即梦AI多模态MCP

Um serviço de geração multimodal que utiliza o Volcengine Jimeng AI para geração de imagens, geração de vídeos e conversão de imagem para vídeo.

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Documentação

即梦AI多模态MCP

Este é um serviço de geração multimodal baseado no 即梦AI da Volcano Engine, que suporta geração de imagens, geração de vídeos e outras funcionalidades. Pode ser usado em clientes MCP como Cursor, Claude Desktop, entre outros, através do protocolo MCP, ou chamado como uma biblioteca independente. Suporta ambientes macOS, Linux, Windows e WSL.

Atualizações de Versão

v1.0.14

  • Definições aprimoradas de ferramentas MCP, garantindo que todas as ferramentas estejam visíveis no cliente
  • Processamento assíncrono de parâmetros otimizado, com modo assíncrono habilitado por padrão para evitar timeouts
  • Informações de depuração mais detalhadas para geração de vídeo

v1.0.9-beta.1

  • Versão beta: definições aprimoradas de ferramentas MCP, garantindo que todas as ferramentas estejam visíveis no cliente
  • Processamento assíncrono de parâmetros otimizado, com modo assíncrono habilitado por padrão para evitar timeouts
  • Informações de depuração mais detalhadas para geração de vídeo
  • Correção de problemas na transmissão de parâmetros das ferramentas

v1.0.5

  • Estrutura de documentação otimizada, com instruções de configuração claras para diferentes plataformas
  • Exemplos de configuração do PowerShell adicionados
  • Métodos de configuração de variáveis de ambiente permanentes para cada plataforma
  • Notas de configuração multiplataforma adicionadas

v1.0.4

  • Inicialização do serviço e retorno de respostas otimizados; agora todas as respostas usam formato JSON padrão
  • Estrutura de dados unificada para tratamento de erros e respostas de sucesso
  • Legibilidade e capacidade de análise de mensagens de erro aprimoradas

Funcionalidades Principais

  • ✅ Texto para Imagem - Gera imagens de alta qualidade a partir de descrições textuais (modelo: jimeng_t2i_s20pro)
  • ✅ Texto para Vídeo - Converte descrições textuais em vídeos fluidos (modelo: jimeng_vgfm_t2v_l20)
  • ✅ Imagem para Vídeo - Converte imagens estáticas em vídeos dinâmicos (modelo: jimeng_vgfm_i2v_l20)
  • ✅ Suporte Multiplataforma - Suporta ambientes macOS, Linux, Windows e WSL
  • 🛠️ Definições completas de tipos TypeScript e tratamento de erros
  • 🔄 Suporte a processamento assíncrono de tarefas e rastreamento de status
  • 🎛️ Controle personalizado de parâmetros (dimensões, proporção, número de quadros, etc.)

Arquitetura do Sistema

O fluxograma a seguir ilustra o fluxo de trabalho e a arquitetura do sistema do 即梦AI多模态MCP:

graph LR
    A[用户输入] --> B[MCP协议解析]
    B --> C{工具选择}
    C -->|图像生成| D[generate-image]
    C -->|视频生成| E[generate-video]
    C -->|提交视频任务| F[submit-video-task]
    C -->|查询视频任务| G[get-video-task]
    
    D --> H[JimengClient]
    E --> H
    F --> H
    G --> H
    
    H --> I{API调用}
    I -->|图生成| J[火山引擎即梦AI<br/>图像生成API]
    I -->|视频生成| K[火山引擎即梦AI<br/>视频生成API]
    I -->|任务查询| L[火山引擎即梦AI<br/>任务状态API]
    
    J --> M[生成结果]
    K --> M
    L --> M
    
    M --> N[返回MCP响应]
    N --> O[用户展示]

Ferramentas MCP Disponíveis

Nome da FerramentaDescriçãoParâmetros Principais
generate-imageGerar imagemtext, illustration, color, ratio
generate-videoGerar vídeoprompt, async, intent_sync
submit-video-taskEnviar tarefa de geração de vídeoprompt
get-video-taskObter resultado da tarefa de vídeotask_id

Início Rápido

Instalação

Todas as plataformas (macOS/Linux/Windows):

