フッテージ検索

フッテージ検索 API

このパイプラインをご自身のコードから呼び出せます。1回のリクエストで実行が始まり、モデルは独立したエンドポイントではなく入力フィールドです。

import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";

const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "footage-search",
  input: {
    query: "aerial shot of a coastline at sunrise",
  },
});

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="footage-search",
    input={
        "query": "aerial shot of a coastline at sunrise",
    },
))

client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))

input := json.RawMessage(`{
  "query": "aerial shot of a coastline at sunrise"
}`)

run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "footage-search", input)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

pipe2 pipelines run \
  --pipeline footage-search \
  --input-json '{"query": "aerial shot of a coastline at sunrise"}' \
  --wait

APIトークンを取得 →

パラメータ

query 必須

必要な映像素材を記述してください

string

max_per_source

Maximum clips to return per stock source. Raise it for more variety, lower it for speed.

51020 既定値 10

AIエージェントから使う

任意の MCP クライアントを pipe2 に接続すると、エージェントがこれらのツールを使えるようになります。このパイプラインを見つけ、上と同じスキーマを読み取って実行します。

• list_pipelines
• get_pipeline_schema
• run_pipeline
• get_pipeline_run_status
• request_upload

{
  "mcpServers": {
    "pipe2ai": {
      "url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
    }
  }
}

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よくある質問