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RunwayML + Luma AI

一个集成RunwayML和Luma AI API的多功能MCP服务器,支持视频/图像生成及处理任务

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README

🚀 运行说明

本项目提供了一系列视频和图片处理工具,可帮助你轻松完成视频生成、编辑、图片生成以及视频动画等任务。通过简单的安装和配置,你就能在本地服务器上运行这些工具。


🚀 快速开始

要使用此服务,请按照以下步骤安装并运行:

1. 下载代码仓库

git clone https://github.com/your-username/runway-mcp-server.git
cd runway-mcp-server

2. 安装依赖

npm install

3. 启动服务器

node index.js

默认情况下,服务器将在 http://localhost:3000 上运行。如有需要,请修改 config.json 中的配置。


✨ 工具列表

以下是可用工具的完整列表:

1. 视频生成(RunwayML)

  • 工具名称generate_video_from_image
  • 参数
    • prompt:需要生成的内容描述
    • duration:生成视频时长(秒)
    • model:使用的模型 (可选,默认为 runwayml/generative)
      • 可用值:runwayml/generative, runwayml/paint
  • 返回:生成视频的 URL

2. 视频编辑(Adobe)

  • 工具名称edit_video
  • 参数
    • source_url:需要编辑的视频 URL
    • operations:操作列表 (格式为 JSON 数组)
[
  {
    "type": "trim",
    "start": 0,
    "end": 10
  },
  {
    "type": "add_audio",
    "audio_url": "your-audio-url"
  }
]
  • 返回:编辑后的视频 URL

3. 图片生成(Luma)

  • 工具名称luma_generate_image
  • 参数
    • prompt:需要生成的图片描述
    • aspect_ratio:宽高比 (可选,默认为 16:9)
    • image_ref:参考图片 URL(可选)
  • 返回:生成图片的 URL

4. 视频动画(Luma)

  • 工具名称luma_generate_video
  • 参数
    • prompt_image:需要动画的图片 URL
    • duration:动画时长(秒)
    • aspect_ratio:宽高比 (可选,默认为 16:9)
  • 返回:动画视频的 URL

💻 使用示例

示例 1:生成一个简单的动态视频

目标:创建一个展示产品功能的短视频。

基础用法

步骤 1:生成产品图片

{
  "tool_name": "luma_generate_image",
  "arguments": {
    "prompt": "A futuristic smartphone with glowing interface features.",
    "aspect_ratio": "9:16"
  }
}

步骤 2:将图片转换为视频

{
  "tool_name": "luma_generate_video",
  // 此处原文档未完整给出代码,保持原样
}
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Runtime guide

cloud

Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client