Scrptly Video Generator MCP Server

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←Scrptly 的 MCP 伺服器

Scrptly MCP（模型連接器協定）伺服器讓您可以透過 MCP 介面，將 Scrptly 與您偏好的大型語言模型（LLM）連接起來。這使您能夠利用自訂的 LLM，透過 Scrptly 的 AI 代理來生成專業影片。

設定 MCP 伺服器

您可以透過以下設定，將 Scrptly 的 MCP 伺服器連接到您選擇的 LLM：

• 端點 URL：https://mcp.scrptly.com/
• 驗證：使用您的 Scrptly API 金鑰進行驗證。驗證方法是在 Authorization 標頭中使用 Bearer Token。

對於需要 JSON 設定的客戶端，以下是一個設定範例：

{
	"mcpServers": {
		"scrptly-video-generator": {
			"command": "npx",
			"args": ["mcp-remote", "https://mcp.scrptly.com/", "--header", "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE"]
		}
	}
}

使用 MCP 伺服器

Scrptly 的 MCP 伺服器可作為您的 LLM 與 Scrptly AI 影片代理之間的橋樑。當您向 MCP 伺服器發送請求時，它會呼叫 Scrptly 的 AI 影片代理 API，根據您的 LLM 處理過的提示來生成影片。

Scrptly 的 MCP 目前支援以下工具：

生成 AI 影片 — generateAiVideo

根據文字提示和可選的參考圖片來生成影片。

輸入參數：

• prompt：[字串] 用於生成影片的詳細文字提示。應包含影片的長度、視覺風格、情節/內容，以及任何有助於生成高品質影片的相關資訊。
• context：[物件陣列] 一個可選的參考圖片陣列，用於引導影片生成。每張圖片應包含一個 URL 和簡短描述。
• • context[].url：[字串] 用於影片生成的參考圖片 URL。
• • context[].description：[字串] 對參考圖片及其在影片中應如何使用的簡短描述。
• approveUpTo：[數字] 使用者核准用於生成影片的最高成本（以 token 計）。此為可選項，但強烈建議提供。預設值為 10,000 個 token。

輸出參數：

• taskId：[字串] 為生成 AI 影片所建立的任務 ID。
• projectId：[字串] 在 Scrptly 上建立的 AI 影片專案 ID。
• projectUrl：[字串] 用於在 Scrptly 上檢視和管理/調整已生成 AI 影片專案的 URL。

獲取任務狀態 — getTaskStatus

檢查 AI 影片生成任務的狀態。

• taskId：[字串] 要檢查狀態的 AI 影片生成任務 ID。

• status：[字串] AI 影片生成任務的當前狀態。可能的值包括「awaiting」、「processing」、「success」和「failed」。

• statusMessage：[字串] 關於任務當前狀態的詳細訊息。

• resultVideoUrl：[字串] 如果任務成功完成，則為已生成影片檔案的 URL。

• projectId：[字串] 在 Scrptly 上建立的 AI 影片專案 ID。

• projectUrl：[字串] 用於在 Scrptly 上檢視和管理/調整已生成 AI 影片專案的 URL。