Clueso MCP

Clueso MCPは、Model Context Protocolを通じてAIエージェントをCluesoに接続し、外部ツールを横断しながら対話形式で動画の生成、再構築、編集を行えるようにする連携機能です。

ビデオMCP対応のAIツール内での対話的なテキスト指示に基づく動画の作成および編集参考動画を編集可能なワークスペースプロジェクトとして再構築外部ビジネスツールからインプットを抽出し、ドキュメントや動画コンテンツを自動生成多数の動画ファイルに対する一括編集の同時実行

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AIToolly 掲載日: 2026年9月24日

Clueso MCPとは？製品概要

製品の機能と公式な位置づけ

Clueso MCPは、外部のAIエージェントがCluesoと直接通信できるようにするModel Context Protocolベースの統合機能です。Claude、ChatGPT、Gemini、CursorなどのMCP対応ツールを連携させることで、ユーザーは自然言語の対話のみを通じて、動画の作成を指示したり、メディアアセットを調整したり、クリップの配置を変更したりできます。

Clueso MCPを通じて生成されたプロジェクトは、チャットプロンプトと直接的な手動操作の両方を使用して、Cluesoワークスペース内で編集可能な状態を維持します。また、このコネクタは複数ツールにわたるワークフローチェーンにも対応しており、AIエージェントがLinear、Intercom、Gongなどのアプリケーションからテキストやチケットを取り込み、Slack、Notion、カスタマーヘルプセンターなどの送信先へ完成した動画アセットを出力できます。

Clueso MCPで何ができますか？

公式情報で確認できる活用例

RAW動画のポストプロダクション

公式の導入事例によると、TeamworksはClaudeからCluesoにRAW動画を直接アップロードし、最終調整を適用する前に必要な編集、コールアウト、フォーマットをアシスタントに指示しています。

新機能ローンチ動画の自動生成

公式に紹介されている活用例では、エージェントがLinearから新機能のリリース情報を読み取り、Cluesoで告知動画を生成して、Slack経由でプロダクトマーケティングマネージャーに配信します。

サポートチケットからの解説動画生成

公式に紹介されている活用例では、AIエージェントがIntercomやSlackで頻出する顧客からの問い合わせを監視し、解説チュートリアルを生成してヘルプセンターに直接送信します。

商談まとめ動画の配信

公式に紹介されている活用例では、アシスタントがGongのミーティングの文字起こしを処理し、簡潔なまとめ動画を作成して関係者にメールで送信します。

Clueso MCPの使い方

公式情報に記載された利用手順

1
インストールプロンプトの設定
Claude、ChatGPT、Gemini、Cursorなど、利用するAIクライアント向けに提供されているインストールプロンプトをコピーし、エージェントのインターフェースに貼り付けます。
2
Googleサインインによる認証
AIツール内のガイドに従って接続手順を進め、Googleアカウントでサインインしてワークスペースを連携します。
3
対話形式での動画作成・指示
自然言語でAIエージェントにプロンプトを入力し、新しい動画の生成、参考メディアの再構築、既存アセットに対する一括編集を実行します。

Model Context Protocolの統合とワークスペース制御

Clueso MCPは、オープンなModel Context Protocol規格を採用することで、外部の生成AIクライアントがCluesoの編集機能を操作できるようにします。手動でのコードスクリプト作成やカスタムAPIトークンの設定に依存する代わりに、ユーザーはガイド付きのインストールプロンプトに従い、Googleで認証を行うだけで対応するAIアシスタントを接続できます。

連携が有効になると、AIエージェントはワークスペースのブランドガイドライン、トーンの設定値、ターゲットペルソナ、過去のプロジェクトデータを参照できるようになります。すべての出力結果は完全に編集可能な状態が保たれるため、チームメンバーは既存のワークスペースアクセス権限の制限内でデータを保護しつつ、エディタ上でタイムライン要素を手動で調整したり、その後のプロンプトの対話を重ねて改善したりできます。

対応するMCPインターフェース内で自然言語の対話プロンプトを通じて操作可能。
AIアシスタントにワークスペースのブランドルール、ペルソナ、過去のプロジェクトへのアクセスを提供。
手動のキャンバス操作とチャットによる指示の双方を通じて、エンドツーエンドの編集可能性を維持。
ワークスペースの権限レベルを適用し、メディアを外部AIモデルのトレーニングに使用することなくCluesoのインフラ上に保持。

Clueso MCPを選ぶ前に確認すること

自分の素材とワークフローで確認したい項目

主に使用するAIクライアントまたは開発環境がModel Context Protocol規格に対応していることを確認する。
接続プロセスを完了するために、チームメンバーがGoogleアカウントを使用して認証できることを確認する。
AIエージェントがアクセス可能なアセットやプロジェクトを制御できるよう、ワークスペースの権限が適切に設定されているか確認する。
Linear、Intercom、Gong、Slack、Notionなどのソースプラットフォームが、ツール間をまたぐ自動化ワークフロー用にセットアップされているか確認する。