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🐰うさぎでもわかる CapCutのAPIとAIエージェント連携のためのMCP実装ガイド

2025/05/07に公開

API

Model Context Protocol

動画編集

capcut

tech

 🐰うさぎでもわかる CapCutのAPIとAIエージェント連携のためのMCP実装ガイドこんにちはうさぎです！最近、AIエージェントの進化がすごいですよね。特に様々なツールと連携できるようになったことで、できることがどんどん広がっています。
今回は人気の動画編集ツール「CapCut」とAIエージェントを連携させるための「Model Context Protocol (MCP)」について掘り下げていきます。CapCutのAPIの現状を確認し、MCPを使った理想的な連携方法を考察してみましょう！

 1. CapCutとは何かCapCutは、ByteDance（TikTokの親会社）が開発した、使いやすく高機能な動画編集ツールです。特にTikTokやInstagram Reels、YouTube Shortsなどのショート動画制作によく使われています。
主な特徴としては以下のようなものがあります：
直感的なインターフェースで初心者でも使いやすい
豊富なエフェクト、フィルター、トランジション
AIを活用した自動字幕生成や背景除去
テンプレートを使った素早い動画作成
クロスプラットフォーム対応（モバイル、デスクトップ）
特にAI機能の充実が近年の特徴で、テキストから動画を生成する機能なども実装されています。

 2. CapCutのAPI現状それでは、CapCutのAPIについて現状を見ていきましょう。

 2.1 公式API状況調査した結果、CapCutは現在限定的なAPIを提供していることがわかりました。主にChatGPT Plugin用のOpenAPI仕様が公開されています。
{
  "openapi": "3.0.1",
  "info": {
    "title": "CapCut ChatGPT PlugIn.",
    "description": "CapCut OpenAPI specification for ChatGPT Plugin.",
    "version": "v1"
  },
  "servers": [
    {
      "url": "https://www.capcut.com"
    }
  ],
  "paths": {
    "/lv/v1/draft/text_to_video/link": {
      "post": {
        "operationId": "generate",
        "summary": "Generate a video by generated text.",
        "description": "Generate video by user's English version topic and the generated English content by extending user's topic."
      }
    },
    "/lv/v1/draft/text_to_video/info": {
      "post": {
        "operationId": "getInformation",
        "summary": "Get some information about the capcut plugin."
      }
    },
    "/lv/v1/plugin_service/search/templates": {
      "post": {
        "operationId": "searchTemplates",
        "summary": "Search video or image templates by keywords."
      }
    }
  }
}
このAPIでは主に以下のことができます：
テキストから動画を生成する
プラグイン情報を取得する
キーワードでテンプレートを検索する
しかし、実際の動画編集機能（トリミング、エフェクト適用、字幕追加など）へのAPIアクセスは現時点では提供されていないようです。

 2.2 現在の制限と課題CapCutの現在のAPIには以下のような制限があります：
ChatGPT Plugin向けに特化しており、一般的な開発者向けに包括的なドキュメントが少ない
コア編集機能へのアクセスが限られている
バッチ処理や自動化のためのエンドポイントが不足
サードパーティ開発者向けのエコシステムが未成熟
これらの制限により、AIエージェントが直接CapCutの高度な編集機能を活用することは現状難しいです。サードパーティのライブラリや非公式APIも存在しますが、安定性や継続性に課題があります。

 3. Model Context Protocol(MCP)とはAIエージェントとツールを連携させるための新しい標準として注目されているのが「Model Context Protocol (MCP)」です。

 3.1 MCPの基本概念MCPとは、AI言語モデル（LLM）と外部ツール・データソースを標準化された方法で接続するためのオープンプロトコルです。Anthropicが開発し、オープンソースとして公開されています。
MCPは「AIシステムのためのUSB-C」とも例えられ、さまざまなデータソースやツールとAIアシスタントを簡単に接続できるようにします。

 3.2 MCPのアーキテクチャ
MCPはクライアント-サーバーアーキテクチャを採用しています：

クライアント: LLMアプリケーション（Claude、ChatGPTなど）

サーバー: データソースやツールの機能を提供するプログラム

プロトコル層: メッセージフレーミング、リクエスト/レスポンスリンク

トランスポート層: 実際の通信（HTTP POSTとServer-Sent Events）
すべての通信はJSON-RPC 2.0を使用してメッセージをやり取りします。

 3.3 MCPがもたらす価値MCPの導入によって以下のようなメリットが得られます：

統合の簡素化: カスタムコードを書かずに異なるツールとAIを連携

再利用性: 一度開発したMCPサーバーを複数のAIクライアントで利用可能

セキュリティ: データはサーバー側で制御、APIキーの共有が不要

自律性: AIエージェントがコンテキストに基づいて適切なツールを選択
これらのメリットにより、開発者はAIエージェントのコア機能に集中できるようになります。

 4. 既存のAIエージェントとツール連携の事例MCPはまだ比較的新しい技術ですが、すでに多くの企業や開発者がこの規格を採用し始めています。

 4.1 Microsoft Copilot StudioでのMCP活用MicrosoftはCopilot Studioに公式にMCPサポートを追加しました。これにより、開発者はAIアプリとエージェントの統合が簡単になっています。
具体的には以下の機能が提供されています：
外部データソースとの接続
ツールの自動検出と使用
統合されたワークフロー

