2026年8月24日
ClaudeやCursorからAI画像・動画を生成する：MCPの完全マニュアル
あなたのAIアシスタントは文章を書き、コードを書き、計画を立てられます。そして最近、MCPプロトコルのおかげで、会話から離れることなく画像や動画も作れるようになりました。本物の生成エンジンに2分で接続する方法、1セント単位の正確なコスト、そして有能なエージェントとクレジットを浪費するエージェントを分ける習慣を解説します。
あなたのアシスタントは、画像について語るだけでなく、作れるようになりました
MCPプロトコルのおかげで、ClaudeやCursorのようなアシスタントは会話の途中で本物の画像・動画ジェネレーターを呼び出し、説明文の代わりに完成したファイルのURLを返せます。
Claudeにブログ記事を書いてと頼めば、書いてくれます。その記事に挿絵をつけてと頼むと、少し前までは「画像は生成できません」と丁寧に断られ、別の場所にコピペするためのプロンプトを提案されるだけでした。その先はご存じの通りです：別のツールを開き、プロンプトを貼り付け、画像をダウンロードし、戻ってくる。時間を節約してくれるはずのアシスタントが、1日に3往復を追加していたわけです。
この壁は崩れつつあります。現代のAIアシスタントは外部ツールを使えます：ウェブ検索、ファイルの読み取り、サービスの呼び出し。そしてこれらのツールを接続するための共通規格が生まれてからは、対応するアシスタントなら誰でも本物の画像・動画生成エンジンを操縦できます。「このセクションに霧の森のキツネの写真を添えて」と言えば、30秒後には画像のURLが会話の中に届きます。
このガイドでは、Claude、Cursor、あるいはMCP対応の任意のクライアントをImaginodeに接続する方法を紹介します。ImaginodeはAI創作キャンバスで、48のモデル（Flux 2、Nano Banana 2、Seedream 5、Kling V3、Seedance 2.5、Veo 3.1…）に透明なクレジットカウンターつきでアクセスできます。設定は2分、インストールはゼロ、あなたのアシスタントが制作スタジオになります。
MCP：AIアシスタントのUSBポート
Model Context Protocolは、アシスタントが外部ツールを発見し呼び出す方法を定めたオープン規格です：MCPサーバーが関数を公開し、クライアントがそれを使う。誰が何を書いたかは問いません。
MCPはModel Context Protocolの略です。2024年末に登場したオープン規格で、以降エコシステム全体に採用されました：Claude、Cursor、その他数十のクライアントがネイティブに対応しています。発想はシンプルです：各アシスタントが各サービスへの独自の接続方法を発明する代わりに、MCPサーバーが共通フォーマットで自分のツールを記述し、対応クライアントならどれでもそれを発見して呼び出せる。よくUSBポートに例えられます：ひとつの差し込み口に、何千ものデバイス。
具体的には、MCPサーバーは名前つきのツールを、パラメータと説明とともに公開します。Imaginodeのサーバーは4つを公開しています：利用可能なモデルを価格つきで一覧する、画像を生成する、動画を開始する、生成を結果まで追跡する。アシスタントに画像を頼むと、アシスタント自身がツールを選び、プロンプトを埋め、呼び出しを実行し、URLを報告してくれます。配管はあなたの目に入りません。それが狙いです。
重要なディテール：Imaginodeのサーバーはホスティング型で、アドレスはhttps://imaginode.ai/api/mcpです。マシンへのインストールは不要、クローンするリポジトリもなく、NodeやPythonの設定も要りません。これがリモートMCPサーバーと、インストールを要求するローカルサーバーの違いです：ここで必要なのはAPIキーひとつだけです。
ImaginodeをClaudeに接続する：ストップウォッチ片手に2分
ImaginodeのプロフィールでAPIキーを作成し（メール認証必須、シークレットの表示は1回のみ）、MCPクライアントに渡します：Claude Codeならコマンド1行、Claude.aiならカスタムコネクタ、CursorならJSONブロックです。
第一ステップ：キー。まだならImaginodeでアカウントを作成し（登録時にお試しクレジットつき、メール認証は必須）、プロフィールの「APIキー」セクションを開きます。キーに名前をつけ（例えば「Claude Code」）、作成します。imk_で始まるシークレットが表示されるのは1回だけです：すぐにコピーしてください。失くした場合はキーを失効させて新しく作ればよく、10秒で済みます。
