Luma MCP Server
About
A server that provides Luma AI's video generation API as the Model Context Protocol (MCP)
Details
- Author
- Sunwood-ai-labs
- Repository
- Sunwood-ai-labs/luma-mcp-server
- GitHub stars
- 2
- Downloads
- 1
- Categories
- AI, Media
Jump to
Setting up with Highlight
Follow these steps to add this server as a custom Highlight plugin:
- Download and install Highlight from highlightai.com/download
- Navigate to the plugins tab and select "Add Custom Plugin"
-
Configure the plugin with the settings below
Plugin Name
Luma MCP ServerCommand (node, npx, python, etc.)npxArguments-
Argument 1
-y -
Argument 2
@highlight/mcp-server
Please refer to the README for specific instructions on how to obtain API keys or other required environment variables.
-
Argument 1
- Enable "Start Automatically" if you want the plugin to start when Highlight launches
generate_video
Generates a video from a text prompt. Parameters: prompt (string), loop (optional boolean), callback_url (optional string)
generate_video_from_image
Generates a video using an image as the starting frame. Parameters: prompt (string), image_url (string), loop (optional boolean), callback_url (optional string)
extend_video
Extends an existing video. Parameters: prompt (string), source_generation_id (string), loop (optional boolean), callback_url (optional string)
interpolate_videos
Creates a smooth transition between two videos. Parameters: prompt (string), start_generation_id (string), end_generation_id (string), callback_url (optional string)
Claude Desktop / Cursor
Paste into your MCP client config file to install this server.
{
"mcpServers": {
"luma mcp server": {
"env": {},
"args": [
"-y",
"@highlight/mcp-server"
],
"command": "npx"
}
}
}
Linux
{
"env": [],
"args": [
"-y",
"@highlight/mcp-server"
],
"command": "npx"
}
Macos
{
"env": [],
"args": [
"-y",
"@highlight/mcp-server"
],
"command": "npx"
}
Windows
{
"env": [],
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@highlight/mcp-server"
],
"command": "cmd"
}
Luma MCP Server
Luma AIのビデオ生成APIをModel Context Protocol (MCP)として提供するサーバー
</div>
🌟 概要
Luma MCP Serverは、Luma AIのビデオ生成機能をMCPサーバーとして提供します。テキストや画像からビデオを生成したり、既存のビデオを拡張・補間したりする機能を提供します。
🏗️ プロジェクト構造
src/
├── types/ - 型定義
│ ├── schemas.ts - 入力スキーマ
│ └── types.ts - 共通型定義
├── services/ - ビジネスロジック
├── handlers/ - リクエストハンドラー
│ └── tool-handlers.ts
├── clients/ - 外部APIクライアント
│ └── luma-client.ts
├── utils/ - ユーティリティ
│ └── error-handler.ts
├── config/ - 設定
│ └── server-config.ts
└── index.ts - エントリーポイント
📦 インストール
npm install @sunwood-ai-labs/luma-mcp-server
⚙️ 環境設定
1. Luma APIキーの取得
- Luma AI Developer PortalからAPIキーを取得してください。
2. 環境変数の設定
export LUMA_API_KEY=your_api_key_here
🛠️ 使用可能なツール
generate_video
テキストプロンプトからビデオを生成します。{
name: 'generate_video',
arguments: {
prompt: "A teddy bear in sunglasses playing electric guitar and dancing",
loop: true, // オプション
callback_url: "https://your-callback-url.com" // オプション
}
}
generate_video_from_image
画像を開始フレームとしてビデオを生成します。{
name: 'generate_video_from_image',
arguments: {
prompt: "Low-angle shot of a majestic tiger prowling through a snowy landscape",
image_url: "https://your-image-url.com/start-frame.jpg",
loop: true, // オプション
callback_url: "https://your-callback-url.com" // オプション
}
}
extend_video
既存のビデオを拡張します。{
name: 'extend_video',
arguments: {
prompt: "Continue the dance sequence",
source_generation_id: "existing-video-generation-id",
loop: true, // オプション
callback_url: "https://your-callback-url.com" // オプション
}
}
interpolate_videos
2つのビデオ間をスムーズに補間します。{
name: 'interpolate_videos',
arguments: {
prompt: "Create a smooth transition between the videos",
start_generation_id: "first-video-generation-id",
end_generation_id: "second-video-generation-id",
callback_url: "https://your-callback-url.com" // オプション
}
}
🔧 開発者向け情報
アーキテクチャ
- 型定義 (types/):
- schemas.ts: Zodを使用した入力バリデーションスキーマ
- types.ts: 共通の型定義とインターフェース
- ハンドラー (handlers/):
- tool-handlers.ts: MCPツールのリクエスト処理
- クライアント (clients/):
- luma-client.ts: Luma AI APIとの通信を担当
- ユーティリティ (utils/):
- error-handler.ts: 統一的なエラー処理
- 設定 (config/):
- server-config.ts: サーバー設定の一元管理
エラーハンドリング
- 統一的なエラー処理システム
- MCPエラーコードへの適切なマッピング
- 詳細なエラーメッセージとロギング
📝 注意事項
- プロンプトは英語で記述してください
- ビデオ生成には時間がかかる場合があります
- APIの利用制限に注意してください
🤝 コントリビューション
1. このリポジトリをフォーク
2. 新しいブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m '✨ feat: Add amazing feature')
4. ブランチをプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを作成
📄 ライセンス
MIT License - 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。
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