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Atlas Cloud の 300 以上の画像 / 動画 / LLM モデルを Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Cline などで利用できます。標準的な MCP ツールを通じて、画像・動画の生成やチャットを実現します。
→ 無料の Atlas Cloud API キーを取得 · 300 以上のモデル · OpenAI 互換
--- ## サポートモデル - 🎬 **動画** (200) — MiniMax H3 Max · MiniMax H3 Fast · Gemini Omni 1.1 Flash · MiniMax H3 · Wan-3.0-Prime · Wan-3.0 - 🎨 **画像** (130) — GPT Image 2.5 Sunburst · GPT Image 2.5 Flare · Seedream v4.7 · MAI-Image-2.5-Pro - 🧊 **3D** (7) — Seed3D 2.0 · Tripo H3.1 · Hunyuan 3D Rapid · Hunyuan 3D Pro - 💬 **LLM** (70) — DeepSeek V4 Pro 0813 · Grok 4.6 · DeepSeek V4 Flash Vision Exp · DeepSeek V4 Flash 0731 - 🔊 **音声 (TTS · 音楽 · 音声認識)** (13) — Seed Audio 1.0 · MiniMax Speech 2.6 Turbo · MiniMax Speech 2.6 HD · xAI TTS v1 - 📚 **さらに探す** — [全 443 モデル »](https://www.atlascloud.ai/models?utm_source=github&utm_campaign=mcp-server) > 🎬 **最新の動画モデル** — Seedance 2.5 · Kling 4.0 · Wan 3.0 · Kling Video O3。 ## 目次 - [できること](#できること) - [クイックスタート](#クイックスタート) - [利用可能なツール](#利用可能なツール) - [使用例](#使用例) - [開発](#開発) - [その他の Atlas Cloud ツール](#その他の-atlas-cloud-ツール) - [ライセンス](#ライセンス) ## できること AI アシスタントに自然な言葉で頼むだけで、適切なモデルを見つけ、パラメータを組み立て、ジョブを送信します。 - 🎨 **「このブログ記事のヒーロー画像を作って」** — Nano Banana Pro、GPT Image 2、Flux 2、Seedream、Imagen などによるテキストから画像の生成 - 🎬 **「この商品写真を 5 秒の広告に変えて」** — Seedance 2.5、Kling 3、Kling Video O3、Veo 3.1 などによる画像から動画の生成 - 🧊 **「この写真から 3D モデルを作って」** — Hunyuan 3D による画像から 3D / テキストから 3D の生成（GLB/OBJ/USDZ 出力） - 🔊 **「この台本を読み上げて」** — Seed Audio、ElevenLabs、xAI TTS によるテキストから音声への変換 - 🎞️ **「この台本を 6 カットの絵コンテにして」** — 1 つの会話の中で LLM → 画像 → 動画を連鎖的に実行 - ✏️ **「この画像を編集して — 帽子を追加して」** — ローカルファイルをアップロードし、画像編集モデルを実行 - 💸 **「クレジットはあといくら残っていて、今月はいくら使った？」** — 残高、使用量、コストの内訳を確認 - 💬 **「この PDF を DeepSeek で要約して」** — Claude、GPT、DeepSeek、Qwen、GLM などによる OpenAI 互換の LLM チャット その裏側では、モデル探索、モデルごとの動的なパラメータスキーマ（リクエストごとに事前検証され、無効なパラメータはクレジットを消費せずに即座に失敗します。各生成ツールには `dry_run` もあり、送信せずに実際のリクエストボディを確認できます）、メディアアップロード、ワンステップのクイック生成、アカウント残高と使用量、ドキュメント検索が動作しており、これらはすべて標準的な MCP ツールとして提供されています（[利用可能なツール](#利用可能なツール)を参照）。 ## クイックスタート ### 前提条件 - Node.js >= 18 - Atlas Cloud API Key — [atlascloud.ai で無料取得](https://www.atlascloud.ai/console/api-keys?utm_source=github&utm_campaign=mcp-server) 設定すべき環境変数については [`.env.example`](./.env.example) を参照してください。 ### CLI エージェント（ワンラインインストール） 最速の方法です。これらの AI コーディングエージェントは、単一のコマンドでサーバーを追加できます。 ```bash # Claude Code claude mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp # OpenAI Codex CLI codex mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp # Gemini CLI gemini mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp # Goose CLI goose mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp ``` > 先にシェルで `ATLASCLOUD_API_KEY` 環境変数を設定してください。 ### IDE・エディタ・拡張機能（JSON 設定） クライアントの MCP 設定に以下を追加してください。MCP 対応のすべてのクライアントで動作します。 ```json { "mcpServers": { "atlascloud": { "command": "npx", "args": ["-y", "atlascloud-mcp"], "env": { "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here" } } } } ``` | クライアント | 追加場所 | |--------|-----------------| | [Cursor](https://cursor.com) | Settings → MCP → Add Server | | [Cline](https://github.com/cline/cline) | MCP Marketplace → Add Server | | [Continue](https://continue.dev) | `config.yaml` → MCP | | [Windsurf](https://codeium.com/windsurf) | Settings → MCP → Add Server | | [VS Code (Copilot)](https://code.visualstudio.com) | `.vscode/mcp.json` または Settings → MCP | | [Trae](https://trae.ai) | Settings → MCP → Add Server | | [JetBrains IDEs](https://www.jetbrains.com) | Settings → Tools → AI Assistant → MCP | | [ChatGPT Desktop](https://openai.com/chatgpt/desktop) | Settings → MCP | | [Amazon Q Developer](https://aws.amazon.com/q/developer/) | MCP Configuration | | [Roo Code](https://github.com/RooCodeInc/Roo-Code) | Settings → MCP → Add Server | ### Skills の方がお好みですか？ MCP よりも Skills を使いたい場合は、Claude Code やその他の Skills 対応エージェント向けに [Atlas Cloud Skills](https://github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills) パッケージも提供しています。 ## 利用可能なツール | ツール | 説明 | |------|-------------| | `atlas_search_docs` | キーワードで Atlas Cloud のドキュメントとモデルを検索します | | `atlas_list_models` | 利用可能なモデルを一覧表示します（タイプ（Text/Image/Video/Audio）、サブ種別（3d/tts/stt/music/lyrics）、キーワードでフィルタ可能） | | `atlas_get_model_info` | API スキーマ、パラメータ、使用例を含む詳細なモデル情報を取得します | | `atlas_generate_image` | サポートされている任意の Image モデルで画像および 3D モデル（画像から 3D / テキストから 3D）を生成します | | `atlas_generate_video` | サポートされている任意の動画モデルで動画を生成します | | `atlas_generate_audio` | 音声を生成 — スピーチ（TTS）と音楽/楽曲（Suno、MiniMax Music） | | `atlas_transcribe_audio` | 音声をテキストに変換（ASR）— 会議・インタビュー・ボイスメモの文字起こし | | `atlas_quick_generate` | ワンステップでの画像/動画/音声生成 — キーワードでモデルを自動検索し、パラメータを構築して送信します | | `atlas_upload_media` | ローカルの画像・音声・動画・ドキュメントをアップロードし、任意のモデルに渡せる URL を取得します | | `atlas_chat` | LLM モデルとチャットします — モデルごとにエンドポイントとリクエスト形式を自動選択（OpenAI chat/responses、Anthropic messages、Gemini ネイティブ）、画像/動画/音声入力に対応 | | `atlas_get_prediction` | 生成タスクのステータスと結果を確認します — メディア URL、文字起こし、歌詞、カバーアート、コスト | | `atlas_list_predictions` | 過去の生成タスクを一覧します — 失った prediction ID の復元や過去の結果の確認 | | `atlas_get_balance` | API キーのアカウント残高とクレジットの概要を取得します | | `atlas_get_model_usage` | 指定した期間の日次モデル使用量（リクエスト数、トークン数、画像/動画数）を取得します | | `atlas_get_model_costs` | 指定した期間の日次モデルコスト（支出）の内訳を取得します | ## 使用例 ### モデルを検索する > 「Atlas Cloud で動画生成モデルを検索して」 AI アシスタントは `atlas_search_docs` または `atlas_list_models` を使用して、関連するモデルを見つけます。 ### 画像を生成する > 「Seedream を使って宇宙にいる猫の画像を生成して」 アシスタントは次のように動作します。 1. `atlas_list_models` を使用して Seedream の画像モデルを見つけます 2. `atlas_get_model_info` を使用してモデルのパラメータを取得します 3. 正しいパラメータで `atlas_generate_image` を使用します ### 動画を生成する > 「Kling v3 を使ってロケット打ち上げの動画を作って」 アシスタントは次のように動作します。 1. Kling の動画モデルを見つけます 2. スキーマを取得して必要なパラメータを把握します 3. 適切なパラメータで `atlas_generate_video` を使用します ### 編集や動画生成のためにローカル画像をアップロードする > 「この画像 /Users/me/photos/cat.jpg を編集して帽子を追加して」 アシスタントは次のように動作します。 1. `atlas_upload_media` を使用してローカルファイルをアップロードし、URL を取得します 2. 画像編集モデルを見つけます 3. アップロードした URL で `atlas_generate_image` を使用します > **注意**: アップロードされたファイルは、Atlas Cloud の生成タスクでの一時的な使用のみを目的としています。ファイルは定期的にクリーンアップされる場合があります。恒久的なファイルホスティングとして使用しないでください。乱用は API キーの停止につながる可能性があります。 ### 音声を生成する（TTS） > 「Seed Audio でこの文を読み上げて: Welcome to Atlas Cloud」 アシスタントは次のように動作します。 1. `type="Audio"` を指定して `atlas_list_models` を使用し、TTS モデルを見つけます 2. 合成するテキストで `atlas_generate_audio` を使用します 3. `atlas_get_prediction` を使用して、生成された音声の URL を取得します ### 3D モデルを生成する > 「この商品写真を Hunyuan 3D で 3D モデルに変えて」 3D モデルは Image タイプのモデルであるため、アシスタントは `image` パラメータを指定して `atlas_generate_image` を使用し、`atlas_get_prediction` を通じて GLB/OBJ/USDZ ファイルを取得します。 ### LLM とチャットする > 「Qwen に量子コンピューティングを説明してもらって」 アシスタントは Qwen モデルで `atlas_chat` を使用します。 ### 残高と使用量を確認する > 「Atlas Cloud のクレジットはあといくら残っていて、今月はいくら使った？」 アシスタントは、現在の残高を確認するために `atlas_get_balance` を、支出の内訳を確認するために `atlas_get_model_costs` を使用します。 ## 開発 ```bash # 依存関係をインストール npm install # ビルド npm run build # 開発モードで実行 npm run dev ``` ## その他の Atlas Cloud ツール - 🧰 **ターミナルから使いたいですか？** → [atlascloud-cli](https://github.com/AtlasCloudAI/cli) - 🤖 **Claude Code / Cursor で使いたいですか？** → [Atlas Cloud MCP Server](https://github.com/AtlasCloudAI/mcp-server) - 🎬 **Claude Code / Codex / Gemini CLI の Skill として使いたいですか？** → [atlas-cloud-skills](https://github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills) - 🎨 **ComfyUI ノード** → [atlascloud_comfyui](https://github.com/AtlasCloudAI/atlascloud_comfyui) - 🔁 **n8n ノード** → [n8n-nodes-atlascloud](https://github.com/AtlasCloudAI/n8n-nodes-atlascloud) - 💬 **Discord に参加** → [discord.gg/MWmMr4q9es](https://discord.gg/MWmMr4q9es) - 🌐 **ウェブサイト** → [atlascloud.ai](https://www.atlascloud.ai?utm_source=github&utm_campaign=mcp-server) ## ライセンス MIT