Claude × MCP
AI映画制作パイプライン 運用仕様書

{
  "mcpServers": {
    "fal-ai": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fal.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${FAL_KEY}" },
      "timeout": 1800000
    },
    "kie-ai": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["${CLAUDE_PROJECT_DIR:-.}/vendor/kie-ai-mcp/dist/index.js"],
      "env": { "KIE_AI_API_KEY": "${KIE_AI_API_KEY}" },
      "timeout": 1800000
    },
    "elevenlabs": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["elevenlabs-mcp"],
      "env": {
        "ELEVENLABS_API_KEY": "${ELEVENLABS_API_KEY}",
        "ELEVENLABS_MCP_BASE_PATH": "${CLAUDE_PROJECT_DIR:-.}/assets/audio",
        "ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE": "files"
      },
      "timeout": 900000
    }
  }
}

# fal.ai（リモートHTTP）
claude mcp add --transport http fal-ai https://mcp.fal.ai/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $FAL_KEY"

# ElevenLabs（ローカルstdio）— "--" 以降がサーバー起動コマンド
claude mcp add --env ELEVENLABS_API_KEY=$ELEVENLABS_API_KEY --transport stdio elevenlabs \
  -- uvx elevenlabs-mcp

# 確認
claude mcp list          # ✔ Connected / ! Needs authentication / ✘ Failed
claude mcp get fal-ai

export CLAUDE_CODE_MCP_TOOL_IDLE_TIMEOUT=1800000   # 30分
export CLAUDE_CODE_MAX_CONCURRENT_SUBAGENTS=8
export CLAUDE_CODE_MAX_SUBAGENT_SPAWN_DEPTH=1
export MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS=50000

project-name/
├── .mcp.json
├── CLAUDE.md                    # 作品全体のルール（全サブエージェントが継承）
├── .claude/
│   ├── agents/                  # サブエージェント定義
│   └── skills/
│       ├── render-shot/SKILL.md
│       ├── retake-shot/SKILL.md
│       └── assemble-cut/SKILL.md
├── 00_planning/
│   ├── logline.md
│   ├── treatment.md
│   └── budget.json              # 予算上限と消化状況
├── 01_script/
│   └── screenplay.md            # Fountain形式推奨
├── 02_characters/
│   ├── sheet.json               # キャラクターシート索引
│   └── refs/                    # 正面・横・背面・表情差分
├── 03_storyboard/
│   ├── shots.json               # ★ 制作の中核。シーンパッケージの配列
│   └── boards/                  # 絵コンテ画像
├── 04_shots/
│   ├── S001_C01.mp4
│   ├── S001_C01.json            # シード・モデルID・プロンプト全文・コスト
│   └── _rejects/                # 不採用テイク（証跡として保管）
├── 05_audio/  { vo/ sfx/ music/ }
├── 06_edit/   { edl.json  master.mp4 }
└── 99_logs/   { generation_log.jsonl  compliance.md }

{
  "characters": [{
    "id": "kaede",
    "canonical_prompt": "24-year-old Japanese woman, shoulder-length black
      hair with blunt bangs, single silver ear cuff, charcoal wool coat
      over cream turtleneck, calm and slightly guarded expression",
    "negative_prompt": "blonde hair, glasses, heavy makeup",
    "refs": { "front": "...", "side": "...", "back": "...", "expressions": ["..."] },
    "voice": { "provider": "elevenlabs", "license": "commercial", "consent_record": "..." }
  }]
}

{
  "target_duration_sec": 300,
  "shots": [{
    "id": "S001_C01", "duration_sec": 8, "aspect": "16:9",
    "description": "楓が無人の駅ホームに立ち、遠くの踏切を見ている。冬の朝。",
    "camera": "slow dolly-in, eye level, 50mm equivalent, shallow DoF",
    "lighting": "cold overcast morning light, soft, blue-grey palette",
    "characters": ["kaede"], "audio_intent": "distant crossing bell, faint wind",
    "model": { "primary": "fal-ai/veo3.1/fast", "draft": "fal-ai/veo3.1/lite" },
    "reference_images": ["..."],
    "continuity": { "prev_shot_last_frame": null, "next_shot_first_frame_lock": true },
    "status": "pending", "takes": [], "budget_usd_cap": 6.0
  }]
}

