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MCP工具

Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts
⭐ 307 Stars 🍴 31 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
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✦ AI Skill Hub 推荐

Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 8.0 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析
Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程 评为 AI 评分 8.0 分,属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览

Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 307
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
31
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/Anil-matcha/Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "awesome-gemini-omni-api-prompts---claude-mcp---------": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "awesome-gemini-omni-api-prompts"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "awesome-gemini-omni-api-prompts___claude_mcp_________": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "awesome-gemini-omni-api-prompts"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 56/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Awesome Google Gemini Omni Prompts

Awesome PyPI version Stars License: CC BY 4.0 Google Gemini Omni Google AI

A curated collection of high-quality prompts and patterns for Google Gemini Omni — Google's natively multimodal any-to-any video generation model. This repository is your go-to reference for prompting Google Gemini Omni across text-to-video, image-to-video, audio-to-lip-sync, and video editing — covering cinematic shots, character-consistent stories, product ads, anime, scientific visualization, B-roll, and more.

Whether you're building a video generation app with the Gemini Omni API or chasing cleaner prompt patterns, you'll find ready-to-use prompts here that unlock Google Gemini Omni's full potential.

Join the discussion: https://www.reddit.com/r/GeminiOmniAI/

API access: All prompts work with MuAPI — a hosted media API that gives you Gemini Omni text-to-video, image-to-video, and video-edit with a simple REST call. Get your API key →
pip install gemini-omni-api

```python from gemini_omni_api import GeminiOmniAPI

api = GeminiOmniAPI(api_key="your-muapi-key")

Installation

pip install gemini-omni-api

Or clone this repo and install directly:

git clone https://github.com/Anil-matcha/Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts.git
cd Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # add your MUAPI_API_KEY

Python Wrapper — Quick Start

```python from gemini_omni_api import GeminiOmniAPI

api = GeminiOmniAPI(api_key="your-muapi-key") # or set MUAPI_API_KEY env var

Hero Walking Cycle Across Environments

Reference: character reference (full body). Prompt:

Using the attached character as the subject, generate a continuous walking sequence where the environment transitions seamlessly every 3 seconds: 0–3s desert dunes at sunset, 3–6s neon-soaked rainy city street, 6–9s misty alpine forest, 9–12s clean white infinity studio. Character stride, outfit, and proportions remain identical throughout. Camera tracks alongside in profile, locked focal length, 12 seconds, 16:9.

---

Environment Swap — Interior to Rooftop

Prompt:

Keep the subject and all their motion identical but replace the background environment with a sunlit urban rooftop at golden hour. City skyline visible in the background, warm directional rim light matching the new environment falling on the subject, soft atmospheric haze. Seamless integration — no compositing artifacts.

---

Three-Scene Mini-Film From One Reference

Reference: single portrait of the protagonist. Prompt:

The attached image is the main character. Generate three connected shots, same person in all three, identical face, hair, and wardrobe throughout:
1) 0–4s: Wide shot, she walks out of a Parisian apartment building into morning light, holding a paper coffee cup, slow dolly-back
2) 4–8s: Medium shot, she stops at a flower stall, smiles at the vendor, picks up a bouquet, soft sidelight
3) 8–12s: Close-up, she sits on a bench by the Seine, looks off-camera contemplatively, gentle breeze in hair
Cinematic 35mm look throughout, consistent color grade, no cuts to other characters.

---

Two-Character Sword Duel — Reference Both

References: two character images. Prompt:

Image 1 and image 2 are the two combatants. Generate a 10-second cinematic sword duel under a stormy bamboo forest at night. Choreography: clash 1 sparks fly, parry, character 1 advances with three quick strikes, character 2 dodges and counters with a sweeping cut, locked-blade standoff with both faces close to camera, slow dolly-around. Rain falls throughout, lightning flashes punctuate the impacts. Maintain both characters' exact faces and costumes. 10 seconds, 21:9 cinemascope.

---

Style Transfer From Reference Image

Reference: a stylized art piece. Prompt:

Re-render the previous clip in the visual style of the attached image — match its color palette, brush texture, and lighting language. Preserve the original motion, framing, and subject identity exactly.

---

Resources & API Docs

Use Google Gemini Omni via MuAPI

MuAPI provides all three Gemini Omni generation modes — text-to-video, image-to-video, and video-edit — as a hosted REST service. No extra account required beyond an API key.

ModeEndpointKey inputs
Text-to-VideoPOST /gemini-omni-text-to-videoprompt
Image-to-VideoPOST /gemini-omni-image-to-videoprompt, image_urls (1–5)
Video EditPOST /gemini-omni-video-editprompt, video_url and/or image_urls
Audio ProfilePOST /gemini-omni-audioaudio_id, name
CharacterPOST /gemini-omni-characterimages_list, descriptions

All modes return {"request_id": "..."}. Poll GET /predictions/{request_id}/result until status == "completed".

