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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 Veo MCP Server fourni par AceData Cloud, vous pouvez directement utiliser Google Veo pour générer des vidéos AI dans des clients AI tels que Claude Desktop, VS Code, Cursor, etc.

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Vue d’ensemble des fonctionnalités

Le Veo MCP Server offre les fonctionnalités principales suivantes :
  • Génération de vidéos à partir de texte — Générer des vidéos de haute qualité à partir de prompts textuels
  • Génération de vidéos à partir d’images — Générer des vidéos basées sur des images
  • Support multi-modèles — Supporte les modèles veo3, veo2, veo31-fast-ingredient, etc.
  • Multiples résolutions — Supporte les formats de sortie 4K, 1080p, GIF, etc.
  • Multiples rapports d’aspect — Supporte les rapports 16:9, 9:16, etc.
  • Mise à niveau 1080p — Mettre à niveau les vidéos générées en 1080p
  • 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 Veo Videos API
  3. Cliquez sur « Acquire » pour obtenir un token API (un quota gratuit est offert lors de la première demande)

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Installation et configuration

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Méthode 1 : Installation via pip (recommandée)

pip install mcp-veo

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Méthode 2 : Installation à partir du code source

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

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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": {
    "veo": {
      "command": "mcp-veo",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "votre token API"
      }
    }
  }
}
Si vous utilisez uvx (pas besoin d’installer le package à l’avance) : 
{
  "mcpServers": {
    "veo": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-veo"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "votre token API"
      }
    }
  }
}
Après avoir enregistré la configuration, redémarrez Claude Desktop pour pouvoir utiliser les outils Veo 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": {
    "veo": {
      "command": "mcp-veo",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "votre token API"
      }
    }
  }
}
Ou utilisez uvx : 
{
  "servers": {
    "veo": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-veo"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "votre token API"
      }
    }
  }
}

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Liste des outils disponibles

Nom de l’outilDescription
veo_text_to_videoGénérer des vidéos à partir de prompts textuels
veo_image_to_videoGénérer des vidéos basées sur des images
veo_get_1080pMettre à niveau la vidéo en 1080p
veo_get_taskInterroger l’état d’une tâche
veo_get_tasks_batchInterroger l’état des tâches par lot

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Exemples d’utilisation

Une fois la configuration terminée, vous pouvez directement appeler ces fonctionnalités en langage naturel dans le client AI, par exemple :
  • « Aidez-moi à générer une vidéo en timelapse d’un ciel étoilé avec Veo »
  • « Générez une vidéo 4K à partir de cette photo de paysage »
  • « Générez une courte vidéo en mode portrait 9:16 »
  • « Mettez cette vidéo à niveau en 1080p »

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