Manim MCP

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更新時間 : 2026-03-13

Manim - MCPとは？

Manim - MCPは、あなたの文章での説明を自動的に高品質な教育用アニメーションビデオに変換できるインテリジェントなアニメーション生成システムです。3Blue1Brownのmanimアニメーションライブラリと高度なAI技術を組み合わせており、誰でも簡単に専門的な数学、科学、教育コンテンツのアニメーションを作成できます。

Manim - MCPの使い方は？

Manim - MCPは3つの方法で使用できます：1) コマンドラインツールとして直接アニメーションを生成する；2) AIエージェントとして多段階の対話型創作を行う；3) MCPサーバーとしてClaude、CursorなどのAIアシスタントに統合する。あなたが望むアニメーションの内容を説明するだけで、システムが自動的にコードを生成し、ビデオをレンダリングします。

適用シーン

Manim - MCPは、教育者、コンテンツクリエイター、学生、研究者に特に適しており、数学概念の可視化、科学原理のデモンストレーション、オンラインコース教材、技術デモンストレーションビデオなどの作成に使用できます。システムは数学、物理、コンピュータサイエンスなどの分野でのアニメーション生成に特に優れています。

主要機能

インテリジェントなコード生成

5,300以上の索引付きドキュメントを持つRAGシステムを使用し、3,140個の3Blue1Brownシーン例と1,652個のAPIシグネチャを含み、高品質なmanimコードの生成を保証します。

