大白话讲 MCP
“AI 视频不扑街”课程第 16 课，共 22 课。免费，有动画和小测验。
一个接口连所有工具
在这一级之前，Mira 全靠手动：打开 Higgsfield、粘贴提示词、等待、下载、再来一遍。现在给她找个帮手。AI 智能体就是像 Claude 或 ChatGPT 这样的聊天模型，它不光会回答，还能自己去别的服务里点按钮。要让智能体用上某个服务，得先把两者连起来。MCP（Model Context Protocol）就是干这个的：Anthropic 在 2024 年 11 月推出的开放标准。它的作者把 MCP 比作 USB-C 接口：一个口，什么设备都能插。服务只要做一次自己的 MCP，就能接到任何支持这个标准的智能体上。
里面发生了什么
流程每次都一样。Mira 用大白话写任务：“照分镜给镜头 2 做三版草稿”。智能体自己决定用哪个工具，再按我们学过的规矩写提示词：景别、运镜、光线、动作。工具生成视频，扣掉积分。智能体把结果给 Mira 看，由她决定下一步。关键是：智能体不会魔法。它写提示词的方式跟你一样，只是更快、不会累。它要是不懂导演和物理的规矩，提示词就会很弱。所以你前几级学的东西，现在都变成了给智能体的说明书。
Higgsfield 官方 MCP
Higgsfield 有官方 MCP 服务器，地址是 mcp.higgsfield.ai/mcp。在 Claude、ChatGPT 或 Cursor 里把它添加为连接器，用你的 Higgsfield 账号登录。之后智能体就能直接在聊天里生成图片和视频。2026 年 6 月 9 日，MCP 里还加入了 Kling Motion Control，就是动作迁移那一课讲的工具。生成扣的是你账号里的积分，所以智能体花的是你的钱，不是它自己的。同类的还有：Runway、HeyGen、fal.ai 也给智能体提供 MCP 或 API。逻辑都一样，变的只是模型和价格。
到底为什么要用智能体
一个镜头手动做更省事。智能体的价值在批量。一条 15 秒的广告，Mira 有五个镜头，每个三版草稿，还要做不同尺寸的版本。手动就是几十次重复操作：复制提示词、改个细节、点生成、等、下载、改名。总有一次会出错，贴错参考图。智能体拿着镜头表，按同一套规矩写提示词，批量跑完，把结果分好文件夹。这段时间 Mira 不用点按钮，而是做只有人能做的事：挑出最好的那条，决定哪里要改。
智能体花的是你的钱
智能体特别卖力：你说一句“做到完美”，它可能一口气跑四十条 4K，一晚上烧掉一个月的积分。所以第一天就要定好四条规矩。第一，任务里直接写积分上限。第二，4K、长镜头这种贵的步骤，必须等你明确说“可以”才做。好的智能体应用会在每次操作前请你确认，别关掉这个设置。第三，聊天里不贴 API 密钥和密码，只用连接器登录，不然密钥会一直留在聊天记录里。第四，智能体要记账：跑了什么、花了多少，让你随时能查。
写需求，别只说“做酷一点”
“做个酷炫的球鞋广告”，不管交给人还是智能体，都是个烂任务：它会自己脑补一切，而且多半补错。好的需求五行就够。目标：时长、产品、平台、尺寸、受众。主角：附上“同一张脸”那一课的角色文件夹，让智能体用参考图，而不是自己编长相。镜头：分镜里的哪几场，每场几版草稿。预算：草稿用低分辨率，写清积分上限。停：智能体在哪一步必须停下来等你。五行一分钟就能写完，能省下好几个小时的返工。
智能体替不了你的事
智能体能拿走重复劳动，但有四件事还得人来。审美：智能体感觉不到哪条有生命力、哪条很尴尬，这要你看着草稿网格来定。创意和故事：智能体执行计划很在行，但这条视频为什么存在、观众该有什么感受，是你的活。版权：智能体不会检查路人是不是长得像某个真明星，画面里有没有别人的 logo。还有最后的“发布”：对信息流里的视频负责的是人，不是模型。下一课我们用一条一个人两三天做完的广告，把整条流程完整搭一遍。
自测一下
- Mira 想让 Claude 直接在聊天里去 Higgsfield 做草稿。她该怎么做？
正确答案: 把 Higgsfield MCP 加成连接器，用账号登录. 智能体通过 MCP 使用服务，连接器用账号安全登录，聊天里不出现密钥。 - 智能体说“为了质量”，要直接做 40 条 4K。她该怎么回？
正确答案: 不行：先在上限内做低分辨率草稿，选中的才上 4K. 贵的步骤只在挑完之后做。上限和确认保护预算。 - Mira 对智能体说：“做个酷炫的球鞋广告。”缺了什么？
正确答案: 一份需求：目标、带参考图的主角、镜头、预算和停止点. 五行需求就能让智能体一次做对。 - 智能体生成了 15 版草稿，还给每版打了分。最终由谁来选？
正确答案: Mira：智能体的分数只是参考，审美和责任在她. 重复活交给智能体，镜头有没有生命力、发出去的后果，由人来判断。