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# Luma MCP 对接指南

> luma MCP 服务器集成

[MCP（Model Context Protocol）](https://modelcontextprotocol.io) 是由 Anthropic 推出的模型上下文协议，允许 AI 模型（如 Claude、GPT 等）通过标准化接口调用外部工具。通过 XHuoAPI 提供的 Luma MCP Server，你可以在 Claude Desktop、VS Code、Cursor 等 AI 客户端中直接生成 AI 视频。

## 功能概览

Luma MCP Server 提供以下核心功能：

* **文本生成视频** — 通过文本提示词生成高质量视频
* **图片生成视频** — 以图片为起点或终点生成视频
* **视频续写** — 从已有视频的最后一帧继续生成
* **多种画面比例** — 支持 16:9、9:16、1:1 等多种比例
* **画面增强** — 可选的视觉质量增强功能
* **任务查询** — 监控生成进度并获取结果

## 前置准备

使用前，你需要获取 XHuoAPI API Token：

1. 注册或登录 [XHuoAPI 平台](https://api.xhuoapi.ai)
2. 前往 [Luma Videos API](https://api.xhuoapi.ai/documents/luma-videos) 页面
3. 点击「Acquire」获取 API Token（首次申请赠送免费额度）

## 方式一：使用托管 MCP Server（推荐，零安装）

XHuoAPI 已经把 **Luma MCP Server** 托管在云端，**无需本地安装任何依赖**，直接在 AI 客户端里填写下面这个 URL 就能用：

```
https://luma.mcp.xhuoapi.ai/mcp
```

认证方式：在请求头中加上 `Authorization: Bearer 你的API Token` 即可（Claude.ai 通过 OAuth 自动完成，无需手动填 Token）。

### Claude.ai（网页版，OAuth 登录，最简单）

1. 打开 [Claude.ai](https://claude.ai) → 左下角 **Customize** → **Connectors** → **Add More**
2. 在 URL 处填入：`https://luma.mcp.xhuoapi.ai/mcp`
3. 完成 OAuth 授权登录（自动跳转 XHuoAPI 登录页）
4. 回到对话界面，工具即可使用

### 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 theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "type": "http",
      "url": "https://luma.mcp.xhuoapi.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer 你的API Token"
      }
    }
  }
}
```

保存后重启 Claude Desktop 即可生效。

### Claude Code（终端命令行）

```bash theme={null}
claude mcp add luma --transport http https://luma.mcp.xhuoapi.ai/mcp \
  -H "Authorization: Bearer 你的API Token"
```

### VS Code（GitHub Copilot）

在项目根目录创建 `.vscode/mcp.json`：

```json theme={null}
{
  "servers": {
    "luma": {
      "type": "http",
      "url": "https://luma.mcp.xhuoapi.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer 你的API Token"
      }
    }
  }
}
```

### Cursor

在项目根目录创建 `.cursor/mcp.json`：

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "url": "https://luma.mcp.xhuoapi.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer 你的API Token"
      }
    }
  }
}
```

### 其他支持 MCP 的客户端

任何支持 MCP Streamable HTTP 协议的客户端（Windsurf、Cline、ChatGPT Connectors、Gemini CLI、JetBrains AI Assistant 等）都可以通过填写以下两项接入：

* **URL**：`https://luma.mcp.xhuoapi.ai/mcp`
* **Header**：`Authorization: Bearer 你的API Token`

## 方式二：本地运行（pip / uvx 安装）

如果你需要离线运行、自定义代码或部署到内网，可以把 MCP Server 安装在本地通过 stdio 启动。

### 安装

pip 安装（推荐）：

```bash theme={null}
pip install mcp-luma
```

或源码安装：

```bash theme={null}
git clone https://github.com/XHuoAPI/LumaMCP.git
cd LumaMCP
pip install -e .
```

安装完成后，即可使用 `mcp-luma` 命令启动服务。

### 在 Claude Desktop 中使用（本地）

编辑 Claude Desktop 配置文件：

* **macOS**: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
* **Windows**: `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`

添加以下配置：

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "command": "mcp-luma",
      "env": {
        "XHuoAPI_API_TOKEN": "你的API Token"
      }
    }
  }
}
```

如果使用 `uvx`（无需提前安装包）：

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "luma": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-luma"],
      "env": {
        "XHuoAPI_API_TOKEN": "你的API Token"
      }
    }
  }
}
```

保存配置后重启 Claude Desktop 即可生效。

### 在 VS Code / Cursor 中使用（本地）

在项目根目录创建 `.vscode/mcp.json`：

```json theme={null}
{
  "servers": {
    "luma": {
      "command": "mcp-luma",
      "env": {
        "XHuoAPI_API_TOKEN": "你的API Token"
      }
    }
  }
}
```

或者使用 `uvx`：

```json theme={null}
{
  "servers": {
    "luma": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-luma"],
      "env": {
        "XHuoAPI_API_TOKEN": "你的API Token"
      }
    }
  }
}
```

## 可用工具列表

| 工具名                              | 说明             |
| -------------------------------- | -------------- |
| `luma_generate_video`            | 通过文本提示词生成视频    |
| `luma_generate_video_from_image` | 从图片生成视频        |
| `luma_extend_video`              | 续写已有视频         |
| `luma_extend_video_from_url`     | 从 URL 指定视频进行续写 |
| `luma_get_task`                  | 查询单个任务状态       |
| `luma_get_tasks_batch`           | 批量查询任务状态       |

## 使用示例

配置完成后，你可以在 AI 客户端中直接用自然语言调用这些功能，例如：

* 「帮我生成一段日落海边的视频」
* 「用这张照片作为第一帧，生成一段 5 秒的视频」
* 「续写这个视频，再延长一段」
* 「生成一段竖屏的视频，比例 9:16」

## 更多信息

* GitHub 仓库：[XHuoAPI/LumaMCP](https://github.com/XHuoAPI/LumaMCP)
* PyPI 包：[mcp-luma](https://pypi.org/project/mcp-luma/)
* API 文档：[Luma 视频生成 API](https://api.xhuoapi.ai/documents/luma)