プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Vidofy

作者:vidofyバージョン 0.1.3i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名ai.vidofy/mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Generate video, images, audio and speech with Vidofy — Veo 3.1, Kling 3.0, Flux 2 and 570+ models.

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • カテゴリ: デザイン・画像・音声
  • 入力が必要なもの:VIDOFY_TOKEN

インストール

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。

インストールの前に

「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

  • クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://vidofy.ai/mcp-app

または、パソコンで動かす

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "vidofy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@vidofy/mcp"
      ],
      "env": {
        "VIDOFY_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http vidofy https://vidofy.ai/mcp-app

または、パソコンで動かす

claude mcp add vidofy --env VIDOFY_TOKEN=your-value -- npx -y @vidofy/mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "vidofy": {
      "url": "https://vidofy.ai/mcp-app"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "vidofy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@vidofy/mcp"
      ],
      "env": {
        "VIDOFY_TOKEN": "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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "vidofy": {
      "type": "http",
      "url": "https://vidofy.ai/mcp-app"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "vidofy": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@vidofy/mcp"
      ],
      "env": {
        "VIDOFY_TOKEN": "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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://vidofy.ai/mcp-app

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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。

自分で入力する値

  • VIDOFY_TOKEN 秘密 必須 env
    Personal MCP token from vidofy.ai/en/studio/account/mcp-tokens. Spends your own Vidofy coins.

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。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

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

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン vidofy.ai で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2184件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2184件のうち74%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2184件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

Vidofyは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1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。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:VIDOFY_TOKEN

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.3)がレジストリに届いたのは11 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

代わりの候補

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

Figma Context MCP

作者:GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新
インストール

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新
インストール

Figma MCP Server

作者:figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

クラウドで動く★ 2,15213 か月前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

@vidofy/mcp

MCP server for [Vidofy](https://vidofy.ai) — generate images, video, audio and speech from Claude, ChatGPT, VS Code, Gemini CLI, Cursor, Hermes, or any MCP client, billed to your own Vidofy account, at the same prices the website charges.

Over 570 models, including Veo 3.1, Kling 3.0, Flux 2, Seedance 2.5, Wan 2.7, Hailuo 2.3, Runway, Luma Ray 2, Qwen Image 3.0, Vidu Q3 and LTX 2 — text-to-video, image-to-video, text-to-image, image editing, video and photo effects, lipsync, text-to-speech and voice cloning. The agent browses the catalogue, prices a generation before running it, and follows one to its result.

Status: first public release.

This server is for personal Vidofy accounts. It takes one credential,

VIDOFY_TOKEN, and spends your own coins — the same balance the website

spends, at the same prices. There is no other billing mode: VIDOFY_API_KEY is

refused at startup, and that is a decision, not a feature waiting on a release.

Tools

ToolWhat it doesSpends
list_modesWhat Vidofy can generate: text-to-image, image-to-video, lipsync, speech…no
list_modelsThe models in one mode, with each one's credit cost and rough durationno
get_modelOne model's full input contract: a JSON Schema, its file slots and their limitsno
estimate_costWhat a generation will cost, before running itno
`generate`Runs it. The only tool that spends the balance.yes
get_statusWhether a generation has finishedno
get_resultThe finished mediano
get_balanceCoins left, and how many expire with the subscriptionno
get_usageRecent generations and what they costno

The usual order is list_modes → list_models → get_model → estimate_cost → generate → get_status → get_result.

generate is the only tool without readOnlyHint, which is what tells a client to ask the user before running it. It charges at submit, not on success, and returns immediately with an id — a generation takes from ~30 seconds to several minutes, so the agent polls get_status rather than holding the call open. Output is private by default; pass public: true only when the user asked for a permanent public link.

File inputs take a path on the machine running the server. The package reads the user's own file and streams it with the submit — it never makes a temporary copy — and checks the extension and size against that model's own limits first, so a file the server would reject never leaves the disk.

Not exposed, deliberately: checkout, auto top-up, purchases, referrals, the daily reward. Nothing in this package can buy coins or change a plan, however it is prompted.

Setup

There are two ways in. Take the first one unless your client cannot do it.

1. Remote connector — nothing to install

Give your client this URL:

https://vidofy.ai/mcp-app

You sign in in your browser and approve once. No token to copy, nothing to keep in a config file, and nothing to update when this package changes.

