Guía de Integración de Seedance MCP

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.

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

Preparativos Previos

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

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

Instalación y Configuración

Método 1: Instalación con pip (recomendado)

pip install mcp-seedance

Método 2: Instalación desde código fuente

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

Después de la instalación, puedes iniciar el servicio con el comando mcp-seedance.

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.

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"
      }
    }
  }
}

Lista de Herramientas Disponibles

Nombre de la herramienta	Descripción
`seedance_generate_video`	Genera video a partir de texto
`seedance_generate_video_from_image`	Genera video tomando una imagen como referencia
`seedance_get_task`	Consulta el estado de una tarea
`seedance_get_tasks_batch`	Consulta el estado de múltiples tareas
`seedance_list_models`	Lista todos los modelos disponibles y sus capacidades
`seedance_list_resolutions`	Lista resoluciones y relaciones de aspecto disponibles
`seedance_list_actions`	Lista todas las herramientas y ejemplos de flujos de trabajo

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”

Más Información

Repositorio GitHub: AceDataCloud/SeedanceMCP
Paquete PyPI: mcp-seedance
Documentación API: Seedance Video Generation API

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​Preparativos Previos

​Instalación y Configuración

​Método 1: Instalación con pip (recomendado)

​Método 2: Instalación desde código fuente

​Uso en Claude Desktop

​Uso en VS Code / Cursor

​Lista de Herramientas Disponibles

​Ejemplos de Uso

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