{
  "takes": [
    { "take": 1, "seed": 883410221, "model_id": "fal-ai/veo3.1/fast",
      "prompt_full": "（実際に送信したプロンプト全文をそのまま保存）",
      "cost_usd": 1.20,
      "human_judgment": "手の位置が不自然。カメラをもう一段寄せる。",
      "verdict": "reject" },
    { "take": 4, "seed": 883410224, "verdict": "approved",
      "human_judgment": "視線の芝居が意図どおり。採用。" }
  ]
}

> script-writer サブエージェントで 00_planning/treatment.md から
  5分尺（想定38ショット）の脚本を Fountain 形式で書いてください。
  セリフは全体の30%以下に抑え、映像で語る構成にしてください。

1. mcp__fal-ai__submit_job     → job_id を即座に受け取る
2. mcp__fal-ai__check_job      → pollIntervalMs に従ってポーリング
3. mcp__fal-ai__get_job_result → 結果URLを取得
4. すぐにローカルへダウンロード（Bash: curl）

# 1. 結合
ffmpeg -f concat -safe 0 -i 06_edit/concat.txt -c copy 06_edit/_v.mp4

# 2. カラーグレーディング
ffmpeg -i 06_edit/_v.mp4 -vf "lut3d=luts/film_cold.cube" -c:a copy 06_edit/_vg.mp4

# 3. 音声ミックス（セリフ / SE / 音楽の3系統）
ffmpeg -i 06_edit/_vg.mp4 -i 05_audio/vo_mix.wav -i 05_audio/sfx_mix.wav -i 05_audio/music.wav \
  -filter_complex "[1:a]volume=1.0[a1];[2:a]volume=0.6[a2];[3:a]volume=0.35[a3];[a1][a2][a3]amix=inputs=3:duration=longest[aout]" \
  -map 0:v -map "[aout]" -c:v copy -c:a aac -b:a 192k 06_edit/master.mp4

# 4. ラウドネス正規化（-14 LUFS）
ffmpeg -i 06_edit/master.mp4 -af loudnorm=I=-14:TP=-1.5:LRA=11 -c:v copy 06_edit/master_norm.mp4

import { query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";

for await (const message of query({
  prompt: "shots.json の status:pending 全ショットを本番生成してください",
  options: {
    allowedTools: ["Read", "Write", "Bash", "Glob", "Agent"],
    env: {
      CLAUDE_CODE_MAX_CONCURRENT_SUBAGENTS: "8",
      CLAUDE_CODE_MCP_TOOL_IDLE_TIMEOUT: "1800000",
    },
    maxBudgetUsd: 200,
    agents: {
      "shot-generator": {
        prompt: `1. shots.json から指定ショットを読む
2. sheet.json から canonical_prompt と参照画像を読む
3. プロンプト = [canonical_prompt] + [description] + [camera] + [lighting]
   canonical_prompt は一字一句変更しない
4. submit_job で投入する。同期実行(run_model)は使わない
5. check_job でポーリング → get_job_result で結果URL取得
6. curl で即座にローカル保存（URLは失効する）
7. seed / model_id / prompt_full / cost_usd を記録`,
        tools: ["Read", "Write", "Bash", "mcp__fal-ai"],
        model: "sonnet", background: true, maxTurns: 40,
      },
      "continuity-checker": { model: "opus", tools: ["Read","Glob","Bash"] },
      "script-writer":       { model: "opus", tools: ["Read","Write"] },
    },
  },
})) { if ("result" in message) console.log(message.result); }

---
name: render-shot
description: 絵コンテJSONの1ショットを動画化する。ショットIDを引数に取る。
argument-hint: [shot-id]
context: fork
agent: shot-generator
background: true
model: sonnet
allowed-tools: Read Write Bash(curl *) Bash(ffprobe *)
---

ショット $0 を生成する:
1. shots.json から shot $0 の定義を読む
2. sheet.json から canonical_prompt と参照画像を取得
3. プロンプト構成: [canonical_prompt] + [description] + [camera] + [lighting]
4. submit_job で model.primary に投入。参照画像を必ず添付
5. check_job でポーリング → get_job_result のURLを curl で即座に保存
6. ffprobe で尺・解像度・音声トラックを検証
7. take エントリ（seed / model_id / prompt_full / cost_usd）を追記
8. shots.json の status を "review" に更新

{
  "total_cap_usd": 500,
  "phase_caps": { "draft": 30, "production": 350, "audio": 60, "retake_reserve": 60 },
  "per_shot_default_cap_usd": 6.0
}