多エージェントAIパイプライン

四つの段階の処理フロー：概念分析→シーン計画→コード生成→コードレビュー。各段階には専用のAIエージェントが担当します。

並列音声生成

ビデオレンダリングと音声ナレーションを同時に行い、ビデオの長さに合わせてナレーションのリズムを自動調整し、複数のAI音声をサポートします。

複数のLLMプロバイダーサポート

Google Gemini、Anthropic Claude、DeepSeekなどの複数のAIモデルをサポートし、必要に応じて柔軟に選択できます。

AST感知コード検索

Probeツールを統合し、構文木に基づいて意味的なコード検索を行い、関連するコード例をより正確に見つけます。

自己学習システム

自動的にエラーから学習し、エラーパターンと修正方法を保存し、システムは使用するにつれて不断に改善されます。

クラウドストレージ統合

S3/MinIOクラウドストレージをサポートし、レンダリング結果を自動的にアップロードし、共有可能なURLリンクを生成します。

MCPサーバー互換性

Model Context Protocol標準に準拠しており、Claude Desktop、CursorなどのAIツールとシームレスに統合できます。

利点

プログラミング経験不要：ユーザーは自然言語で説明するだけで、システムが自動的に専門的なアニメーションコードを生成します。

高品質な出力：3Blue1Brownの実際の生産コードベースに基づいており、アニメーションの品質を保証します。

迅速な反復：既存のアニメーションの編集をサポートし、色、スタイルなどの要素を迅速に調整できます。

教育に適している：数学や科学の概念の視覚的表現に特に優れています。

拡張可能なアーキテクチャ：モジュール化設計で、新しいアニメーションモードやAIモデルを簡単に追加できます。

制限

外部サービスに依存：Google GeminiなどのAI APIキーが必要で、費用が発生する可能性があります。

技術的な要件：manimglと関連する依存関係をインストールする必要があり、初心者には一定のハードルがあります。

レンダリング時間：複雑なアニメーションの場合は、レンダリングに長い時間がかかる可能性があります。

コンテンツの制限：数学や科学のコンテンツに最適で、他のタイプのコンテンツでは効果が限られる場合があります。

ハードウェア要件：3Dアニメーションには良好なGPUサポートが必要です。

使い方

環境準備

Python 3.11以上とmanimglライブラリをインストールし、Google Gemini APIキーを取得します。

環境変数の設定

.envファイルを作成し、APIキーとその他の設定オプションを設定します。

知識ベースの索引付け

最適な結果を得るために、まずすべての利用可能なコード例とドキュメントを索引付けます。

最初のアニメーションを生成する

簡単なコマンドを使用して最初のアニメーションを作成します。

音声ナレーションを追加する

アニメーションに音声解説を追加し、コンテンツをより生き生きとさせます。

MCPサーバーを起動する

システムをMCPサーバーとして実行し、AIアシスタントと統合します。

使用例

数学概念の可視化

オンライン数学コース用に固有ベクトルと固有値の可視化アニメーションを作成します。

物理原理のデモンストレーション

中心極限定理を示す統計アニメーションを制作します。

幾何学的証明のアニメーション

幾何学定理の証明過程を動的なデモンストレーションにします。

教育ビデオシリーズ

関連する一連の教育アニメーションを作成し、完全なコースコンテンツを形成します。

よくある質問

Manim - MCPを使用するためにプログラミング経験が必要ですか？

システムはどのようなタイプのアニメーションをサポートしていますか？

アニメーションを生成するのにどれくらいの時間がかかりますか？

アニメーションにカスタムコンテンツを追加するにはどうすればいいですか？

システムに必要なハードウェア構成は何ですか？

ClaudeなどのAIアシスタントと統合するにはどうすればいいですか？

音声ナレーションはどの言語と音声をサポートしていますか？

レンダリングされたビデオはどこに保存されますか？

🚀 manim-mcp

manimgl（3Blue1Brownのライブラリ）とマルチエージェントLLMパイプラインによって動作する、テキストから動画アニメーションを生成するツールです。見たいものを記述すると、レンダリングされたアニメーションが返されます。

CLIツール、LLMパワードエージェント、またはClaudeなどのAIアシスタントとの統合に使用するMCPサーバーとして動作します。

💻 使用例

円から正方形への変形	3D回転立方体
`manim-mcp gen "Transform a blue circle into a red square"`	`manim-mcp gen "A 3D cube rotating. Use ThreeDScene."`

YouTubeで20以上のサンプルアニメーションを見る

✨ 主な機能

RAGパワードのコード生成 - 5,300以上のインデックス付きドキュメントを使用して、高品質なコード生成を行います。
- 3,140の3Blue1Brownシーンサンプル
- 1,652のmanimgl APIシグネチャ（正確なパラメータ付き）
- 101のアニメーションパターンテンプレート（リーマン和、変形、物理学など）
- 470のライブラリドキュメントファイル
- 16以上の一般的なエラーパターン
Probe統合 - Probeを使用したオプションのAST認識型セマンティックコード検索機能があります。
- Tree-sitterベースのコード解析（Python構造を理解）
- より良いキーワードマッチングのためのハイブリッドBM25 + TF-IDFランキング
- 完全なコードブロック抽出（切り捨てなし）
マルチアニメーションビデオ - 各ビデオは2つ以上のアニメーションパターンを使用して、プロフェッショナルな品質を実現します。
マルチエージェントパイプライン - 概念分析、シーン計画、コード生成、コードレビューを行います。
自己学習 - エラーパターンと修正を保存し、継続的に改善します。
マルチプロバイダLLM - Google Gemini、Anthropic Claude、DeepSeekをサポートします。
音声ナレーション - 並列音声生成と自動同期機能があります。
- 最初にビデオコードが生成されます（ナレーションの制約なし）
- TTSはビデオレンダリングと並行して実行されます
- 音声は自動的にビデオの長さに合わせて調整されます
パラメータ検証 - APIシグネチャにより、無効なメソッド呼び出しを防止します。

🚀 クイックスタート

pip install -e ".[rag]"

前提条件

Python 3.11以上
manimglのインストール: pip install manimgl
Google Gemini APIキーをMANIM_MCP_GEMINI_API_KEYとして設定
オプション: ChromaDB（RAG用）、ffmpeg（音声混合用）、LaTeX（数式テキスト用）、S3/MinIO（クラウドストレージ用）
オプション: ProbeによるAST認識型コード検索（cargo install probe-searchでインストール）

環境変数

.env.exampleを.envにコピーし、値を入力してください。

# LLM Provider
MANIM_MCP_GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key
MANIM_MCP_GEMINI_MODEL=gemini-3-flash-preview  # デフォルト

# 代替: Claude
# MANIM_MCP_LLM_PROVIDER=claude
# MANIM_MCP_CLAUDE_API_KEY=your-claude-api-key
# MANIM_MCP_CLAUDE_MODEL=claude-sonnet-4-20250514

# 代替: DeepSeek
# MANIM_MCP_LLM_PROVIDER=deepseek
# MANIM_MCP_DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-api-key

# RAG (ChromaDB)
MANIM_MCP_RAG_ENABLED=true
MANIM_MCP_CHROMADB_HOST=localhost
MANIM_MCP_CHROMADB_PORT=8000

# S3 Storage (オプション)
MANIM_MCP_S3_ENDPOINT=localhost:9000
MANIM_MCP_S3_ACCESS_KEY=minioadmin
MANIM_MCP_S3_SECRET_KEY=minioadmin
MANIM_MCP_S3_BUCKET=manim-renders

