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MCP（Model Context Protocol） は、Anthropic によって提唱されたモデルコンテキストプロトコルで、AI モデル（Claude、GPT など）が標準化されたインターフェースを通じて外部ツールを呼び出すことを可能にします。AceData Cloud が提供する Veo MCP Server を使用することで、Claude Desktop、VS Code、Cursor などの AI クライアントで直接 Google Veo を使用して AI ビデオを生成できます。

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機能概要

Veo MCP Server は以下のコア機能を提供します：
  • テキストからビデオ生成 — テキストプロンプトを使用して高品質のビデオを生成
  • 画像からビデオ生成 — 画像を基にビデオを生成
  • 複数モデルサポート — veo3、veo2、veo31-fast-ingredient などのモデルをサポート
  • 多様な解像度 — 4K、1080p、GIF などの出力形式をサポート
  • 多様なアスペクト比 — 16:9、9:16 などの比率をサポート
  • 1080p アップグレード — 生成されたビデオを 1080p にアップグレード
  • タスククエリ — 生成進捗を監視し、結果を取得

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前提準備

使用する前に、AceData Cloud API トークンを取得する必要があります：
  1. AceData Cloud プラットフォーム に登録またはログイン
  2. Veo Videos API ページに移動
  3. 「Acquire」をクリックして API トークンを取得（初回申請で無料枠をプレゼント）

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インストール設定

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方法一：pip インストール（推奨）

pip install mcp-veo

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方法二：ソースコードインストール

git clone https://github.com/AceDataCloud/MCPVeo.git
cd MCPVeo
pip install -e .
インストールが完了したら、mcp-veo コマンドでサービスを起動できます。

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Claude Desktop での使用

Claude Desktop の設定ファイルを編集します：
  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
以下の設定を追加します： 
{
  "mcpServers": {
    "veo": {
      "command": "mcp-veo",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "あなたのAPIトークン"
      }
    }
  }
}
uvx を使用する場合（事前にパッケージをインストールする必要はありません）： 
{
  "mcpServers": {
    "veo": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-veo"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "あなたのAPIトークン"
      }
    }
  }
}
設定を保存した後、Claude Desktop を再起動すると、対話の中で Veo 関連ツールを使用できるようになります。

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VS Code / Cursor での使用

プロジェクトのルートディレクトリに .vscode/mcp.json を作成します： 
{
  "servers": {
    "veo": {
      "command": "mcp-veo",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "あなたのAPIトークン"
      }
    }
  }
}
または uvx を使用する場合： 
{
  "servers": {
    "veo": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-veo"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "あなたのAPIトークン"
      }
    }
  }
}

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利用可能なツール一覧

ツール名説明
veo_text_to_videoテキストプロンプトを使用してビデオを生成
veo_image_to_video画像を基にビデオを生成
veo_get_1080pビデオを 1080p にアップグレード
veo_get_task単一タスクの状態をクエリ
veo_get_tasks_batchバッチでタスクの状態をクエリ

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使用例

設定が完了したら、AI クライアントで自然言語を使用してこれらの機能を直接呼び出すことができます。例えば：
  • 「Veo を使って星空のタイムラプスビデオを生成して」
  • 「この風景写真を使って 4K ビデオを生成して」
  • 「縦型 9:16 のショートビデオを生成して」
  • 「このビデオを 1080p にアップグレードして」

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