ClientHow
Claude.ai · Claude DesktopSettings → Connectors → *Add custom connector* → paste the URL → Connect, then approve the sign-in. They share one list: add it in either and it appears in both. Available on every plan, including Free — where you get one connector.
ChatGPTSettings → Connectors → add a custom connector (no such option? turn on Developer Mode in Settings first) → paste the URL → Connect, then approve. On a Business or Enterprise workspace an administrator adds it for everyone.
VS CodeAdd an MCP server of type http with the URL above, then approve the sign-in in your browser. VS Code identifies itself with its own published client metadata, so there is nothing to register and no client secret to obtain.
Claude Code · Codex · CursorEach accepts a remote MCP server URL. Follow that client's own MCP documentation and give it the URL above.

Then ask it: *"list Vidofy modes"* to confirm the connection, and *"make me a 5-second clip of a red bicycle"* — it prices the generation before running it.

Some clients cannot take this route, and it is worth knowing why before you try. Signing in here needs a client that identifies itself with a published metadata document — an https URL the authorization server fetches. Clients that instead expect to register themselves at a registration_endpoint, or to be handed a client_id and client_secret you created by hand, have nothing to work with: this server issues neither. Gemini CLI and Hermes are both in that group today. Take route 2 — it is not a lesser path, just a different way of proving who you are.

2. Local stdio server — works with every client here

Create a personal MCP token at vidofy.ai → Studio → Account → MCP Access. It is shown once.

// claude_desktop_config.json   (Cursor: .cursor/mcp.json — same shape)

{ "mcpServers": { "vidofy": { "command": "npx", "args": ["-y", "@vidofy/mcp"], "env": { "VIDOFY_TOKEN": "vmt_..." } } } }

npx fetches it on first run. Prefer a pinned copy? npm i -g @vidofy/mcp, then:

{ "command": "vidofy-mcp", "env": { "VIDOFY_TOKEN": "vmt_..." } }

The entry is the same everywhere — the file it goes in, and what the outer key is called, are not. Check yours against your client's own documentation before you paste:

ClientFileOuter key
Claude Desktopclaude_desktop_config.jsonmcpServers
Cursor.cursor/mcp.jsonmcpServers
Gemini CLIsettings.json, user-level or per projectmcpServers
VS Code.vscode/mcp.json, or the user-profile mcp.json`servers` — and each entry adds "type": "stdio"
Hermesconfig.yaml in the Hermes home directorymcp_servers — YAML, not JSON

So VS Code wants:

// .vscode/mcp.json

{ "servers": { "vidofy": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@vidofy/mcp"], "env": { "VIDOFY_TOKEN": "vmt_..." } } } }

and Hermes wants the same thing in YAML:

mcp_servers:

vidofy: command: npx args: ["-y", "@vidofy/mcp"] env: VIDOFY_TOKEN: "vmt_..."

Both paths reach the same account, the same models and the same balance. The difference is only where the process runs and how you prove who you are.

One client shows more than the others. A generation normally comes back as text the model reads out. A host that supports MCP Apps gets a live card instead — the picture or clip itself, its progress while it runs, and a download button — and the server offers it only to a host that says it can render one. Claude and VS Code both do (in VS Code, turn on chat.mcp.apps.enabled). Everywhere else the same result arrives as text and, for an image, an inline picture. Nothing is missing; it is just quieter.

Environment
VariableRequiredWhat it does
VIDOFY_TOKENyesPersonal MCP token (vmt_…). Spends your own Vidofy coins, exactly as the studio does.
VIDOFY_API_BASEnoOverride the origin the server talks to — an origin only, no path. Defaults to https://vidofy.ai, which is what you want.

VIDOFY_API_KEY is recognised only in order to be refused: a vky_… key bills a different balance, which this server does not serve. Setting it stops startup with a message naming the token to use instead — and setting *both* is refused too, since the two bill different balances and no precedence rule is worth having to remember.

Development

npm install

npm run build npm run inspect # MCP Inspector — spends nothing

VIDOFY_API_BASE points it at a different origin, if you are running one.

Nothing here writes to stdout. With stdio transport, stdout *is* the protocol channel — a single stray console.log() puts a non-JSON line in the stream and the client drops the connection with an error that explains nothing. Diagnostics go to stderr via the log() helper in src/index.ts.

Layout

src/config.ts          credential + mode + base URL, validated at startup

src/backend.ts the only place that talks HTTP: auth, retries, multipart, errors src/schema.ts one model's m_options → a JSON Schema the agent can fill in src/map/b2c.ts both response shapes → one; strips the provider cost src/tools/info.ts list_modes, list_models, get_model src/tools/generation.ts estimate_cost, generate, get_status, get_result src/tools/account.ts get_balance, get_usage src/index.ts the server: stdio transport, tool registration, annotations

server.json MCP registry manifest (name must match package.json "mcpName")

Licence

MIT

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