Luma MCP Integrationsguide

MCP (Model Context Protocol) är en modellkontextprotokoll som lanserats av Anthropic, vilket tillåter AI-modeller (som Claude, GPT etc.) att anropa externa verktyg via standardiserade gränssnitt. Genom Luma MCP Server som tillhandahålls av AceData Cloud kan du direkt generera AI-video i AI-klienter som Claude Desktop, VS Code, Cursor etc.

Funktionsöversikt

Luma MCP Server erbjuder följande kärnfunktioner:

Textgenererad video — Generera högkvalitativ video genom textpromptar
Bildgenererad video — Generera video med bild som start- eller slutpunkt
Videofortsättning — Fortsätt generera från den sista ramen av en befintlig video
Flera bildförhållanden — Stöd för 16:9, 9:16, 1:1 och flera andra förhållanden
Bildförbättring — Valfri visuell kvalitetsförbättringsfunktion
Uppgiftsfråga — Övervaka genereringsprocessen och få resultat

Förberedelser

Innan användning behöver du skaffa AceData Cloud API Token:

Registrera dig eller logga in på AceData Cloud-plattformen
Gå till sidan Luma Videos API
Klicka på “Acquire” för att få API Token (första ansökan ger gratis kvot)

Installationskonfiguration

Metod ett: pip-installation (rekommenderas)

pip install mcp-luma

Metod två: källkodinstallation

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

När installationen är klar kan du använda kommandot mcp-luma för att starta tjänsten.

Användning i Claude Desktop

Redigera konfigurationsfilen för Claude Desktop:

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

Lägg till följande konfiguration:

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

Om du använder uvx (ingen förinstallation av paket krävs):

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

Spara konfigurationen och starta om Claude Desktop för att använda Luma-relaterade verktyg i dialogen.

Användning i VS Code / Cursor

Skapa .vscode/mcp.json i projektets rotkatalog:

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

Eller använd uvx:

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

Tillgänglig verktygslista

Verktygsnamn	Beskrivning
`luma_generate_video`	Generera video genom textpromptar
`luma_generate_video_from_image`	Generera video från bild
`luma_extend_video`	Fortsätt en befintlig video
`luma_extend_video_from_url`	Fortsätt video från angiven URL
`luma_get_task`	Fråga om status för enskild uppgift
`luma_get_tasks_batch`	Batchfråga om uppgiftsstatus

Användningsexempel

När konfigurationen är klar kan du direkt använda naturligt språk för att anropa dessa funktioner i AI-klienten, till exempel:

“Hjälp mig att generera en video av en solnedgång vid havet”
“Använd den här bilden som första ramen, generera en 5 sekunder lång video”
“Fortsätt den här videon, förläng den ytterligare”
“Generera en video i stående format, förhållande 9:16”

Mer information

GitHub-repo: AceDataCloud/LumaMCP
PyPI-paket: mcp-luma
API-dokumentation: Luma video-genererings API

​Funktionsöversikt

​Förberedelser

​Installationskonfiguration

​Metod ett: pip-installation (rekommenderas)

​Metod två: källkodinstallation

​Användning i Claude Desktop

​Användning i VS Code / Cursor

​Tillgänglig verktygslista

​Användningsexempel

​Mer information