenes — Genera videos tomando imágenes como referencia (modo primer cuadro, último cuadro, imagen de referencia, etc.)
  • Soporte para múltiples modelos — Compatible con Seedance 1.5 Pro, 1.0 Pro, 1.0 Lite y otros modelos
  • Varias resoluciones — Soporta resoluciones 480p, 720p, 1080p, entre otras
  • Diversas relaciones de aspecto — Soporta proporciones 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 21:9, etc.
  • Duración flexible — Soporta videos de 2 a 12 segundos de duración
  • Generación de audio — Algunos modelos soportan generación simultánea de audio
  • Consulta de tareas — Monitorea el progreso de generación y obtiene resultados

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Preparativos Previos

Antes de usar, necesitas obtener un API Token de AceData Cloud:
  1. Regístrate o inicia sesión en la plataforma AceData Cloud
  2. Accede a la página de Seedance Videos API
  3. Haz clic en “Acquire” para obtener el API Token (la primera solicitud incluye un crédito gratuito)

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Instalación y Configuración

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Método 1: Instalación con pip (recomendado)

pip install mcp-seedance

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Método 2: Instalación desde código fuente

git clone https://github.com/AceDataCloud/MCPSeedance.git
cd MCPSeedance
pip install -e .
Después de la instalación, puedes iniciar el servicio con el comando mcp-seedance.

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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": {
    "seedance": {
      "command": "mcp-seedance",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "tu API Token"
      }
    }
  }
}
Si usas uvx (sin necesidad de instalar paquetes previamente): 
{
  "mcpServers": {
    "seedance": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-seedance"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "tu API Token"
      }
    }
  }
}
Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop para usar las herramientas Seedance en las conversaciones.

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Uso en VS Code / Cursor

Crea .vscode/mcp.json en la raíz del proyecto: 
{
  "servers": {
    "seedance": {
      "command": "mcp-seedance",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "tu API Token"
      }
    }
  }
}
O usando uvx: 
{
  "servers": {
    "seedance": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-seedance"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "tu API Token"
      }
    }
  }
}

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Lista de Herramientas Disponibles

Nombre de la herramientaDescripción
seedance_generate_videoGenera video a partir de texto
seedance_generate_video_from_imageGenera video tomando una imagen como referencia
seedance_get_taskConsulta el estado de una tarea
seedance_get_tasks_batchConsulta el estado de múltiples tareas
seedance_list_modelsLista todos los modelos disponibles y sus capacidades
seedance_list_resolutionsLista resoluciones y relaciones de aspecto disponibles
seedance_list_actionsLista todas las herramientas y ejemplos de flujos de trabajo

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Ejemplos de Uso

Una vez configurado, puedes invocar estas funciones directamente en el cliente de IA usando lenguaje natural, por ejemplo:
  • “Ayúdame a generar un video de time-lapse de una calle urbana con Seedance”
  • “Usa esta foto como primer cuadro para generar un video de 8 segundos”
  • “Genera un video corto en 1080p con orientación vertical 9:16”
  • “Genera un video con audio usando el modelo Seedance 1.5 Pro”

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