【Runway MCP】ClaudeやChatGPTから画像・動画生成を直接実行！使い方・料金・活用シーンまで徹底解説

2026年5月27日、動画生成AIの最前線を走るRunwayが、新たなMCPサーバー「Runway MCP」を正式リリースしました！

これにより、ClaudeやChatGPT、Cursorといった普段使いのAIエージェント上から、ワークフローを一切切り替えることなく、Runwayの画像・動画生成を直接呼び出せるようになっています。

「動画を作りたいけど、別ツールに切り替えるのが面倒……」「チャット上でそのまま生成まで完結できたら最高なのに」と感じていた方には、まさに待望のアップデートではないでしょうか？

本記事では、Runway MCPの概要や仕組み、対応モデル、料金体系、具体的な使い方まで徹底解説します。最後まで読めば、Runway MCPを自分のワークフローにすぐ取り入れられるようになるはずです。ぜひ最後までご覧ください。

Runway MCPとは？

Runway MCPは、AIエージェントからRunwayの生成機能を直接利用するための公式MCPサーバーです。

MCP（Model Context Protocol）とは、AIエージェントと外部ツールを標準化された方法で接続するためのオープンプロトコルのことです。もともとはAnthropicが提唱したもので、2026年3月時点で月間SDKダウンロード数が9,700万回を突破するなど、AIツール連携の事実上の標準規格として急速に普及しています。

Runway MCPを導入すると、Claude・ChatGPT・Cursor・Replitなど、MCP対応のあらゆるAIエージェント上でRunwayの画像生成・動画生成を直接実行できるようになります。例えば、Claudeとの会話の中で「この商品画像からマーケティング動画を作って」と依頼するだけで、Runwayが裏側で生成処理を行い、同じチャットウィンドウ内に完成した動画が返ってくるという仕組みです。

しかもアクセスできるモデルは1つだけではありません。Runwayの最新モデルGen-4.5をはじめ、ByteDanceのSeedance 2.0、OpenAIのGPT Image 2、Kling 3.0、GoogleのNano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）、Veo 3.1など、複数の最先端モデルをエージェント側が自動選択、もしくはユーザーが指定する形で利用できます。

セットアップにAPIキーは不要で、既存のRunwayアカウントでサインインするだけ。生成にかかるコストも通常のRunwayアプリと同様にクレジット消費で管理されます。

Runway MCPの仕組み

Runway MCPのアーキテクチャは、MCPプロトコルを介したシンプルなクライアント-サーバー構成です。

具体的には、ユーザーがAIエージェントに対して画像や動画の生成を依頼すると、エージェントがMCPプロトコルを通じてhttps://mcp.runwayml.com/mcpのサーバーにリクエストを送信します。サーバー側では、ユーザーのRunwayアカウント認証（OAuth）を経て、指定されたモデルで生成処理を実行し、完成したアセットをエージェントのチャットウィンドウに直接返却する流れになっています。

入力として受け付けるのは、テキストプロンプト、参照画像、商品ページのURLなど多岐にわたります。エージェントがRunwayに対してどのモデルを使うか、どんなパラメータで生成するかを自動判断してくれるため、ユーザーは自然言語で「こういう動画がほしい」と伝えるだけで済みます。

なお、Runwayは以前の2025年6月にGitHub上でAPI経由のMCPサーバー（runway-api-mcp-server）を公開していましたが、今回のRunway MCPはそれとは異なるホスト型のサーバーで、APIキーもNode.jsの環境構築も一切不要な点が大きな違いです。

Runway MCPの特徴

Runway MCPの最大の強みは、「複数の最先端モデルへのマルチアクセス」と「ゼロセットアップ」の2点です。

まず、Runway MCPではGen-4.5、Seedance 2.0、GPT Image 2、Kling 3.0、Veo 3.1、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）といった複数の最先端モデルを、1つのMCPコネクタ経由で横断的に利用できます。

Seedance 2.0は複数のリファレンス画像を組み合わせた構成制御に優れ、Kling 3.0は人物のモーション生成が得意といったように、モデルごとに強みが異なります。用途に応じてエージェント側が最適なモデルを自動選択してくれる点は、非常に実用的です。

