io.github.JOHNZhang-ui/shotflow-mcp
ShotFlow MCP Server — AI分镜脚本与视频生成智能体，支持生成专业分镜、视频、镜头重生成、配额查询等能力。
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About
ShotFlow MCP Server — AI分镜脚本与视频生成智能体，支持生成专业分镜、视频、镜头重生成、配额查询等能力。
Details
- Kind
- MCP servers
- Topic
- No topic detected
- Publisher
- johnzhang-ui
- Origin
- official
- Category
- ferramentas
- Transport
- local
- Version
- 1.0.0
- Last push
- 2026-07-02T06:12:06Z
- Repository state
- ativo
- Language
- JavaScript
- License
- MIT
- Added
- 2026-08-29 03:01:59
- Updated
- 2026-08-29 03:01:59
- Origin id
io.github.JOHNZhang-ui/shotflow-mcp
README
# ShotFlow MCP Server
> 让 AI Agent 直接调用专业分镜脚本生成能力
[](https://modelcontextprotocol.io)
[](LICENSE)
[](https://aishotflow.cn/mcp/health)
ShotFlow MCP Server 是 [ShotFlow](https://aishotflow.cn) 的 Model Context Protocol 接口实现，让任何支持 MCP 的 AI 客户端（Claude Desktop、Cursor、Cline、VS Code Copilot 等）都能直接调用专业分镜脚本与视频生成能力。
---
## 在线使用
**无需安装，直接配置 URL 即可使用：**
```
https://aishotflow.cn/mcp
```
---
## 功能一览
| Tool | 说明 |
|------|------|
| `generate_storyboard` | 从剧本/创意描述生成专业分镜脚本（6种创作类型 × 7种视觉风格） |
| `generate_video` | 从分镜镜头生成视频（Pro 功能） |
| `check_video_status` | 查询视频生成状态 |
| `regenerate_shot` | 单镜头重新生成 |
| `list_video_tasks` | 列出视频任务历史 |
| `check_quota` | 查询今日配额 |
| `check_health` | 检查服务健康状态 |
| Resource | 说明 |
|----------|------|
| `shotflow://templates/creative-types` | 6种创作类型模板与默认参数 |
| `shotflow://templates/visual-styles` | 7种视觉风格参考与关键词 |
---
## 快速接入
### Claude Desktop
编辑配置文件（macOS: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`，Windows: `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`）：
```json
{
"mcpServers": {
"shotflow": {
"url": "https://aishotflow.cn/mcp"
}
}
}
```
重启 Claude Desktop，点击「Attached tools」确认 `shotflow` 已加载。
### Cursor IDE
在项目根目录创建 `.cursor/mcp.json`：
```json
{
"mcpServers": {
"shotflow": {
"url": "https://aishotflow.cn/mcp"
}
}
}
```
### VS Code（1.99+）
在项目根目录创建 `.vscode/mcp.json`：
```json
{
"servers": {
"shotflow": {
"type": "http",
"url": "https://aishotflow.cn/mcp"
}
}
}
```
### Cline / Roo-Cline
编辑 `~/.cline/mcp_settings.json`：
```json
{
"mcpServers": {
"shotflow": {
"url": "https://aishotflow.cn/mcp"
}
}
}
```
---
## 调用示例
### 生成短视频分镜
告诉你的 AI 客户端：
> 用 shotflow 的 generate_storyboard 工具，帮我生成一个短视频分镜：一个创业者熬夜做产品的故事，3个场景，温情风格，9:16竖屏
AI 会自动调用 MCP Tool，返回结构化分镜结果。
### 查看可用创作类型
> 读取 shotflow 的 creative-types 资源，告诉我有哪些创作类型可选
---
## Agent Card（A2A 协议）
其他 AI Agent 可通过以下 URL 自动发现 ShotFlow 的能力：
```
https://aishotflow.cn/mcp/agent-card
```
---
## 部署自己的实例
### 要求
- Node.js 18+
- ShotFlow Express Server 运行在 `localhost:3003`
### 安装
```bash
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/shotflow-mcp.git
cd shotflow-mcp
# 无需 npm install，零依赖
```
### 启动
```bash
# 开发模式
node shotflow-mcp-server.js
# 默认端口 3004
# 生产部署（systemd）
sudo cp shotflow-mcp.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl enable shotflow-mcp
sudo systemctl start shotflow-mcp
```
### 环境变量
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `MCP_PORT` | `3004` | MCP Server 监听端口 |
| `SHOTFLOW_API_URL` | `http://localhost:3003` | ShotFlow Express 地址 |
| `NODE_ENV` | `development` | 环境模式 |
---
## 架构
```
AI Client (Claude/Cursor/...)
↓ Streamable HTTP (JSON-RPC 2.0)
Nginx :443
└── /mcp → ShotFlow MCP Server :3004
└── HTTP → ShotFlow Express :3003
```
- **协议**: MCP 1.0（Streamable HTTP + SSE）
- **传输**: JSON-RPC 2.0 over HTTP
- **依赖**: 零外部依赖（纯 Node.js 实现）
- **SSE 支持**: `proxy_buffering off` 配合 Nginx 实现流式进度推送
---
## 文件结构
```
shotflow-mcp/
├── shotflow-mcp-server.js # MCP Server 主文件
├── tool-definitions.js # 7个 Tool 的 JSON Schema 定义
├── resource-definitions.js # 2个 Resource 定义
├── prompt-builder.js # Prompt 构造与模型配置解析
├── package.json # npm 包配置
├── shotflow-mcp.service # systemd 服务文件
├── INTEGRATION.md # 详细接入文档
├── README.md # 本文件
└── test/
└── test-mcp.js # 测试套件
```
---
## 测试
```bash
# 启动本地服务
node shotflow-mcp-server.js &
# 运行测试
node test/test-mcp.js
```
---
## 相关链接
- **ShotFlow 主站**: https://aishotflow.cn
- **MCP 端点**: https://aishotflow.cn/mcp
- **Agent Card**: https://aishotflow.cn/mcp/agent-card
- **MCP 协议规范**: https://modelcontextprotocol.io
- **ShotFlow 公众号**: 扫码关注获取最新更新
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## 许可证
MIT License — 自由使用、修改和分发。
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## 支持
- GitHub Issues: https://github.com/YOUR_USERNAME/shotflow-mcp/issues
- 邮件: admin@aishotflow.cn