# Probe Search (オプション - AST認識型コード検索用)
# シーンサンプルを検索するパスをコロンで区切って指定
MANIM_MCP_PROBE_PATHS=/path/to/3b1b-videos:/path/to/manim-examples

📦 使用方法

アニメーションの生成

# シンプルモード（デフォルト） - 直接LLMによるコード生成
manim-mcp gen "Transform a blue circle into a red square"

# 高度なモード - RAGを使用したマルチエージェントパイプライン
manim-mcp gen "Visualize the central limit theorem" --mode advanced

# 品質と形式のオプションを指定
manim-mcp gen "Animate eigenvectors" --quality high --format mp4

生成モード:

--mode simple（デフォルト）: 直接LLMによるコード生成、高速
--mode advanced: RAG検索を伴うマルチエージェントパイプライン（ConceptAnalyzer → ScenePlanner → CodeGenerator → CodeReviewer）

音声ナレーション付きで生成

manim-mcp gen "Introduction to linear algebra" --audio
manim-mcp gen "Pythagorean theorem proof" --audio --voice Kore

音声は並列パイプラインを使用して自動同期されます。

Manimコードが最初に生成されます（ビデオ駆動）
ビデオレンダリングとTTS生成が並行して実行されます
音声は自動的にビデオの長さに合わせて調整されます
音声は最終的なビデオに混合されます

既存のアニメーションを編集

manim-mcp edit <render_id> "Make the vectors red and add axis labels"

レンダリングの一覧表示、詳細表示、削除

manim-mcp list --status completed --limit 10
manim-mcp get <render_id>
manim-mcp delete <render_id> --yes

エージェントモード

LLMに多段階の要求を解釈させます。

manim-mcp prompt "Create a video on eigenvectors, then edit it with better colors"

MCPサーバー

Claude、Cursor、または他のMCPクライアントとの統合に使用するModel Context Protocolサーバーを起動します。

manim-mcp serve
manim-mcp serve --transport stdio
manim-mcp serve --transport streamable-http

RAGインデックス作成

最高のコード生成品質を得るために、すべての知識ソースをインデックス化します。

# 現在のインデックスの状態を確認
manim-mcp index status

# 3b1bビデオシーンをインデックス化（3,140シーン）
manim-mcp index 3b1b-videos --path /path/to/3b1b/videos

# manimgl APIシグネチャをインデックス化（1,652シグネチャ）
manim-mcp index api

# アニメーションパターンをインデックス化（101パターン）
manim-mcp index patterns

# エラーパターンをインデックス化（16以上のパターン）
manim-mcp index errors

# ライブラリドキュメントをインデックス化（470ドキュメント）
manim-mcp index manim-docs

# コレクションをクリア
manim-mcp index clear patterns --yes

Docker

すべての依存関係（ChromaDB、MinIO）を含めて実行します。

export MANIM_MCP_GEMINI_API_KEY=your-api-key
docker compose up

これにより、以下が起動します。

ポート8000でMCPサーバー
ポート8001でChromaDB
ポート9000/9001でMinIO

🔧 技術詳細

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      AUDIO PIPELINE (parallel with video)                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                              │
│   prompt ──► Code Generation (video-driven)                                  │
│                           │                                                  │
│              ┌────────────┴────────────┐                                     │
│              │                         │  PARALLEL                           │
│              ▼                         ▼                                     │
│   ┌──────────────────┐      ┌──────────────────┐                            │
│   │  Render Video    │      │  Generate Script │                            │
│   │                  │      │  + TTS Audio     │                            │
│   └────────┬─────────┘      └────────┬─────────┘                            │
│            │                         │                                       │
│            ▼                         ▼                                       │
│       video.mp4              audio segments                                  │
│            │                         │                                       │
│            └────────────┬────────────┘                                       │
│                         ▼                                                    │
│              Pace audio to video duration                                    │
│                         │                                                    │
│                         ▼                                                    │
│                  Mix Audio + Video ──► S3 upload ──► URL                     │
│                                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           MULTI-AGENT PIPELINE                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                              │
│   prompt ──► ConceptAnalyzer ──► ScenePlanner ──► CodeGenerator ──► CodeReviewer
│                    │                   │                │                │   │
│                    ▼                   ▼                ▼                ▼   │
│              ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐     │
│              │                    ChromaDB RAG (5,300+ docs)           │     │
│              │  ┌──────────┬──────────┬──────────┬────────┬────────┐  │     │
│              │  │  scenes  │   api    │ patterns │  docs  │ errors │  │     │
│              │  │  (3,140) │ (1,652)  │  (101)   │ (470)  │  (16)  │  │     │
│              │  └──────────┴──────────┴──────────┴────────┴────────┘  │     │
│              └─────────────────────────────────────────────────────────┘     │
│                                                                              │
└──────────────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┘
                                   │
                                   ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            RENDER PIPELINE                                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                              │
│   validated code ──► CodeSandbox ──► manimgl (xvfb) ──► S3 upload ──► URL   │
│         │                                    │                               │
│         ▼                                    ▼                               │
│   ┌───────────┐                       ┌───────────────┐                     │
│   │  SQLite   │                       │    MinIO/S3   │                     │
│   │ (tracker) │                       │   (storage)   │                     │
│   └───────────┘                       └───────────────┘                     │
│                                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

