json2video MCP 服务器

json2video MCP 服务器

将你的 AI 工作流无缝连接到 json2video,借助 FlowHunt 实现自动化视频生成与监控。

“json2video” MCP 服务器的作用

json2video MCP(模型上下文协议)服务器充当 AI 助手与 json2video API 之间的桥梁,通过自然语言或代理驱动的工作流实现可编程视频创作。该 MCP 服务器通过暴露视频生成与状态查询工具,使开发者、大模型和自动化代理能够借助结构化 JSON 创建、定制和监控视频项目。服务器支持丰富的场景与元素(包括文本、图片、音频、组件和字幕),非常适合动态视频内容的生成。json2video MCP Server 专为与 MCP 兼容平台无缝集成而设计,通过异步视频渲染和项目管理提升开发者效率,所有操作均通过 API 密钥认证和完善的错误处理机制保障安全。

提示词列表

仓库或文档未明确提及提示模板。

资源列表

仓库或 README 中未记录或描述明确的 MCP“资源”。

工具列表

  • generate_video
    使用 json2video API 创建视频项目。支持通过指定多个场景和元素(文本、图片、视频、音频、HTML、字幕等)进行详细自定义。返回项目 ID 以便跟踪。
  • get_video_status
    通过项目 ID 查询之前提交的视频项目的渲染状态,支持异步工作流和进度监控。

典型用例

  • 自动化视频内容生成
    开发者和代理可编程生成营销、教育或社交媒体视频,减少手动编辑,实现内容快速迭代。
  • 动态场景组合
    基于 LLM 的工作流可动态指定场景与媒体元素,组装复杂视频,适用于个性化或数据驱动的视频输出。
  • 长时渲染的状态监控
    异步视频渲染允许代理检查并上报视频制作状态,提升需要进度反馈的应用体验。
  • 与 AI 内容管道集成
    轻松集成到更大、多步骤的 AI 工作流中,将视频输出作为一环——如内容摘要、视觉生成、自动拼接成最终视频等。
  • 基于组件的视频组装
    可将文本、图形、音频与字幕组合生成可复用视频,适用于无障碍和本地化等场景。

部署方法

Windsurf

仓库或 README 中未提及 Windsurf 的部署方法。

Claude

仓库或 README 中未提及 Claude 的部署方法。

Cursor

  1. 打开 Cursor 设置。
  2. 进入 Features > MCP Servers。
  3. 点击“+ Add New MCP Server”。
  4. 输入:
    • Name: “json2video-mcp”(或自定义名称)
    • Type: “command”
    • Command:
      env JSON2VIDEO_API_KEY=your_api_key_here npx -y @omerrgocmen/json2video-mcp
      
  5. 或者,将以下内容添加到全局 MCP 服务器配置中:
    {
      "mcpServers": {
        "json2video-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@omerrgocmen/json2video-mcp"],
          "env": {
            "JSON2VIDEO_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    
  6. your_api_key_here 替换为你从 json2video.com 获取的实际 API 密钥。
  7. 保存后刷新 MCP 服务器列表。

Cline

仓库或 README 中未提及 Cline 的部署方法。

API 密钥安全

  • API 密钥必须通过环境变量 JSON2VIDEO_API_KEY 提供。

  • 示例(在配置 JSON 中):

    {
      "mcpServers": {
        "json2video-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@omerrgocmen/json2video-mcp"],
          "env": {
            "JSON2VIDEO_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    

FlowHunt 工作流中的 MCP 使用方法

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流,首先添加 MCP 组件并连接到你的 AI 代理:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件,打开配置面板。在系统 MCP 配置区域,按如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息:

{
  "json2video-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后,AI 代理即可将该 MCP 作为工具调用其全部功能。请确保将 “json2video-mcp” 改为你实际的 MCP 服务器名称,并替换为你自己的 MCP 服务器 URL。


概览

板块可用性说明/备注
概览README.md 可见
提示词列表未见提示模板文档
资源列表未描述明确的 MCP“资源”
工具列表generate_video, get_video_status
API 密钥安全通过 env 变量,README.md/示例有说明
采样支持(评估时可忽略)仓库/文档未见采样功能

我们的看法

json2video MCP 是一个聚焦、文档完善的服务器,能将视频生成作为工具暴露给 LLM 与代理。虽不支持部分高级 MCP 功能(如根节点、资源、采样或提示模板),但安装和使用非常直接。如果只需视频生成工具,该 MCP 功能齐备且易于集成,但扩展性不及部分同类产品。

MCP 评分

有 LICENSE
有至少一个工具
Fork 数量1
Star 数量17

综上,我给该 MCP 服务器评分为 5/10:核心功能扎实,但缺乏更广泛的 MCP 生态兼容性与可扩展性。

常见问题

json2video MCP 服务器的作用是什么?

它将 FlowHunt 和 AI 代理连接到 json2video API,使工具能够自动化生成视频并监控渲染进度。开发者和大模型(LLM)可以通过结构化 JSON 创建复杂、动态的视频,包括场景、文本、图片、音频和字幕等。

这个 MCP 服务器提供哪些工具?

它提供两个主要工具:generate_video(通过指定场景和元素生成视频)和 get_video_status(通过项目 ID 查询视频渲染状态)。

如何保护我的 API 密钥安全?

通过环境变量 JSON2VIDEO_API_KEY 提供 json2video API 密钥。该变量可在 MCP 服务器配置中设置,确保密钥不会暴露在代码或日志中。

json2video MCP 服务器适合什么样的工作流?

它非常适合自动化或个性化视频内容的场景,如营销、教育、社交媒体,以及需要大模型或代理以编程方式组装或定制视频项目的工作流。

如何在 FlowHunt 流程中集成 MCP 服务器?

在工作流中添加 MCP 组件,使用你的 MCP 服务器详细信息(包括传输方式和 URL)进行配置,并连接到你的 AI 代理。代理即可在工作流中调用 json2video MCP 的全部工具。

这个 MCP 服务器支持提示模板或资源吗?

不,目前该服务器未有提示模板和明确的 MCP 资源的相关文档或支持。

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