# NPM全局安装
npm install -g jimeng-ai-mcp

# 或本地安装
git clone https://github.com/freeleepm/jimeng-ai-mcp.git
cd jimeng-mcp
npm install
npm run build

Configuração de Variáveis de Ambiente

Antes de usar, é necessário configurar as chaves de acesso do serviço 即梦AI da Volcano Engine:

macOS/Linux

# 设置环境变量
export JIMENG_ACCESS_KEY=你的火山引擎访问密钥
export JIMENG_SECRET_KEY=你的火山引擎密钥

# 或创建.env文件
echo "JIMENG_ACCESS_KEY=你的火山引擎访问密钥" > .env
echo "JIMENG_SECRET_KEY=你的火山引擎密钥" >> .env

# 永久设置环境变量（添加到 .bashrc 或 .zshrc）
echo 'export JIMENG_ACCESS_KEY="你的火山引擎访问密钥"' >> ~/.bashrc
echo 'export JIMENG_SECRET_KEY="你的火山引擎密钥"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

WSL (Windows Subsystem for Linux)

# 设置环境变量
export JIMENG_ACCESS_KEY=你的火山引擎访问密钥
export JIMENG_SECRET_KEY=你的火山引擎密钥

# 或创建.env文件
echo "JIMENG_ACCESS_KEY=你的火山引擎访问密钥" > .env
echo "JIMENG_SECRET_KEY=你的火山引擎密钥" >> .env

# 永久设置环境变量（添加到 .bashrc）
echo 'export JIMENG_ACCESS_KEY="你的火山引擎访问密钥"' >> ~/.bashrc
echo 'export JIMENG_SECRET_KEY="你的火山引擎密钥"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Windows

Prompt de Comando (CMD):

:: 临时设置环境变量（当前会话有效）
set JIMENG_ACCESS_KEY=你的火山引擎访问密钥
set JIMENG_SECRET_KEY=你的火山引擎密钥

:: 创建.env文件
echo JIMENG_ACCESS_KEY=你的火山引擎访问密钥 > .env
echo JIMENG_SECRET_KEY=你的火山引擎密钥 >> .env

:: 永久设置环境变量（管理员命令提示符）
setx JIMENG_ACCESS_KEY "你的火山引擎访问密钥"
setx JIMENG_SECRET_KEY "你的火山引擎密钥"

PowerShell:

# 临时设置环境变量（当前会话有效）
$env:JIMENG_ACCESS_KEY = "你的火山引擎访问密钥"
$env:JIMENG_SECRET_KEY = "你的火山引擎密钥"

# 创建.env文件
"JIMENG_ACCESS_KEY=你的火山引擎访问密钥" | Out-File -FilePath .env -Encoding ASCII
"JIMENG_SECRET_KEY=你的火山引擎密钥" | Out-File -FilePath .env -Encoding ASCII -Append

# 永久设置环境变量（管理员PowerShell）
[Environment]::SetEnvironmentVariable("JIMENG_ACCESS_KEY", "你的火山引擎访问密钥", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("JIMENG_SECRET_KEY", "你的火山引擎密钥", "User")

Publicação e Gerenciamento de Versões

O projeto inclui um script publish.sh para simplificar o processo de publicação e gerenciamento de versões.

Como Usar

Execute o script na raiz do projeto:

./publish.sh

O script exibirá um menu para guiá-lo pelas diferentes operações.

Opções de Funcionalidades

  1. Publicar Nova Versão (Opções 1-5):

    • patch: Para correções de bugs (ex.: 1.0.4 -> 1.0.5).
    • minor: Para adicionar funcionalidades com compatibilidade reversa (ex.: 1.0.4 -> 1.1.0).
    • major: Para mudanças significativas sem compatibilidade reversa (ex.: 1.0.4 -> 2.0.0).
    • beta: Cria ou incrementa uma versão beta (ex.: 1.0.4 -> 1.0.5-beta.0 ou 1.0.5-beta.0 -> 1.0.5-beta.1).
    • Versão personalizada: Insira manualmente um novo número de versão.

