Claude は AKOOL MCP などの接続済みサービスを通じて動画作成を依頼できます。この手順では、Claude Code が画像から動画への生成タスクを送信し、状態を確認して結果を取得します。動画を生成するのは AKOOL です。Claude はタスクの説明、確認、管理に使うチャット画面を提供します。
Claude から AI 動画を生成したい場合、Claude 自体はレンダリングモデルではないという点が重要です。AKOOL の AI 動画作成プラットフォームが、Model Context Protocol の接続を通じて生成ツールを提供します。
要点
- 接続：AKOOL Client ID と Client Secret を使い、Claude Code に AKOOL MCP サーバーを追加します。
- 準備：生成を送信する前に、使用が承認された元画像をワークフローから参照できることを確認します。
- 生成：まずツールとモデルを確認し、1 件の
video_image2video_createタスクを送信して識別子を保存します。 - 保存：
video_image2video_resultsで既存ジョブをポーリングし、再送信せずに完成した動画を保存します。
目次
- Claude は動画を生成できますか？
- Claude Code で動画を生成するには何が必要ですか？
- AKOOL MCP サーバーにはどう接続しますか？
- 画像から動画を生成する MCP タスクはどう動きますか？
- どのような Claude 動画プロンプトを使うべきですか？
- AI 動画の自動化で問題が起きたらどうしますか？
- クレジットとモデル選択の仕組みは？
- よくある質問
Claude は動画を生成できますか？
Claude は MCP を通じてレンダリングサービスに接続されていれば、動画生成を開始できます。この手順では、Claude Code が依頼を解釈し、Model Context Protocol が Claude と AKOOL のツールを接続し、AKOOL が実際の画像から動画への生成を行います。その後 Claude が非同期ジョブを確認し、完成した結果を返します。
| Layer | Role | What it does |
|---|---|---|
| Claude Code | Client and conversational interface | Understands your instruction and invokes tools |
| Model Context Protocol | Connection layer | Exposes AKOOL functions as tools Claude can discover and call |
| AKOOL | Generation service | Runs the image-to-video job and returns its result |
AKOOL の公式 MCP ドキュメントには現在、account_models、account_credit、video_image2video_create、video_image2video_results などのツールが記載されています。他の連携も知りたい場合は、AI 動画生成向け MCP サーバーをご覧ください。
Claude Code で動画を生成するには何が必要ですか？
Claude Code、有効な API 認証情報を持つ AKOOL アカウント、選択した生成に十分な AKOOL クレジット、接続先からアクセスできる承認済みの元画像が必要です。Claude の利用と AKOOL の生成料金は別です。
次の 4 点を準備します。
- Claude Code。このガイドでは Claude Desktop ではなく Claude Code を使用します。
- AKOOL Client ID と Client Secret。AKOOL は MCP 認証に
x-client-idとx-client-secretヘッダーを使用します。 - 生成クレジット。
account_creditで AKOOL の残高を確認します。 - 承認済みの元画像。自分が所有するか、変換する許可を得た画像を使います。
適切な元素材の準備については、AKOOL の画像から動画への生成手順をご覧ください。
鮮明な商品写真は最初のテストに適しています。指定したカメラの動きが加わっても商品を認識できるか、という明確な基準で確認できるためです。
AKOOL MCP サーバーにはどう接続しますか？
AKOOL が公開している Claude Code 用の手順を使います。サーバーのエンドポイントは https://openapi.akool.com/mcp/v1 で、x-client-id と x-client-secret ヘッダーで認証します。認証情報をプロンプト、スクリーンショット、リポジトリ、公開文書に含めないでください。
必要であれば Claude Code をインストールします。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
次に AKOOL MCP サーバーを追加します。AKOOL の掲載コマンドで認証情報を直接書かずに済む形は次のとおりです。
claude mcp add akool-mcp https://openapi.akool.com/mcp/v1 \
--header "x-client-id: $AKOOL_CLIENT_ID" \
--header "x-client-secret: $AKOOL_CLIENT_SECRET"
AKOOL のドキュメントでは、秘密情報をソース管理に登録せず、環境変数に保存することを推奨しています。
接続を確認します。
claude mcp list
次のように AKOOL サーバーの項目が表示されるはずです。
akool-mcp http https://openapi.akool.com/mcp/v1
最新の設定コマンドと詳細は、公式の AKOOL MCP 設定手順を参照してください。認証情報をスクリーンショットに写さないでください。
画像から動画を生成する MCP タスクはどう動きますか？
安全な手順では、確認、送信、状態確認、取得を分けます。新たな生成はクレジットを消費する可能性があります。既存ジョブの状態確認には同じ識別子を使い、生成を再送信しないでください。
1. 利用可能なツールとモデルを確認する
Claude に依頼します。
このセッションで利用できる AKOOL ツールを一覧にしてください。画像から動画を作成するツールと結果取得ツールを特定し、生成を開始せずに必要な入力を示してください。
探すツールは video_image2video_create と video_image2video_results です。AKOOL は account_models も公開しており、エージェントは接続先アカウントで利用できるモデルを確認できます。
2. 画像を準備する
被写体が明確で、利用権を確認できた安定した元画像を使います。
例：
/product-assets/blue-bottle-approved.png
Claude Code と関連ツールが実際にアクセスできないローカルパスには依存しないでください。
3. 送信前に計画する
Claude に依頼します。
承認済みの商品画像を元に、商品を静止させてゆっくり寄る短い動画を計画してください。送信前に、推奨モデル、対応設定、取得できる料金情報を示してください。
これは計画の段階です。有料の生成を開始してはいけません。