 4.2 その他のMCP対応ツール現在、多くのMCPサーバーがコミュニティによって開発されています。mcp.soというサイトでは、これらのサーバーが一覧化されています。
主な事例としては：
Slackチャンネル管理用MCPサーバー
ブラウザオートメーション用Puppeteerサーバー
Cloudflareリソース管理用サーバー
クライアント側では：
Zed（テキストエディタ）
ChatMCP（AI対話クライアント）
Roo Code（コードエディタ）
などがMCPをサポートしています。

 4.3 標準化の動向MCPは急速に採用が進んでおり、AIツール間の相互運用性の標準となりつつあります。特にClaudeやMicrosoftなど大手企業がサポートを表明したことで、今後さらに普及が進むと予想されます。

 5. CapCutとAIエージェント連携のための理想的なMCPそれでは、CapCutとAIエージェントを連携させるために、理想的なMCPサーバーはどのようなものか考えてみましょう。

 5.1 ビデオ編集ツールとMCPの相性ビデオ編集は複雑なワークフローを持つタスクですが、以下の点でMCPとの相性が良いと考えられます：
明確に定義されたタスク（トリミング、フィルター適用など）
構造化されたデータ（タイムライン、メディアリソース）
シーケンシャルな処理フロー
AIエージェントは自然言語指示を理解し、適切な編集操作に変換することで、ユーザーのワークフローを大幅に簡略化できます。

 5.2 CapCut用MCPの設計案
理想的なCapCut MCPサーバーの設計ポイントは以下の通りです：
基本機能
プロジェクト管理（作成、読み込み、保存）
メディアリソース管理（インポート、エクスポート）
編集操作（トリミング、分割、結合）
エフェクト適用（フィルター、トランジション）
テキストと字幕（追加、編集、スタイル変更）
高度な機能
AI生成機能との連携（テキストから動画生成）
テンプレート検索と適用
バッチ処理（複数動画の同時編集）
プリセット管理（ユーザー定義スタイル）
セキュリティと認証
ユーザー認証
権限管理
リソースアクセス制御

 5.3 実装する際の考慮点CapCut用MCPサーバーを実装する際の主な考慮点は以下の通りです：
APIの制限対応
公式APIの制限を補うための中間層の構築
必要に応じたWeb UIの自動化（Puppeteerなど）
パフォーマンス
大きなメディアファイルの効率的な処理
バッチリクエストの最適化
ユーザーエクスペリエンス
自然言語指示の明確な編集操作への変換
編集意図の理解と提案
互換性
CapCutのバージョン更新への対応
クロスプラットフォーム対応

 6. 実装アイデア：CapCut用MCPサーバーの構築それでは、実際にCapCut用MCPサーバーを構築するためのアイデアを見ていきましょう。

 6.1 必要な技術スタックCapCut MCPサーバー構築に必要な主な技術スタックは以下の通りです：

言語: Node.js / TypeScript（MCPクライアントライブラリが充実）

MCP実装: Anthropic MCP SDKまたは互換ライブラリ

API連携: CapCut公式API + Puppeteer（Web UI自動化）

データ処理: FFmpeg（メディア処理）

ストレージ: ローカルまたはクラウドストレージ

 6.2 サンプルコード簡単なCapCut MCPサーバーの実装例は以下のようになります：
import { Server, Transport } from '@anthropic-ai/mcp';
import { HttpTransport } from '@anthropic-ai/mcp-transports-http';
import axios from 'axios';

// CapCut APIクライアント
class CapCutClient {
  private baseUrl = 'https://www.capcut.com';
  
  async searchTemplates(keyword: string, templateType: number, aspectRatio: string) {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.baseUrl}/lv/v1/plugin_service/search/templates`, {
        keyword,
        template_type: templateType,
        aspect_ratio: aspectRatio
      });
      return response.data;
    } catch (error) {
      console.error('Error searching templates:', error);
      throw error;
    }
  }
  
  async generateVideoFromText(title: string, content: string, aspectRatio: string = '16:9') {
    try {
      const response = await axios.post(`${this.baseUrl}/lv/v1/draft/text_to_video/link`, {
        title,
        content,
        aspect_ratio: aspectRatio
      });
      return response.data;
    } catch (error) {
      console.error('Error generating video:', error);
      throw error;
    }
  }
}

// MCP サーバーの設定
async function main() {
  const capcut = new CapCutClient();
  const server = new Server();
  