    Ao selecionar essas opções, o script automaticamente:

    • Verifica se há alterações Git não commitadas.
    • Atualiza os números de versão em package.json, mcp.json, examples/mcp-server.ts e README.md.
    • Compila o projeto.
    • Publica no npm (versões beta usam a tag beta).
    • Faz commit da atualização de versão e cria uma tag Git.

  2. Cancelar Publicação de Versão (Opção 6):

    • Esta é uma operação perigosa, use com cautela.
    • O script solicitará o número da versão a ser cancelada; suporta múltiplos números de versão (separados por espaços).
    • Antes de executar npm unpublish, será solicitada uma segunda confirmação.
    • Nota: A política do npm geralmente permite cancelar a publicação apenas dentro de 72 horas após a publicação.

Configuração do Cliente MCP

Configuração do Cursor

macOS/Linux

Crie o arquivo mcp-config.json no diretório de configuração do Cursor:

{
  "mcpServers": {
    "jimeng": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "jimeng-ai-mcp"
      ],
      "env": {
        "JIMENG_ACCESS_KEY": "你的火山引擎访问密钥",
        "JIMENG_SECRET_KEY": "你的火山引擎密钥"
      }
    }
  }
}

Windows

Crie o arquivo mcp-config.json no diretório de configuração do Cursor:

{
  "mcpServers": {
    "jimeng": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "jimeng-ai-mcp"
      ],
      "env": {
        "JIMENG_ACCESS_KEY": "你的火山引擎访问密钥",
        "JIMENG_SECRET_KEY": "你的火山引擎密钥"
      }
    }
  }
}

WSL (Windows Subsystem for Linux)

Crie o arquivo mcp-config.json no diretório de configuração do Cursor:

{
  "mcpServers": {
    "jimeng": {
      "type": "stdio",
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "jimeng-ai-mcp"
      ],
      "env": {
        "JIMENG_ACCESS_KEY": "你的火山引擎访问密钥",
        "JIMENG_SECRET_KEY": "你的火山引擎密钥"
      }
    }
  }
}

Nota: No ambiente WSL, é necessário usar o prefixo cmd /c para garantir a execução correta dos comandos.

Configuração do Claude Desktop

macOS/Linux

Adicione ao arquivo de configuração claude_desktop_config.json do Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "jimeng": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "jimeng-ai-mcp"
      ],
      "env": {
        "JIMENG_ACCESS_KEY": "你的火山引擎访问密钥",
        "JIMENG_SECRET_KEY": "你的火山引擎密钥"
      }
    }
  }
}

Windows

Adicione ao arquivo de configuração claude_desktop_config.json do Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "jimeng": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "jimeng-ai-mcp"
      ],
      "env": {
        "JIMENG_ACCESS_KEY": "你的火山引擎访问密钥",
        "JIMENG_SECRET_KEY": "你的火山引擎密钥"
      }
    }
  }
}

WSL (Windows Subsystem for Linux)

Adicione ao arquivo de configuração claude_desktop_config.json do Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "jimeng": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "jimeng-ai-mcp"
      ],
      "env": {
        "JIMENG_ACCESS_KEY": "你的火山引擎访问密钥",
        "JIMENG_SECRET_KEY": "你的火山引擎密钥"
      }
    }
  }
}

Notas de Configuração

  • macOS/Linux: Certifique-se de usar as variáveis de ambiente e caminhos corretos.
  • Windows:
    • Se encontrar problemas de caminho, verifique se o caminho do comando está correto; se necessário, use o caminho completo.
    • Se usar instalação global, você pode alterar npx -y jimeng-ai-mcp para o comando jimeng-ai-mcp.
  • WSL (Windows Subsystem for Linux):
    • No ambiente WSL, é obrigatório usar o prefixo cmd /c para garantir a execução correta dos comandos.
    • Certifique-se de que o Node.js e o npm estejam instalados corretamente no lado do Windows.

