Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
RunAPI MCP server for Luma: query historical tasks.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
RUNAPI_API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"luma": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@runapi.ai/luma-mcp"
],
"env": {
"RUNAPI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add luma --env RUNAPI_API_KEY=your-value -- npx -y @runapi.ai/luma-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"luma": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@runapi.ai/luma-mcp"
],
"env": {
"RUNAPI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"luma": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@runapi.ai/luma-mcp"
],
"env": {
"RUNAPI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
公開者(runapi-builder)がリポジトリの所有者(runapi-ai)ではありません。別の人が登録した可能性があります
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち0項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:RUNAPI_API_KEY
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.3.1)がレジストリに届いたのは15 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
RunAPI Luma MCP Server
Luma historical task access for AI agents: query existing tasks through one focused MCP server.
Works with Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, VS Code, Roo Code, and any MCP-compatible host.
Install | Tools | Models | Agent Prompts | Configuration | Links
@runapi.ai/luma-mcp is a focused Model Context Protocol server for the Luma model line on RunAPI. It gives MCP-compatible assistants direct access to 0 endpoints and 0 model variants without loading the full RunAPI catalog.
Use this per-model server when an agent should stay scoped to Luma. Use @runapi.ai/mcp when one assistant should discover every RunAPI model line.
luma-modify-video was retired on 2026-10-14T00:00:00Z. New requests return HTTP 410 before task creation or balance deduction. Existing tasks can still be queried. This model ID is not mapped to another model.
Add it to Claude Code:
claude mcp add luma -s user -- npx -y @runapi.ai/luma-mcp
Use project scope when the server should be shared with a repository:
claude mcp add luma -s project -- npx -y @runapi.ai/luma-mcp
Codex, Cursor, Windsurf, VS Code, Roo Code, and other MCP hosts can use the same stdio command:
{
"mcpServers": { "luma": { "command": "npx", "args": ["-y", "@runapi.ai/luma-mcp"] } } }
No models in this package accept new tasks. check_pricing returns no supported model. For historical task lookup, ask your assistant to call the login tool. It opens a browser login and saves credentials to ~/.config/runapi/config.json, the same file used by runapi login. Headless and CI hosts can still set RUNAPI_API_KEY before starting the MCP host.
Ready-made examples are in examples/ for Claude, Cursor, Windsurf, VS Code, and Roo Code.
| Tool | Auth | Purpose |
|---|
| get_task | Yes | Fetch the current status and latest payload for an existing task. | | check_pricing | No | Returns no supported model because this model line is retired. |
Luma covers 0 model variants across 0 endpoints. Each tool accepts the models listed for it:
| Tool | Models |
|---|
Model availability can change between releases. Use check_pricing or the Luma model page for the current catalog view.
Query an existing task with get_task. New requests for this retired model return HTTP 410.
Check the status of my existing Luma task with RunAPI.
The assistant calls get_task with the task id and returns its status and available result.
The server resolves auth in this order:
RUNAPI_API_KEY environment variable, useful for headless and CI hosts~/.config/runapi/config.json, created by the MCP login tool or runapi logincheck_pricingThe config file is normally managed by login. A pre-provisioned headless config can use:
{
"apiKey": "your_runapi_key" }
Do not commit real API keys.
| Resource | URL |
|---|---|
| Luma model page | https://runapi.ai/models/luma |
| npm package | @runapi.ai/luma-mcp |
| GitHub repository | runapi-ai/luma-mcp |
| RunAPI MCP overview | runapi.ai/mcp |
| RunAPI docs | runapi.ai/docs |
Licensed under the Apache License, Version 2.0.