コンポーネント

コンポーネント	説明
ConceptAnalyzer	プロンプトからドメイン、複雑度、キーコンセプトを抽出します。
ScenePlanner	アニメーションの構造、タイミング、トランジションを設計します。
CodeGenerator	シーン、APIシグネチャ、アニメーションパターンを使用してmanimglコードを生成します。
CodeReviewer	コードの品質を検証し、修正を適用します。
ParameterValidator	APIシグネチャに対してメソッドパラメータを検証します。
GeminiTTSService	Geminiの音声を使用した並列TTS、ナレーションスクリプトを生成します。
ChromaDBService	5,300以上のインデックス付きドキュメントに対するベクトル類似性検索を行います。
ProbeSearcher	Probe（tree-sitter + BM25）を使用したAST認識型セマンティックコード検索を行います。
Linter	ruffを使用した事前コード検証を行います。
SelfCritique	自己レビューを伴うマルチパスコード生成を行います。
SchemaGenerator	JSONスキーマベースの構造化シーン生成を行います。
TemplateGenerator	テンプレート優先の生成（中身を埋めるスタイル）を行います。
CodeSandbox	ASTベースのセキュリティ検証（危険なコードをブロック）を行います。
ManimRenderer	xvfbを使用してmanimglをヘッドレスレンダリングします。
S3Storage	事前署名付きURLでMinIO/S3にアップロードします。
RenderTracker	SQLiteにジョブメタデータを保存します。

RAGコレクション

コレクション	ドキュメント数	説明
`manim_scenes`	3,140	3Blue1Brownの本番用シーンコード
`manim_api`	1,652	正確なパラメータ付きのAPIシグネチャ
`animation_patterns`	101	再利用可能なアニメーションテンプレート
`manim_docs`	470	manimglライブラリのドキュメント
`error_patterns`	16以上	自己学習用のエラー/修正パターン

自己学習

システムはすべてのエラーから学習します。

検証失敗 - LLMが修正した場合、修正内容とともに保存されます。
レンダリング失敗 - 将来のパターンマッチングのために保存されます。
成功した修正 - エラー→修正のペアとして保存され、RAG検索に使用されます。

これにより、システムは時間とともに改善されるフィードバックループが形成されます。

MCPツール

MCPサーバーとして実行する場合、以下のツールが利用可能です。

ツール	説明
`generate_animation`	テキストプロンプトからアニメーションを作成します。
`edit_animation`	既存のアニメーションを指示に従って編集します。
`list_renders`	過去のレンダリングをページネーションとフィルタリングで一覧表示します。
`get_render`	詳細情報と新しいダウンロードURLを取得します。
`delete_render`	レンダリングとそのファイルを永久に削除します。
`rag_search`	RAGデータベースから類似するシーンを検索します。
`rag_stats`	コレクションの統計情報を取得します。

推奨プロンプト

システムは、RAGのカバレッジが高い数学的および教育的なトピックで最も良い結果を出します。

トピック	インデックス化されたシーン数	サンプルプロンプト
線形代数	810以上	"Animate a matrix transformation", "Show eigenvectors during transformation"
幾何学	568以上	"Visual proof of Pythagorean theorem", "Inscribed angle theorem"
確率論	290以上	"Central limit theorem", "Bayes theorem with updating priors"
微積分	178以上	"Derivative as tangent slope", "Riemann sums converging to integral"

開発

pip install -e ".[dev,rag]"
pytest

テストスクリプト

# すべてのLLMプロバイダの組み合わせをテスト（Gemini/Claude × シンプル/高度 × RAGオン/オフ）
python scripts/test_providers.py
python scripts/test_providers.py --no-audio  # 音声生成をスキップ
python scripts/test_providers.py --quick     # シンプルモードのみのテスト

# LLMプロバイダのベンチマーク（DeepSeek vs Gemini）
python scripts/benchmark_providers.py
python scripts/benchmark_providers.py --providers gemini,deepseek --categories simple,medium