AutoFlowCut AutoFlowCut
🔌 MCPサーバー

Claude Code連携ガイド

Model Context Protocolを通じてClaude CodeからAutoFlowCutを直接制御

🤖 MCPとは？

Model Context Protocol（MCP）を使用すると、Claude CodeからAutoFlowCutをターミナルで直接制御できます。CSVシーンの読み込み、プロンプトの更新、バッチ画像生成、CapCutへのエクスポートまで、すべて自然言語コマンドで実行可能です。

MCPサーバーはstdioを通じてClaude Codeと通信し、ローカルHTTP API（ポート3210）を通じて実行中のAutoFlowCutアプリに接続します。

🏗️ アーキテクチャ 

Claude Code ←→ MCP Server (stdio) ←→ Electron App (HTTP :3210)
                  ↕                            ↕
           CSV / project.json          React Renderer (IPC)
           .audio_review.json          State直接変更
1. CSV直接管理 — ディスク上のCSVとproject.jsonファイルの読み書き
2. HTTPアプリ制御 — localhost APIを通じて実行中のアプリ状態を直接操作

📦 インストール

方法A：グローバル設定（推奨）

すべてのプロジェクトで使用できます。~/.claude.jsonに保存されます。

ターミナル 
cd /path/to/Flow2CapCut/mcp-server
npm install
claude mcp add --scope user --transport stdio flow2capcut -- node $(pwd)/index.js

方法B：プロジェクトローカル（.mcp.json）

特定のプロジェクトでのみ使用します。プロジェクトルートに.mcp.jsonを作成してください。

.mcp.json 
{
  "mcpServers": {
    "flow2capcut": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/Flow2CapCut/mcp-server/index.js"]
    }
  }
}

インストール確認：

claude mcp list

🧰 ツールカテゴリ

📊 CSV管理

CSVファイルからシーンの読み込み、一覧表示、検索、更新、保存を行います。プロンプトの一括更新やシーンフィールドの管理をサポートします。

load_csv list_scenes update_prompt save_csv

🖼️ リファレンスツール

project.jsonのキャラクターおよびシーンリファレンスを管理します。一覧表示、詳細確認、プロンプト更新をサポートします。

list_references get_reference update_reference_prompt

🎬 アプリ制御

HTTPを通じて実行中のアプリを制御します。画像生成、バッチ処理、ステータス監視、CapCutエクスポートを実行します。

app_start_scene_batch app_wait_batch export_capcut

🔧 ワークフローゲート

レビューステップを通じてパイプラインの進捗を追跡します。ステップの合格/不合格判定と全体の進捗状況を確認します。

mark_step_done get_progress

📖 主要ツールリファレンス

ツール 説明
load_csv CSVファイルと画像ディレクトリを読み込み
list_scenes 範囲指定可能なシーン一覧表示
update_prompt 個別シーンの英語プロンプトを更新
batch_update_prompts 複数シーンのプロンプトを一括更新
app_start_scene_batch 保留中シーンのバッチ画像生成を開始
app_wait_batch バッチ生成完了まで待機（ロングポーリング）
export_capcut CapCutプロジェクトにエクスポート
get_schema CSV/SRT/オーディオスキーマドキュメントを取得
list_styles 87種類のスタイルプリセットをカテゴリ別に表示

🚦 ワークフローゲートシステム

パイプラインは順次ステップ（R1〜R12）に従います。各ステップはレビューに合格してから次のステップが開放されます。進捗状況はR_progress.jsonに記録されます。

ゲート前提条件

ステップ フェーズ 前提条件
R1-R3 スクリプト & CSV設定 なし
R4-R6 リファレンス & プロンプト R3合格
R7-R9 画像生成 & レビュー R6合格
R10-R12 オーディオ、エクスポート & 最終 R9合格

使用方法

# ステップを合格としてマーク
mark_step_done(step="R10-3_scenes_review", result="pass", reviewer="subagent")

# 全体の進捗を確認
get_progress()

🌐 HTTP APIエンドポイント

AutoFlowCutの設定でMCP HTTPサーバーを有効にすると、127.0.0.1:3210で利用可能になります。

メソッド パス 説明
GET /api/status サーバーヘルスチェック
GET /api/references リファレンス一覧（base64画像除外）
GET /api/scenes シーン一覧（画像データ除外）
GET /api/batch-status バッチ生成の進捗状況
POST /api/generate-reference リファレンス画像生成をトリガー
POST /api/generate-scene 個別シーン画像生成をトリガー
POST /api/start-batch 全バッチ生成を開始
POST /api/update 汎用ステート更新（IPC中継）

📚 関連ガイド

ファイルインポートガイド CapCutエクスポートガイド スキルガイド オーディオパッケージガイド