第二ステップ：接続。Claude Codeならターミナル1行で足ります：claude mcp add --transport http imaginode https://imaginode.ai/api/mcp --header "Authorization: Bearer あなたのキー"。Claude.aiやデスクトップアプリでは、サーバーのURLと同じヘッダーでカスタムコネクタを追加します。Cursorでは、mcp.jsonファイルにURLとAuthorizationヘッダーつきでサーバーを宣言します。他のMCP対応クライアントもすべて同じロジックです：URLひとつ、ヘッダーひとつ。
第三ステップ：ありません。会話を開いて頼んでみてください：「嵐の中の岬の灯台の画像を、フィルム写真風で生成して」。アシスタントがツールを呼び出し、画像が生成され、URLがスレッドに届きます。正確なクレジットコストと残高は、結果が届く前に、呼び出しのたびに知らされます。
接続後、あなたのアシスタントにできること
執筆中のコンテンツに挿絵をつける、ビジュアルをシリーズで展開する、動画クリップを開始して完成ファイルまで追跡する：アシスタントは、他の仕事と同じスレッドの中で生成を連続実行します。
最も直接的なユースケースは、執筆しながらの挿絵づくりです。アシスタントがセールスページ、記事、ニュースレターを書いているとき、同じスレッドの中で、文脈を保ったまま、それに合うビジュアルを生成できるようになりました。画像プロンプトは、会話にすでに含まれるすべて、あなたのブランド、トーン、セクションの正確なテーマの恩恵を受けます。あなたのプロジェクトを何も知らない、別タブで開いたジェネレーターとは大違いです。
第二の系統：シリーズ生成です。「同じボトルを白いスタジオ背景で、次に明るい木目の上で、次に夜の雰囲気で生成して」：アシスタントは呼び出しを連続実行し、ファイルに名前をつけ、URLを一覧にしてくれます。大量に展開するAI商品写真や、バリエーションを試したいYouTubeサムネイルなら、作業ループはひと言に縮まります。しかも各呼び出しがコストを返すので、シリーズ全体がいくらかかったか正確にわかります。
動画も同じ原理で動きますが、ひとつ違いがあります：動画の生成には1〜5分、大きなフォーマットではそれ以上かかります。そこでツールは追跡用のIDとコストを即座に返し、アシスタントが定期的にステータスを問い合わせて、完成したらURLを届けてくれます。その間、アシスタントは別の作業を続けられます：エージェントであって、砂時計ではないのです。
いくらかかるのか、そしてエージェントが暴走できない理由
各呼び出しはキャンバスと同じレートでクレジットから引き落とされ（画像は1〜7クレジット、動画は約30〜170）、失敗は自動返金され、キーごとに毎分10生成のクォータがあらゆる暴走を抑えます。
まずは一番気になる質問から：エージェントにお金を使わせるのは、本当に賢明なのでしょうか。Imaginodeでは、ガードレールは約束の中ではなくインフラの中にあります。各生成は実行前に、既知の価格で引き落とされます：画像は1〜7クレジット、動画はモデル、長さ、解像度に応じて約30〜170クレジット、1クレジットは1ユーロセントに相当します。モデル別の詳細は公開されており、list_modelsツールがアシスタント自身に価格を伝えます。
生成が提供元側で失敗した場合、クレジットは自動的に返金されます。チケットも申し立ても不要です：完了したものにしか支払いません。そして何より、エージェントは残高を超えて使うことが決してできません：借越なし、月末の請求サプライズなし。起こり得る最悪のシナリオは、残高ゼロとチャージを促すメッセージです。
残るのはループするエージェントのケース、スクリプトの暴走で同じ生成を連射するケースです。各APIキーは毎分10生成に制限されています：現実的な用途にはすべて十分で、あなたの不在中に残高を空にするには少なすぎます。キーが漏洩したり不安になったりしたら、プロフィールでワンクリックすれば即座に失効します。アクティブなキーは最大5本、用途ごとに1本が良い習慣です。
良いエージェントと浪費するエージェントを分ける習慣
プレミアムに払う前に1クレジットのモデルで反復する、プロンプトは英語で書く、動画のステータスは30秒ごとに確認して決して再実行しない、出力URLを入力として再利用する：請求額を変える4つの習慣です。
