프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Runway ML

제작자: mindstone버전 0.4.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.mindstone/mcp-server-runway

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Runway ML MCP server: AI video, image, audio, voice generation, and task management

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오
  • 입력해야 할 값: RUNWAYML_API_SECRET

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: RUNWAYML_API_SECRET, RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS, RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS, RUNWAY_ALLOWED_ROOT, RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "runway": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mindstone/mcp-server-runway"
      ],
      "env": {
        "RUNWAYML_API_SECRET": "your-value",
        "RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
        "RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "your-value",
        "RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "your-value",
        "RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add runway --env RUNWAYML_API_SECRET=your-value --env RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS=your-value --env RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS=your-value --env RUNWAY_ALLOWED_ROOT=your-value --env RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT=your-value -- npx -y @mindstone/mcp-server-runway

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "runway": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mindstone/mcp-server-runway"
      ],
      "env": {
        "RUNWAYML_API_SECRET": "your-value",
        "RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
        "RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "your-value",
        "RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "your-value",
        "RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "runway": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mindstone/mcp-server-runway"
      ],
      "env": {
        "RUNWAYML_API_SECRET": "your-value",
        "RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
        "RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "your-value",
        "RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "your-value",
        "RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • RUNWAYML_API_SECRET 비밀 필수 env
    Runway API key (from dev.runwayml.com)
  • RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS env
    Outbound HTTP request timeout in milliseconds (max 1800000)
  • RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS env
    Signed-URL upload timeout for large local files in milliseconds
  • RUNWAY_ALLOWED_ROOT env
    Sandbox root for local-file inputs to upload tools. Defaults to os.tmpdir().
  • RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT env
    Sandbox root for downloaded outputs. Defaults to ~/Downloads/runway-mcp.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 mindstone 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2189개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2189개 중 89%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2189개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Runway ML, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: RUNWAYML_API_SECRET

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.2)은 4일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

제작자: GLips

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

내 컴퓨터에서 실행★ 16,165MIT5개월 전 업데이트
설치

Claude Real Video

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo

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

내 컴퓨터에서 실행★ 2,284MIT2개월 전 업데이트
설치

Figma MCP Server

제작자: figma

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

클라우드에서 실행★ 2,15213개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

@mindstone/mcp-server-runway

Runway ML MCP server for Model Context Protocol hosts. Generate AI video, images, audio, speech, sound effects, and manage custom voices — all through a standardised MCP interface powered by Runway's generative AI models.

Status

  • Version: 0.4.2 · npm
  • Auth: API key (RUNWAYML_API_SECRET)
  • Tools: 23 (video, image, audio, voices, tasks)
  • Surface: cloud-api
  • Machine-readable: STATUS.json

Requirements

  • Node.js 20+
  • npm

One-click install

After clicking the button, your host will prompt you to fill: RUNWAYML_API_SECRET, RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS, RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS.

Manual config for Claude Desktop / Claude Code / Goose / Continue.dev (Runway ML)

{

"mcpServers": { "Runway ML": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@mindstone/mcp-server-runway" ], "env": { "RUNWAYML_API_SECRET": "", "RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "60000", "RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "600000" } } } }

Quick Start

Install & build
cd <path-to-repo>/connectors/runway

npm install npm run build

npx (once published)
npx -y @mindstone/mcp-server-runway
Local
node dist/index.js

Configuration

Environment variables
  • RUNWAYML_API_SECRET — Runway API key (from dev.runwayml.com)
  • MCP_HOST_BRIDGE_STATE — optional path to a host bridge state file used for credential management
  • MINDSTONE_REBEL_BRIDGE_STATE — backwards-compatible alias for MCP_HOST_BRIDGE_STATE
  • RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS — optional override (positive integer ms, max 30 min) for the outbound HTTP request timeout applied to Runway JSON API and host-bridge calls. Default: 60000 (60s). Raise this if you see TIMEOUT errors on slow submits; lower it if you want tighter bounds.
  • RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS — optional override (positive integer ms, max 30 min) for the signed-URL upload leg of uploadEphemeral (large local-file uploads). Default: 600000 (10 min). Sized for up-to-200MB uploads on typical consumer uplinks (~5 Mbps) with comfortable headroom; raise for slower connections or lower for tighter bounds.

Host configuration examples

Claude Desktop / Cursor
{

"mcpServers": { "Runway": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mindstone/mcp-server-runway"], "env": { "RUNWAYML_API_SECRET": "your-api-key" } } } }

Local development (no npm publish needed)
{

"mcpServers": { "Runway": { "command": "node", "args": [" /connectors/runway/dist/index.js"], "env": { "RUNWAYML_API_SECRET": "your-api-key" } } } }

Tools (23)

Configuration
  • configure_runway_api_key — Save your Runway API key
Video
  • generate_video_from_image — Animate a still image into a video
  • generate_video_from_text — Create a video from a text description
  • generate_video_from_video — Re-style or transform an existing video (Aleph 2.0)
  • character_performance — Animate a character with facial expressions and body movements (Act-Two)
  • upscale_video — Upscale a video up to 4K (Magnific Video Upscaler)

Video models: generate_video_from_image takes gen4_turbo (default), gen4.5, veo3.1 or veo3.1_fast; generate_video_from_text takes gen4.5 (default), veo3.1 or veo3.1_fast. veo3 is no longer accepted by Runway and is refused before any request; use veo3.1 or veo3.1_fast instead.

Image
  • generate_image — Generate an image from text, optionally with reference images
Audio
  • generate_speech — Generate spoken audio from text using ElevenLabs voices
  • generate_sound_effect — Generate sound effects from a text description
  • swap_voice — Replace the voice in an audio or video file
  • dub_audio — Translate and dub audio into a different language
  • isolate_voice — Isolate voice from background audio
Voices
  • list_custom_voices — List all custom voices you've created
  • create_custom_voice — Create a custom voice from a text description
  • preview_voice — Generate a short audio preview of a voice
  • delete_custom_voice — Delete a custom voice
Task management
  • check_runway_task — Check the status of a generation task
  • wait_for_runway_task — Wait for a task to complete (auto-poll)
  • cancel_runway_task — Cancel or delete a task
  • download_runway_output — Download a Runway output to a local file
  • upload_media — Upload a local file to Runway's ephemeral storage
Account
  • get_runway_balance — Check credit balance, tier limits, and usage
  • query_credit_usage — Query detailed credit usage by model and day

Licence

FSL-1.1-MIT — Functional Source License, Version 1.1, with MIT future licence. The software converts to MIT licence on 2030-04-08.

Host-authorized local inputs

files/readModes version 1 is an experimental extension used by these connectors, not part of the MCP standard. A compatible host (the app running the connector) decides which input files a tool call may read. The connector opens only the host-approved physical path, after resolving symlinks. The host supplies this permission information with each call; it is not a tool argument you need to set. Missing or invalid permission information, or a file absent from the approved list, stops the read.

Clients that do not negotiate this extension keep the connector's existing standalone file restrictions. This extension changes input-read permissions; existing output destinations, upload formats, size limits and file checks apply.

PopNx에게 묻기