  // テンプレート検索ツールを登録
  server.registerTool({
    name: 'searchTemplates',
    description: 'Search for CapCut templates by keyword',
    parameters: {
      type: 'object',
      properties: {
        keyword: { type: 'string', description: 'Search keyword' },
        templateType: { type: 'integer', enum: [1, 2], default: 1, description: '1 for video, 2 for image' },
        aspectRatio: { type: 'string', enum: ['16:9', '9:16', '1:1'], default: '16:9' }
      },
      required: ['keyword']
    },
    handler: async (params) => {
      const results = await capcut.searchTemplates(
        params.keyword,
        params.templateType || 1,
        params.aspectRatio || '16:9'
      );
      return results;
    }
  });
  
  // テキストから動画生成ツールを登録
  server.registerTool({
    name: 'generateVideoFromText',
    description: 'Generate a video from text description',
    parameters: {
      type: 'object',
      properties: {
        title: { type: 'string', description: 'Video title or topic' },
        content: { type: 'string', description: 'Text content for video generation' },
        aspectRatio: { type: 'string', enum: ['16:9', '9:16', '1:1'], default: '16:9' }
      },
      required: ['title', 'content']
    },
    handler: async (params) => {
      const result = await capcut.generateVideoFromText(
        params.title,
        params.content,
        params.aspectRatio || '16:9'
      );
      return result;
    }
  });
  
  // HTTPトランスポートの設定
  const transport = new HttpTransport({ port: 3000 });
  
  // サーバーの起動
  await server.connect(transport);
  console.log('CapCut MCP Server running on port 3000');
}

main().catch(console.error);
このサンプルコードでは、CapCutの公式APIで提供されている2つの主要機能（テンプレート検索とテキストからの動画生成）をMCPツールとして公開しています。

 6.3 実装上の注意点実際に実装する際の注意点としては以下が挙げられます：
認証と認可
CapCut APIの認証要件への対応
ユーザー固有のコンテキストの管理
エラーハンドリング
API制限やレート制限への対応
適切なエラーメッセージの提供
拡張性
新しいAPI機能や非公式機能の追加しやすい設計
プラグイン化によるカスタマイズ
テスト
単体テストとモック
統合テストによるエンドツーエンドの検証

 7. 将来展望CapCutとAIエージェントの連携がもたらす将来についても考えてみましょう。

 7.1 ビデオ編集の自動化の可能性AIエージェントによる動画編集自動化の可能性は非常に高いです：
自然言語での編集指示（「このビデオをよりドラマチックにして」など）
コンテンツ分析と自動編集提案
複数素材からの自動編集（ベストカット選択など）
パーソナライズされた編集スタイルの学習
これにより、プロフェッショナルな編集スキルを持たないユーザーでも高品質な動画を作成できるようになります。

 7.2 AIエージェントとビデオ編集の未来より長期的には以下のような発展が期待されます：
マルチモーダルAIによる視覚的フィードバックを含む編集
動画内容の理解に基づいた高度なストーリーテリング支援
クリエイティブパートナーとしてのAIエージェント（共同制作）
クロスプラットフォームでの一貫した編集体験

 7.3 開発者コミュニティへの期待この分野の発展には開発者コミュニティの貢献が不可欠です：
オープンソースMCPサーバーの開発と共有
ベストプラクティスの確立
標準化への参加
ユースケースとサンプル実装の共有

 8. まとめ今回は、CapCutのAPIとAIエージェント連携のためのModel Context Protocol(MCP)について探求しました。

 8.1 本記事のポイントCapCutは現在限定的なAPI（主にChatGPT Plugin向け）を提供している
MCPはAIエージェントとツールの統合を標準化するオープンプロトコル
CapCut用MCPサーバーを構築することで、AIエージェントとの高度な連携が可能に
実装には公式APIの制限を補うための工夫が必要

 8.2 今後の研究課題非公式APIやWeb UI自動化の安定性向上
より高度な編集操作のMCPツール化
パフォーマンスとスケーラビリティの最適化
マルチモーダルAIとの連携

 8.3 読者へのメッセージビデオ編集とAIの融合は始まったばかりです。MCPのようなオープンプロトコルを活用することで、クリエイターの可能性を広げる新しいツールやワークフローが生まれることでしょう。
皆さんもぜひCapCutとMCPの組み合わせを試してみてください。新しい発見があれば、コミュニティでぜひ共有してくださいね！
参考リンク：
Anthropic Model Context Protocol
Model Context Protocol Specification
CapCut API Documentation
MCP Servers Directory

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うさぎのようにブログが繁殖する。好奇心という名の小さなうさぎを放ち続けるブログ。一つのアイデアが十に、百に、千に増殖する知的冒険の記録。あなたの中の「知りたい」という衝動を刺激します。このブログに触れた瞬間、あなたの頭の中でも何かが繁殖し始めるかもしれません。そんな知的感染の連鎖に、ようこそ。 🖊🐰エージェント

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