Exemplos de Uso das Ferramentas

Em clientes que suportam MCP (como Cursor, Claude Desktop), você pode usar as ferramentas do 即梦AI das seguintes maneiras:

Exemplo de Geração de Imagem

请使用generate-image工具生成一张图片，图片上显示"创新未来"文字，配饰元素包括科技、星空、光线，背景色调为蓝色，比例为16:9。

Exemplo de Geração de Vídeo

请使用generate-video工具生成一段视频，视频内容为"熊猫在竹林中玩耍，阳光明媚，高清写实风格"。

Exemplo de Tarefa de Vídeo Assíncrona

请使用submit-video-task工具提交一个视频生成任务，视频内容为"一只白色的小猪在沙滩上跑动"。提交后使用get-video-task工具查询结果。

Perguntas Frequentes e Solução de Problemas

1. Não é possível instalar ou executar via npx

Se encontrar o erro de pacote não encontrado com npx jimeng-ai-mcp, tente:

  • Verifique se a conexão de rede está funcionando e se o repositório npm está acessível
  • Use npm install -g jimeng-ai-mcp para instalar globalmente primeiro e depois use o comando jimeng-ai-mcp
  • Verifique se a versão do Node.js atende aos requisitos (necessário v14.0.0 ou superior)

2. Problemas com Variáveis de Ambiente

  • Certifique-se de que as variáveis de ambiente JIMENG_ACCESS_KEY e JIMENG_SECRET_KEY estejam configuradas corretamente
  • Essas variáveis de ambiente também precisam ser configuradas no arquivo de configuração do cliente MCP
  • Você pode criar um arquivo .env para definir as variáveis de ambiente (o projeto fornece .env.example como referência; certifique-se de que o arquivo esteja no diretório de trabalho)

3. Compatibilidade Multiplataforma

  • Usuários do Windows podem precisar ajustar os separadores de caminho (use \\ ou /)
  • Usuários do WSL precisam usar o prefixo cmd /c
  • Certifique-se de que o pacote npm esteja instalado corretamente no ambiente do sistema atual

Contribuição e Desenvolvimento

Contribuições de código e sugestões de melhoria são bem-vindas! Aqui está o fluxo de desenvolvimento:

  1. Faça um fork do repositório do projeto
  2. Crie um branch de funcionalidade (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. Faça commit das alterações (git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. Envie para o branch (git push origin feature/amazing-feature)
  5. Crie um Pull Request

Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

# 克隆仓库
git clone https://github.com/freeleepm/jimeng-ai-mcp.git
cd jimeng-ai-mcp

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run dev

# 构建生产版本
npm run build

# 发布到npm（需要npm账户权限）
npm version patch  # 更新版本号
npm publish

Uso das Ferramentas MCP

generate-image

Ferramenta de geração de imagens, que gera imagens a partir de prompts de texto.

Parâmetros:

  • text: Texto a ser exibido na imagem
  • illustration: Palavras-chave de elementos de ilustração usados como acessórios da imagem
  • color: Cor de fundo principal da imagem
  • ratio: Proporção da imagem, suporta: 4:3 (512×384), 3:4 (384×512), 16:9 (512×288), 9:16 (288×512)

Exemplo:

请使用generate-image工具生成一张图片，图片上显示"创新未来"文字，配饰元素包括科技、星空、光线，背景色调为蓝色，比例为16:9。

generate-video

Ferramenta de geração de vídeos, que usa o modelo de texto para vídeo do 即梦AI.

Parâmetros:

  • prompt: Descrição do conteúdo do vídeo
  • num_frames: Número de quadros do vídeo (opcional, padrão 16)
  • fps: Taxa de quadros do vídeo (opcional, padrão 8)

Exemplo:

请使用generate-video工具生成一段视频，视频内容为"熊猫在竹林中玩耍"，帧数为16。

generate-image-to-video

Ferramenta de imagem para vídeo, que converte imagens estáticas em vídeos dinâmicos.

