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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.

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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

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Preparativi preliminari

Prima di utilizzare, devi ottenere il Token API di AceData Cloud:
  1. Registrati o accedi alla piattaforma AceData Cloud
  2. Vai alla pagina Luma Videos API
  3. Clicca su “Acquire” per ottenere il Token API (il primo acquisto include un credito gratuito)

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Installazione e configurazione

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Metodo 1: installazione con pip (consigliato)

pip install mcp-luma

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Metodo 2: installazione da sorgente

git clone https://github.com/AceDataCloud/MCPLuma.git
cd MCPLuma
pip install -e .
Dopo l’installazione, puoi avviare il servizio utilizzando il comando mcp-luma.

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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.

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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"
      }
    }
  }
}

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Elenco degli strumenti disponibili

Nome dello strumentoDescrizione
luma_generate_videoGenera video tramite suggerimenti testuali
luma_generate_video_from_imageGenera video da un’immagine
luma_extend_videoContinua un video esistente
luma_extend_video_from_urlContinua un video specificato da un URL
luma_get_taskConsulta lo stato di un singolo compito
luma_get_tasks_batchConsulta lo stato di più compiti

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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”

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