Guía de Integración de Veo 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 mediante una interfaz estandarizada. A través del Veo MCP Server proporcionado por AceData Cloud, puedes usar Google Veo para generar videos de IA directamente en clientes de IA como Claude Desktop, VS Code, Cursor, entre otros.

Resumen de Funcionalidades

Veo MCP Server ofrece las siguientes funciones 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 basados en imágenes
Soporte para múltiples modelos — Compatible con modelos como veo3, veo2, veo31-fast-ingredients, etc.
Varias resoluciones — Soporta formatos de salida como 4K, 1080p, GIF, entre otros
Diversas proporciones de pantalla — Soporta relaciones de aspecto 16:9, 9:16, etc.
Actualización a 1080p — Mejora videos ya generados a resolución 1080p
Consulta de tareas — Monitorea el progreso de generación y obtiene resultados

Requisitos Previos

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

Regístrate o inicia sesión en la plataforma AceData Cloud
Ve a la página de Veo 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-veo

Método 2: Instalación desde código fuente

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

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

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

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

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

Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop para usar las herramientas Veo en las conversaciones.

Uso en VS Code / Cursor

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

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

O usa uvx:

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

Lista de Herramientas Disponibles

Nombre de la herramienta	Descripción
`veo_text_to_video`	Genera video a partir de texto
`veo_image_to_video`	Genera video basado en imágenes
`veo_get_1080p`	Actualiza video a resolución 1080p
`veo_get_task`	Consulta el estado de una tarea
`veo_get_tasks_batch`	Consulta el estado de tareas en lote

Ejemplos de Uso

Después de configurar, puedes llamar a estas funciones directamente en el cliente de IA con lenguaje natural, por ejemplo:

“Ayúdame a generar un video time-lapse del cielo estrellado con Veo”
“Genera un video 4K a partir de esta foto de paisaje”
“Genera un video corto en formato vertical 9:16”
“Actualiza este video a 1080p”

Más Información

Repositorio GitHub: AceDataCloud/VeoMCP
Paquete PyPI: mcp-veo
Documentación API: API de generación de video Veo

​Resumen de Funcionalidades

​Requisitos 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

​Más Información