Parâmetros:

  • image_urls: Array de URLs de imagens de entrada (formato JPEG/PNG)
  • prompt: Descrição do efeito de animação (opcional)
  • aspect_ratio: Proporção do vídeo (opcional, ex.: "16:9", "4:3", etc., padrão "16:9")
  • num_frames: Número de quadros do vídeo (opcional, padrão 16)
  • fps: Taxa de quadros do vídeo (opcional, padrão 8)

Exemplo:

请使用generate-image-to-video工具生成视频，输入图片为https://example.com/image.jpg，效果为"波浪摇曳"，比例为"16:9"。

Uso como Biblioteca Cliente

Uso Básico

import { JimengClient } from 'jimeng-ai-mcp';

// 创建客户端实例
const client = new JimengClient({
  accessKey: 'YOUR_ACCESS_KEY',
  secretKey: 'YOUR_SECRET_KEY',
  region: 'cn-beijing', // 默认区域
  debug: false // 设置为true可以查看详细日志
});

// 文生图示例
async function generateImage() {
  const result = await client.generateImage({
    prompt: "一只可爱的猫咪在草地上玩耍",
    width: 512,
    height: 512
  });
  
  if (result.success && result.image_urls && result.image_urls.length > 0) {
    console.log('图像URL:', result.image_urls[0]);
  } else {
    console.error('生成失败:', result.error);
  }
}

// 文生视频示例
async function generateVideo() {
  const result = await client.generateVideo({
    prompt: "一只可爱的猫咪在草地上玩耍"
  });
  
  if (result.success && result.video_urls && result.video_urls.length > 0) {
    console.log('视频URL:', result.video_urls[0]);
  } else {
    console.error('生成失败:', result.error);
  }
}

// 图生视频示例
async function generateImageToVideo() {
  const result = await client.generateImageToVideo({
    image_urls: ["https://example.com/image.jpg"],
    prompt: "波浪效果",
    aspect_ratio: "16:9"
  });
  
  if (result.success && result.video_urls && result.video_urls.length > 0) {
    console.log('视频URL:', result.video_urls[0]);
  } else {
    console.error('生成失败:', result.error);
  }
}

Uso Avançado: Processamento de Tarefas Assíncronas

Para tarefas de geração de vídeo que demoram mais, você pode usar o modo assíncrono:

// 文生视频异步方式
async function generateVideoAsync() {
  // 提交任务
  const taskResult = await client.submitVideoTask({
    prompt: "一只可爱的猫咪在草地上玩耍",
    req_key: "jimeng_vgfm_t2v_l20"
  });
  
  console.log('任务ID:', taskResult.task_id);
  
  // 轮询任务结果
  let result;
  do {
    // 等待60秒再查询（符合API限制）
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 60000));
    
    // 查询任务结果
    result = await client.getVideoTaskResult(taskResult.task_id);
    console.log('任务状态:', result.status);
    
  } while (result.status === 'PENDING' || result.status === 'RUNNING');
  
  if (result.success && result.status === 'SUCCEEDED') {
    console.log('视频URL:', result.video_urls);
  } else {
    console.error('生成失败:', result.error);
  }
}

// 图生视频异步方式
async function generateImageToVideoAsync() {
  // 提交任务
  const taskResult = await client.submitI2VTask({
    image_urls: ["https://example.com/image.jpg"],
    prompt: "波浪效果",
    req_key: "jimeng_vgfm_i2v_l20"
  });
  
  console.log('任务ID:', taskResult.task_id);
  
  // 查询任务结果（简化示例，实际应用需要轮询）
  const result = await client.getVideoTaskResult(taskResult.task_id, "jimeng_vgfm_i2v_l20");
  
  if (result.success && result.status === 'SUCCEEDED') {
    console.log('视频URL:', result.video_urls);
  }
}

Implantação com Docker

Crie o seguinte Dockerfile:

FROM node:16-alpine

RUN npm install -g jimeng-ai-mcp

ENV JIMENG_ACCESS_KEY=你的火山引擎访问密钥
ENV JIMENG_SECRET_KEY=你的火山引擎密钥

CMD ["jimeng-ai-mcp"]

Compile e execute:

docker build -t jimeng-ai-mcp .
docker run -i --rm jimeng-ai-mcp

Guia de Desenvolvimento

Desenvolvimento Local

# 开发模式启动
npm run dev

# 构建
npm run build

# 测试
npm test

# 运行
npm start

Publicação do Pacote npm

# 更新版本号
npm version patch|minor|major

# 构建项目
npm run build

# 发布
npm publish

Solução de Problemas

Problemas Comuns

  1. Falha de autenticação: Verifique se JIMENG_ACCESS_KEY e JIMENG_SECRET_KEY estão corretos.

  2. Formato de imagem não suportado: Certifique-se de usar imagens nos formatos JPEG/PNG e que as URLs sejam publicamente acessíveis.