4. タスクを 1 件送信する
提案を確認したら、次のように依頼します。
合意した画像から動画への生成依頼を一度だけ送信してください。穏やかなカメラの動きを使い、商品は静止させ、タスク識別子を返してください。
AKOOL は video_image2video_create を作成ツールとして記載しています。
返された識別子をすぐに保存します。
Task ID: [SAVED_TASK_ID]
5. 同じタスクをポーリングする
次のように依頼します。
保存した識別子で既存タスクを確認してください。待機中、処理中、完了、失敗のどれかを報告し、別のタスクは作成しないでください。
AKOOL は、多くの MCP ツールが非同期であり、結果ツールを使って完了をポーリングすると説明しています。
6. 結果を保存する
完了したら、次のように依頼します。
完成した動画のリンクと保存先を返してください。元画像と比較し、元の出力を残したまま、次の試行に向けた動きの変更を 1 点提案してください。
簡単なライフサイクルは次のとおりです。
account_models
↓
video_image2video_create
↓
[SAVED_TASK_ID]
↓
video_image2video_results
↓
queued → processing → complete
↓
[RESULT_URL]
どのような Claude 動画プロンプトを使うべきですか？
タスクの状態を明確にするプロンプトを使います。安全面で重要なのは、セッションを確認するだけなのか、新たな有料生成を作成するのかという違いです。
| Prompt | What it does | New generation? |
|---|---|---|
| 1. Discovery | Inspects tools and required inputs | No |
| 2. Planning | Reviews model/settings before submission | No |
| 3. Generation | Submits the image-to-video task | Yes |
| 4. Status | Checks the saved task | No |
| 5. Save and revise | Retrieves output and proposes a revision | No, unless you approve another run |
プロンプト 1：確認
このセッションで利用できる AKOOL ツールを一覧にしてください。画像から動画を作成するツールと結果取得ツールを特定し、生成を開始せずに必要な入力を示してください。
プロンプト 2：計画
承認済みの商品画像を元に、商品を静止させてゆっくり寄る短い動画を計画してください。送信前に、推奨モデル、対応設定、取得できる料金情報を示してください。
プロンプト 3：生成
合意した画像から動画への生成依頼を一度だけ送信してください。穏やかなカメラの動きを使い、商品は静止させ、タスク識別子を返してください。
プロンプト 4：状態
保存した識別子で既存タスクを確認してください。待機中、処理中、完了、失敗のどれかを報告し、別のタスクは作成しないでください。
プロンプト 5：保存と修正
完成した動画のリンクと保存先を返してください。元画像と比較し、元の出力を残したまま、次の試行に向けた動きの変更を 1 点提案してください。
これらのClaude 動画プロンプトは、計画と実行を意図的に分けています。誤った二重送信で追加のクレジットを消費する可能性があるAI 動画自動化の手順全般で役立ちます。
AI 動画の自動化で問題が起きたらどうしますか？
再送信する前に現在のタスクと接続状態を確認してください。多くの失敗は認証、ファイルへのアクセス、非同期状態の問題であり、再生成が必要とは限りません。
| Symptom | First check | Next action |
|---|---|---|
| AKOOL tools are missing | claude mcp list | Recheck MCP setup and restart Claude Code |
| Authentication fails | Client ID and secret | Verify credentials in AKOOL dashboard |
401 Unauthorized | MCP headers | Replace invalid credentials |
| Source image cannot be used | File accessibility | Move or upload the asset somewhere the workflow can access |
| Job stays queued | Saved task ID | Poll the same job later |
| Result says failed | Existing result response | Read the failure before changing inputs |
| No download available | Job status | Confirm task is actually complete |
| Download link expired | Stored output/state | Retrieve a fresh available result rather than blindly regenerate |
| Two jobs appear | Task history | Confirm whether generation was submitted twice |
AKOOL は 401 Unauthorized が出た場合、アカウントの認証情報を確認するよう明記しています。
クレジットとモデル選択の仕組みは？
AKOOL サイト上の全モデルが現在の MCP タスクで使えると考えず、接続先アカウントのモデル確認とクレジット確認ツールを使用します。利用可能なモデルはアカウントとツールのスキーマに依存し、生成料金はモデルや設定によって変わります。
次を使います。
account_modelsで利用可能なモデルを確認します。account_creditで現在のクレジット残高を確認します。- 画像から動画への生成ツールが設定や見積もりを返す場合、それを使って送信前のタスクを把握します。
AKOOL の通常の Image-to-Video 画面でも、モデルごとに料金が異なると説明されています。
ある API 応答で差し引かれたクレジット数を、Claude Code による動画生成の共通料金として公開しないでください。モデル、解像度、長さ、アカウント、現在の料金は変わる可能性があります。
同様に、AKOOL の主要プラットフォームには広いモデル一覧がありますが、すべての MCP ワークフローで全モデルが公開されている証拠にはなりません。
Claude Code で最初の動画を生成する
役立つ流れはシンプルです。確認 → 計画 → 一度だけ送信 → タスク ID の保存 → ポーリング → 取得。
こうすることでMCP 動画生成のワークフローを調査しやすくなり、状態確認を 2 回目の有料生成と混同する危険を減らせます。
同じ生成機能を直接試すには、AKOOL の AI 動画作成プラットフォームを開いてください。設定の詳細は公式の AKOOL MCP ドキュメントを参照してください。
