MCP Digital Human Server Skill 技能

技能简介

MCP Digital Human Server（PyPI 包名 mcp-digitalhuman）是 AceDataCloud 数字人 API 的 Model Context Protocol（MCP）服务器，开源、Apache-2.0。它把云端数字人能力封装成标准 MCP 工具，让 Claude Desktop、Cline 等任何支持 MCP 的客户端，用一句话就能驱动"生成口型同步的数字人视频""克隆声音""管理异步任务"这类过去需要写脚本调 API 的工作。本地以 stdio 方式运行，也支持自托管 HTTP 传输；使用者只需准备一个 AceDataCloud API Token 即可接入。

核心能力

• 数字人视频生成：以源人脸视频或图片为素材，生成口型同步（lip-sync）的数字人播报视频。
• 声音克隆：基于短参考音频样本克隆音色，让数字人以指定声线说话。
• 任务管理工具：提供任务轮询、批量获取与删除等 MCP 工具，覆盖异步任务的完整生命周期（如 digitalhuman_get_task 查询任务状态）。
• 本地 stdio 接入：MCP 进程在本地运行，与客户端通过标准输入输出通信，Token 不离开本机配置。
• 自托管 HTTP 传输：mcp-digitalhuman --transport http --port 8000 可部署为内网 HTTP 服务，配合网络与 TLS 控制暴露。
• MCP 客户端一键配置：提供 Claude Desktop 的 uvx 启动配置模板，改个 Token 即用。

安装配置

1. 获取凭据：在 AceDataCloud Platform 注册并取得 API Token，注意不要把 Token 写进可提交的代码文件，调用前先确认计费定价。
2. 本地安装：python -m pip install mcp-digitalhuman，然后 export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'。
3. Claude Desktop 配置（macOS 路径 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：在 mcpServers 中加入 {"digitalhuman": {"command": "uvx", "args": ["mcp-digitalhuman"], "env": {"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN"}}}（需先安装 uv）。
4. 自托管部署：mcp-digitalhuman --transport http --port 8000，仅在具备适当网络与 TLS 防护时对外暴露。
5. 二次开发：pip install -e ".[dev,test]" 后可用 pytest -q 跑测试、ruff check . 做静态检查。

使用步骤

1. 安装包并注入 Token：pip install mcp-digitalhuman，设置 ACEDATACLOUD_API_TOKEN 环境变量。
2. 在 MCP 客户端中完成上述配置文件修改，重启客户端使其加载 digitalhuman 服务器。
3. 验证连接：对一个已有的任务 ID 调用 digitalhuman_get_task——工具能加载只说明 MCP 通了，真实查询才会验证下游 API 访问权；返回 401 检查 Token，403 或余额错误则按响应提示处理。
4. 发起创作：在对话中让客户端调用数字人工具，以人脸视频/图片为素材提交生成任务，克隆声音时提供短参考音频。
5. 跟进任务：通过任务轮询工具持续获取进度，生成完成后按需批量取回结果或删除过期任务。
6. 生产化：需要多客户端共享时改用 HTTP 传输部署为内网服务。

适用场景

1. 口播短视频批量制作：用一张照片或一段人脸视频批量生成带货、知识口播内容。
2. 多语言内容本地化：克隆原声线后为不同语种市场生成同形象、同音色的版本。
3. 虚拟主播与数字客服：为直播间、企业官网塑造 7×24 在线的虚拟形象。
4. 课程与培训视频：教育机构以统一讲师形象快速产出课程更新片段。
5. Agent 自动化内容流水线：把数字人能力作为 MCP 工具挂进 Claude 等 Agent，实现"选题—脚本—出镜视频"的全自动链路。

适用人群

短视频与内容创作者、跨境电商与出海运营、教育培训机构的课程制作人员，以及希望在 AI 工作流中直接调用数字人能力的 Agent 开发者。

工作原理

该包是一个薄封装的 MCP 网关：本地 MCP 进程通过 stdio（或 HTTP）接收客户端的工具调用请求，将其翻译为对 AceDataCloud Digital Human API 的 HTTPS 请求并返回结构化结果——底层服务始终在云端运行，本地进程并不离线执行生成。由于视频与声音克隆是耗时的异步操作，工作流采用"提交任务 → 轮询状态 → 取回产物"的三段式：MCP 工具集提供提交、digitalhuman_get_task 查询、批量获取与删除能力。客户端凭据仅保存在本机环境变量或配置文件中，配置文件属用户私有文件，HTTP 模式建议只在受控网络内开放。

官方链接

• PyPI：https://pypi.org/project/mcp-digitalhuman/
• GitHub：https://github.com/AceDataCloud/MCPs
• 文档：https://platform.acedata.cloud/documents/digitalhuman