REST API Reference

All endpoints follow the same submit → poll pattern:

POST https://api.muapi.ai/api/v1/{endpoint}   →  {"request_id": "abc123", "status": "processing"}
GET  https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/{request_id}/result  →  poll until status == "completed"

Text-to-Video

import requests, time

API_KEY = "your-muapi-key"
BASE = "https://api.muapi.ai/api/v1"

resp = requests.post(
    f"{BASE}/gemini-omni-text-to-video",
    headers={"x-api-key": API_KEY},
    json={
        "prompt": "35mm anamorphic rain-soaked Tokyo alley at 2 AM, slow dolly-in",
        "duration": 8,              # 4 | 6 | 8 | 10
        "aspect_ratio": "16:9",     # "16:9" | "9:16"
        "resolution": "1080p",      # "720p" | "1080p" | "4k"
        # "audio_ids": ["aoede"],   # optional — list of up to 3 voices
        # "character_ids": [...],   # optional character IDs
        # "seed": 42,               # optional seed
    },
)
request_id = resp.json()["request_id"]

while True:
    r = requests.get(f"{BASE}/predictions/{request_id}/result", headers={"x-api-key": API_KEY}).json()
    if r["status"] == "completed":
        print(r["outputs"])
        break
    time.sleep(5)

Image-to-Video

```python

Upload reference image(s) first

with open("reference.png", "rb") as f: image_url = requests.post( f"{BASE}/upload_file", headers={"x-api-key": API_KEY}, files={"file": f} ).json()["url"]

resp = requests.post( f"{BASE}/gemini-omni-image-to-video", headers={"x-api-key": API_KEY}, json={ "prompt": "Animate the subject with subtle breathing and gentle hair movement", "image_urls": [image_url], # list of 1–5 URLs "duration": 6, "aspect_ratio": "9:16", "resolution": "1080p", # "720p" | "1080p" | "4k" # "audio_ids": ["aoede"], # optional — list of up to 3 voices # "character_ids": [...], # optional character IDs }, )


#### Video Edit
python with open("clip.mp4", "rb") as f: video_url = requests.post( f"{BASE}/upload_file", headers={"x-api-key": API_KEY}, files={"file": f} ).json()["url"]

resp = requests.post( f"{BASE}/gemini-omni-video-edit", headers={"x-api-key": API_KEY}, json={ "prompt": "Change the season to winter, add falling snow", "video_url": video_url, "trim_start": 0, "trim_end": 8, # max 10 s window; source video max 30 s "duration": 8, "aspect_ratio": "16:9", "resolution": "1080p", # "720p" | "1080p" | "4k" # "image_urls": [...], # optional reference images (max 5) # "audio_ids": ["aoede"], # optional — list of up to 3 voices # "character_ids": [...], # optional character IDs }, )


#### Audio Profile
python resp = requests.post( f"{BASE}/gemini-omni-audio", headers={"x-api-key": API_KEY}, json={ "audio_id": "aoede", # base voice from AUDIO_IDS "name": "My Narrator Voice", # "voice_description": "Warm storytelling tone", # optional # "example_dialogue": "Welcome to the story.", # optional }, ) request_id = resp.json()["request_id"]

API Parameters

ParameterT2VI2VV2VValues
promptstring (required)
duration4 \6 \8 \10 (default 8)
aspect_ratio"16:9" \"9:16" (default "16:9")
resolution"720p" \"1080p" \"4k" (default "1080p")
audio_idslist of up to 3 voice names (optional)
character_idslist of character IDs (optional)
seedint 0–2147483647 (optional)
image_urlsoptlist of 1–5 URLs, each ≤20 MB
video_urloptURL, max 100 MB / 30 s
trim_startfloat seconds (default 0)
trim_endfloat seconds, max 10 s window (default 10)

Image slot budget (V2V): when video_url is set, max 5 image_urls.

Available audio_ids voices: achernar · achird · algenib · algieba · alnilam · aoede · autonoe · callirrhoe · charon · despina · enceladus · erinome · fenrir · gacrux · iapetus · kore · laomedeia · leda · orus · puck · pulcherrima · rasalgethi · sadachbia · sadaltager · schedar · sulafat · umbriel · vindemiatrix · zephyr · zubenelgenubi

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能
👥 适合人群
Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师
🎯 使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

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建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ
Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts 是一款Python开发的AI辅助工具。Curated Google Gemini Omni prompts & API examples — text-to-video, image-to-video, video edit via the Gemini Omni API on muapi.ai. Python wrapper, MCP server, REST examples.
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts — Claude MCP 必备工具中文教程 在MCP工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

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🌐 原始信息
原始名称 Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts
原始描述 Curated Google Gemini Omni prompts & API examples — text-to-video, image-to-video, video edit via the Gemini Omni API on muapi.ai. Python wrapper, MCP server, REST examples.
Topics ai-artai-filmmakingai-videoawesome-listgemini-apigemini-omniprompt
GitHub https://github.com/Anil-matcha/Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/Anil-matcha/Awesome-Gemini-Omni-API-Prompts 🌐 官方网站  https://muapi.ai/gemini-omni

收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-22 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。