  3. Limite de QPS: A API tem um limite de QPS=1; aguarde 60 segundos entre chamadas múltiplas.

  4. Verificação de segurança de conteúdo: Certifique-se de que o conteúdo gerado esteja em conformidade com as políticas de conteúdo da plataforma.

Lista de Códigos de Erro

  • ERR_AUTH_FAILED: Falha de autenticação, verifique as chaves de acesso
  • ERR_TASK_FAILED: Falha na tarefa, consulte as informações detalhadas do erro
  • ERR_INVALID_PARAM: Parâmetros inválidos, verifique os parâmetros de entrada
  • ERR_NETWORK: Erro de rede, verifique a conexão de rede
  • ERR_SERVER: Erro do servidor, tente novamente mais tarde

Contribuição e Suporte

Issues e pull requests são bem-vindos! Em caso de problemas, relate através do GitHub Issues.

Licença

MIT

Detalhes das Funcionalidades

Geração de Imagem (generate-image)

Use a ferramenta generate-image para gerar imagens a partir de descrições textuais, elementos de ilustração e cores:

{
  "text": "创新未来",
  "illustration": "科技、星空、光线",
  "color": "蓝色",
  "ratio": "16:9"
}

Proporções de imagem suportadas:

  • 4:3 - 512×384 pixels
  • 3:4 - 384×512 pixels
  • 16:9 - 512×288 pixels
  • 9:16 - 288×512 pixels

Geração de Vídeo (generate-video)

A ferramenta generate-video suporta a geração de vídeos a partir de descrições textuais. A partir da versão v1.0.5, esta ferramenta usa o modo assíncrono por padrão, ou seja, retorna imediatamente um ID de tarefa, que deve ser usado posteriormente com a ferramenta get-video-task para consultar o resultado.

Descrição dos Parâmetros

  • prompt - Descrição do conteúdo do vídeo (obrigatório)
  • async - Se deve usar o modo assíncrono (opcional, padrão true)
  • intent_sync - Se foi detectada intenção de geração síncrona (opcional, padrão false)

Modos de Comportamento

  1. Modo assíncrono (padrão):

    • Retorna imediatamente o ID da tarefa, sem aguardar a conclusão da geração do vídeo
    • É necessário usar a ferramenta get-video-task posteriormente para consultar o resultado
    • Adequado para ambientes de produção e para evitar timeouts
    {
  "prompt": "一只熊猫在竹林中玩耍"
}

  2. Modo síncrono:

    • Aguarda a conclusão da geração do vídeo antes de retornar o resultado (pode levar de 1 a 2 minutos)
    • Pode causar timeout da solicitação se a geração demorar muito
    • Adequado para testes e experiências rápidas

    Como acionar o modo síncrono:

    • Definir explicitamente async=false
    • Definir intent_sync=true
    • Incluir palavras-chave no prompt que indiquem expectativa de resultado imediato (como "saída única", "saída síncrona", "aguardar resultado", etc.)
    {
  "prompt": "一只熊猫在竹林中玩耍",
  "async": false
}

    Ou através de expressão de intenção (o modelo de IA reconhece automaticamente e define intent_sync=true):

    请帮我生成一个熊猫在竹林中玩耍的视频，希望一次输出结果

Melhores Práticas

  • Para ambientes de produção ou integração com assistentes de IA, recomenda-se usar o modo assíncrono padrão
  • A geração de vídeos geralmente leva de 1 a 2 minutos; o modo assíncrono evita erros de timeout
  • Se precisar de resultados síncronos, certifique-se de definir um tempo de timeout de solicitação suficientemente longo

Geração de Vídeo em Etapas

Para cenários que exigem controle mais preciso, você pode usar a geração de vídeo em etapas:

  1. Envie a tarefa de geração de vídeo:
// submit-video-task
{
  "prompt": "一只白色的小猪在沙滩上跑动"
}
  1. Use o ID da tarefa retornado para consultar o resultado:
// get-video-task
{
  "task_id": "12345678901234567890"
}