Runway ML

Runway ML רץ באופן מקומי מתוך חבילת Node.js שפורסמה במרשם npm: @mindstone/mcp-server-runway, גרסה 0.4.1. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Node.js; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם npx - הפקודה המקובלת היא npx -y @mindstone/mcp-server-runway@0.4.1. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: RUNWAYML_API_SECRET (חובה, סודי), RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS, RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS, RUNWAY_ALLOWED_ROOT ו-RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT; יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה.

בפורמט ה-JSON של mcpServers, שלקוחות MCP רבים לדסקטופ ולעורכי קוד קוראים, הרשומה נראית כך (מצייני מקום בסוגריים זוויתיים):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-runway": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mindstone/mcp-server-runway@0.4.1"
      ],
      "env": {
        "RUNWAYML_API_SECRET": "<סוד>",
        "RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "<ערך>",
        "RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "<ערך>",
        "RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "<ערך>",
        "RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "<ערך>"
      }
    }
  }
}

נגזר מהרשומה במרשם, ולא נבדק כאן. מה השרת עושה, ובאילו תנאים, נקבע על ידי המפרסם שלו; כדאי לבדוק את מאגר הקוד או את האתר שלו לפני שנותנים לו גישה לחשבונות או לקבצים שלך. איך מוסיפים שרת MCP לעוזר AI · לפני שמתחברים