第一の習慣、最も効くもの：エコノミーで検証し、プレミアムで仕上げる。Flux Schnellは1クレジットで、構図、雰囲気、フレーミングのテストには十分すぎるほどです。プロンプトが固まったら、同じアイデアをNano Banana 2やFlux 2 Proで再実行して最終レンダリングにします。きちんとブリーフされたアシスタントはこのルールを自分で適用します：「エコノミーで反復して、品質モードに移るタイミングはこちらで言うから」と伝えるだけです。キャンバス上でモデルを選ぶときと同じロジックです。
第二の習慣：プロンプトは英語で。生成モデルはあらゆる言語を理解しますが、その学習データは圧倒的に英語中心で、英語のほうが結果の精度が上がります。朗報です：あなたのアシスタントは優秀な翻訳者です。日本語で話しかけ、英語のプロンプトはアシスタントに組み立てさせ、何を送信したか見せてもらいましょう。効くプロンプトの書き方を学ぶ最良の方法です。
第三と第四の習慣は、動画とチェーンのためのものです：「遅い気がするから」と動画を決して再実行しないこと。そのためにステータス追跡があり、再実行は丸ごと1回分の生成コストがかかります。そして出力URLを入力として再利用すること：前のステップで生成した画像は、次の動画の最初のフレームとして使えます。キャンバス上で2つのノードをつなぐのとまったく同じです。こうしてあなたのアシスタントは、会話の中で本物のワークフローを組み立てるようになります。
開発者向け：同じことを3つのRESTエンドポイントで
カタログはGET /api/models、生成の開始はPOST /api/generate（モデル、プロンプト、オプション、Bearerでキー）、追跡はGET /api/generate/status：MCPサーバーは公開REST APIの上にかぶせたファサードにすぎません。
直接スクリプトを書きたいなら、MCPサーバーがやっていることはすべて3つの公開エンドポイントで実現できます。GET https://imaginode.ai/api/modelsは、オプションとクレジット価格を含む完全なカタログを認証なしで返します。POST https://imaginode.ai/api/generateは生成を開始します：モデル、プロンプト、オプション（長さ、解像度、フォーマット、音声、入力画像）を含むJSONに、Authorizationヘッダーでキーを添えると、レスポンスにはリクエストID、引き落とされたコスト、新しい残高が含まれます。
続いてGET https://imaginode.ai/api/generate/statusで生成を追跡します：実行中はrunning、完了すればcompletedと出力URL、失敗すればfailedと実施済みの返金です。キャンバスともMCPとも同じパイプライン、同じ検証、同じ課金です：仕組みはひとつ、入り口は3つ。
入力画像はあなたのImaginodeアカウント上にホストされている必要があります。メディアライブラリにインポートしたものか、以前の生成のURLを再利用するかのどちらかです。ドキュメントのAPIとMCPガイドが、各フィールド、制限、ベストプラクティスを5か国語で詳しく解説しています。
チャット、キャンバス、エージェント：同じエンジンへの3つの扉
キャンバスは設計し、ワークフローを保管する場所であり続けます。MCPとAPIは、アシスタントやスクリプトが同じエンジンを、同じクレジット残高で動かしに来るための扉です。
アシスタントが何でも生成できるなら、まだキャンバスを開く必要はあるのでしょうか。あります。理由はシンプルです：会話は直線的だからです。ビジュアルなパイプラインを設計し、バリエーションを並べて比較し、キャラクターのリファレンスを保管し、数週間後に自分の作業を見つけ出すには、ノードキャンバスがアトリエであり続けます。一方エージェントは実行に秀でています：量産する、展開する、テキストやコードやファイルを含むより大きなワークフローに生成を組み込む。
両者がこれほど補い合うのは、すべてを共有しているからです：同じアカウント、同じクレジット、同じメディアライブラリ。今朝Claudeが生成した画像は、今晩にはあなたのImaginodeメディアにあり、動画ノードに接続できる状態です。キャンバス上で作ったリファレンスキャラクターは、明日アシスタントが送るプロンプトのヒントになります。
この記事でImaginodeを知ったなら、最短ルートは変わりません：アカウントを作成し、まずキャンバスで最初の生成を行ってモデルとコストを理解し、それからAPIキーを作ってアシスタントを接続することです。そこから先は、マウスにも会話にも同じように応える制作スタジオが手に入り、各画像がいくらかかったかを、いつでも1セント単位で教えてくれます。