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MCP (Model Context Protocol) est un protocole de contexte de modèle lancé par Anthropic, permettant aux modèles d’IA (comme Claude, GPT, etc.) d’appeler des outils externes via une interface standardisée. Grâce au Luma MCP Server fourni par AceData Cloud, vous pouvez générer directement des vidéos AI dans des clients AI tels que Claude Desktop, VS Code, Cursor, etc.

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Vue d’ensemble des fonctionnalités

Luma MCP Server offre les fonctionnalités clés suivantes :
  • Génération de vidéos à partir de texte — Générer des vidéos de haute qualité à partir de mots-clés textuels
  • Génération de vidéos à partir d’images — Générer des vidéos à partir d’une image de départ ou d’arrivée
  • Continuation de vidéos — Continuer la génération à partir de la dernière image d’une vidéo existante
  • Multiples rapports d’aspect — Prise en charge de plusieurs rapports tels que 16:9, 9:16, 1:1, etc.
  • Amélioration de l’image — Fonctionnalité d’amélioration de la qualité visuelle optionnelle
  • Interrogation de tâches — Surveiller l’avancement de la génération et obtenir des résultats

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Préparations préalables

Avant utilisation, vous devez obtenir un token API AceData Cloud :
  1. Inscrivez-vous ou connectez-vous à la plateforme AceData Cloud
  2. Rendez-vous sur la page Luma Videos API
  3. Cliquez sur « Acquire » pour obtenir un token API (première demande avec un quota gratuit)

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Installation et configuration

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Méthode 1 : Installation via pip (recommandée)

pip install mcp-luma

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Méthode 2 : Installation à partir du code source

git clone https://github.com/AceDataCloud/MCPLuma.git
cd MCPLuma
pip install -e .
Une fois l’installation terminée, vous pouvez utiliser la commande mcp-luma pour démarrer le service.

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Utilisation dans Claude Desktop

Éditez le fichier de configuration de Claude Desktop :
  • macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Ajoutez la configuration suivante : 
{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "command": "mcp-luma",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "votre token API"
      }
    }
  }
}
Si vous utilisez uvx (pas besoin d’installer le package à l’avance) : 
{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-luma"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "votre token API"
      }
    }
  }
}
Après avoir enregistré la configuration, redémarrez Claude Desktop pour pouvoir utiliser les outils liés à Luma dans la conversation.

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Utilisation dans VS Code / Cursor

Créez un fichier .vscode/mcp.json dans le répertoire racine du projet : 
{
  "servers": {
    "luma": {
      "command": "mcp-luma",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "votre token API"
      }
    }
  }
}
Ou utilisez uvx : 
{
  "servers": {
    "luma": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-luma"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "votre token API"
      }
    }
  }
}

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Liste des outils disponibles

Nom de l’outilDescription
luma_generate_videoGénérer une vidéo à partir de mots-clés textuels
luma_generate_video_from_imageGénérer une vidéo à partir d’une image
luma_extend_videoContinuer une vidéo existante
luma_extend_video_from_urlContinuer une vidéo spécifiée par URL
luma_get_taskInterroger l’état d’une tâche unique
luma_get_tasks_batchInterroger l’état de plusieurs tâches

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Exemples d’utilisation

Une fois la configuration terminée, vous pouvez appeler ces fonctionnalités directement en langage naturel dans le client AI, par exemple :
  • « Aidez-moi à générer une vidéo de coucher de soleil au bord de la mer »
  • « Utilisez cette photo comme première image pour générer une vidéo de 5 secondes »
  • « Continuez cette vidéo et prolongez-la »
  • « Générer une vidéo en mode portrait, rapport 9:16 »

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