Guida all'integrazione Luma MCP

MCP (Model Context Protocol) è un protocollo di contesto del modello lanciato da Anthropic, che consente ai modelli AI (come Claude, GPT, ecc.) di chiamare strumenti esterni tramite interfacce standardizzate. Attraverso il Luma MCP Server fornito da AceData Cloud, puoi generare video AI direttamente nei client AI come Claude Desktop, VS Code, Cursor, ecc.

Panoramica delle funzionalità

Il Luma MCP Server offre le seguenti funzionalità principali:

Generazione video da testo — Genera video di alta qualità tramite suggerimenti testuali
Generazione video da immagini — Genera video partendo o arrivando a un’immagine
Continuazione video — Continua a generare dal fotogramma finale di un video esistente
Vari rapporti d’aspetto — Supporta vari rapporti come 16:9, 9:16, 1:1, ecc.
Miglioramento visivo — Funzione opzionale di miglioramento della qualità visiva
Query di stato — Monitora il progresso della generazione e ottieni risultati

Preparativi preliminari

Prima di utilizzare, devi ottenere il Token API di AceData Cloud:

Registrati o accedi alla piattaforma AceData Cloud
Vai alla pagina Luma Videos API
Clicca su “Acquire” per ottenere il Token API (il primo acquisto include un credito gratuito)

Installazione e configurazione

Metodo 1: installazione con pip (consigliato)

pip install mcp-luma

Metodo 2: installazione da sorgente

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

Dopo l’installazione, puoi avviare il servizio utilizzando il comando mcp-luma.

Utilizzo in Claude Desktop

Modifica il file di configurazione di Claude Desktop:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Aggiungi la seguente configurazione:

{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "command": "mcp-luma",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "il tuo Token API"
      }
    }
  }
}

Se utilizzi uvx (non è necessario installare pacchetti in anticipo):

{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-luma"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "il tuo Token API"
      }
    }
  }
}

Dopo aver salvato la configurazione, riavvia Claude Desktop per utilizzare gli strumenti relativi a Luma nella conversazione.

Utilizzo in VS Code / Cursor

Crea .vscode/mcp.json nella directory principale del progetto:

{
  "servers": {
    "luma": {
      "command": "mcp-luma",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "il tuo Token API"
      }
    }
  }
}

Oppure utilizza uvx:

{
  "servers": {
    "luma": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-luma"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "il tuo Token API"
      }
    }
  }
}

Elenco degli strumenti disponibili

Nome dello strumento	Descrizione
`luma_generate_video`	Genera video tramite suggerimenti testuali
`luma_generate_video_from_image`	Genera video da un’immagine
`luma_extend_video`	Continua un video esistente
`luma_extend_video_from_url`	Continua un video specificato da un URL
`luma_get_task`	Consulta lo stato di un singolo compito
`luma_get_tasks_batch`	Consulta lo stato di più compiti

Esempi di utilizzo

Dopo aver completato la configurazione, puoi chiamare queste funzionalità direttamente in linguaggio naturale nei client AI, ad esempio:

“Aiutami a generare un video di un tramonto al mare”
“Usa questa foto come primo fotogramma e genera un video di 5 secondi”
“Continua questo video e allunga un po’ di più”
“Genera un video in verticale, rapporto 9:16”

Maggiori informazioni

Repository GitHub: AceDataCloud/LumaMCP
Pacchetto PyPI: mcp-luma
Documentazione API: API di generazione video Luma

​Panoramica delle funzionalità

​Preparativi preliminari

​Installazione e configurazione

​Metodo 1: installazione con pip (consigliato)

​Metodo 2: installazione da sorgente

​Utilizzo in Claude Desktop

​Utilizzo in VS Code / Cursor

​Elenco degli strumenti disponibili

​Esempi di utilizzo

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