次に、セットアップの手軽さも見逃せません。

従来のGitHub版MCPサーバーでは、リポジトリのクローン、Node.jsのインストール、APIキーの取得、設定ファイルの編集と、それなりのエンジニアリング知識が必要でした。一方で今回のRunway MCPは、コネクタURLをペーストしてRunwayアカウントでサインインするだけで使い始められます。エンジニアでなくても数秒で導入できるこの手軽さは、MCP連携ツールの中でもトップクラスといえるでしょう。

さらに、生成したアセットはRunwayアプリ側のライブラリにも同期保存されるため、チーム内での共有やあとからの再利用もスムーズに行うことができます。

Runway MCPの安全性・制約

Runway MCPのコンテンツ生成は、Runwayアプリ本体と同じ安全基準のもとで管理されています。

Runwayでは、有害コンテンツを検出・ブロックするために自動システムと内部の人間によるレビューを組み合わせたモデレーション体制を敷いています。

特に、児童の安全に関わるコンテンツについては最優先で対応するとしており、CSAM（児童性的虐待素材）を検知した場合は、NCMECへの通報とアカウントの永久停止が行われます。

また、すべての生成物にはC2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）ウォーターマークが付与されるため、AI生成コンテンツであることを事後的に検証できる仕組みが整っています。

なお、Free・Standard・Pro・Unlimitedプランでは、ユーザーの入力および出力がRunwayのモデル改善に利用される可能性がある点には留意が必要です。Enterpriseプランに限り、顧客データはトレーニングに使用されません。

Runway MCPの料金

Runway MCPの利用にあたって、MCP機能そのものに対する追加料金は発生しません。通常のRunwayアプリと同じクレジット体系が適用されます。

Runway MCPでの生成は、使用するモデルや解像度、動画の長さなどに応じてクレジットが消費される仕組みです。例えば、Gen-4.5で25秒の動画を生成すると、Standardプランの月間クレジットの大半を消費することになるため、頻繁に利用する場合はProプラン以上が現実的な選択肢となるでしょう。

Runway MCPのライセンス

Runway MCPで生成したコンテンツの権利関係は、Runwayの利用規約に基づきます。有料プランのユーザーは、生成物を商用利用することが可能です。

Runwayの利用規約では「入出力の所有権を主張しない」と明記されており、ユーザーは生成物のすべての権利を保持できます。

ただし、AIが生成したコンテンツの著作権保護については法的に未確定の部分が残っているため、法的リスクの高いプロジェクトでは専門家への相談を推奨します。また、Enterprise以外のプランでは、入力および出力データがモデルの改善目的で利用される可能性があることにも注意が必要です。

Runway MCPの使い方

ここからは、Runway MCPを実際に使い始めるための手順を、エージェントごとに解説します。

Claude（claude.ai / Claude Desktop）でのセットアップ

Claudeとの連携が最もシンプルで、Runway公式が推奨するメインの接続先でもあります。手順は以下の通りです。

STEP

Claudeのカスタマイズ画面を開く

Claude（Web版のclaude.aiまたはDesktopアプリ）にアクセスし、画面の「カスタマイズ（Customize）」→「コネクタ（Connectors）」を開きます。

STEP

カスタムコネクタを追加

「カスタムコネクタを追加」をクリックし、名前に「Runway」、URLに以下を貼り付けます。

https://mcp.runwayml.com/mcp

STEP

接続してサインイン

「連携/連携させる」をクリックし、自分のRunwayアカウントでサインインすれば完了です。あとはClaudeに「Runwayを使って商品の広告動画を作って」とチャットするだけで生成が実行されます。

なお、claude.aiでカスタムコネクタを利用するには、Claudeの有料プラン（Pro、Max、Team、Enterprise）が必要です。

ChatGPTでのセットアップ

ChatGPTでも同様にMCPコネクタとして接続が可能です。ChatGPTのApps機能からRunwayを追加し、Runwayアカウントで認証するだけで利用を開始できます。

Cursor / Replitでのセットアップ

CursorやReplitといった開発者向けツールでも、各ツールのMCP設定画面からRunway MCPのURL（https://mcp.runwayml.com/mcp）を追加し、認証することで接続できます。コーディングの合間にWebサイト用のヒーロー画像や動画を生成するといった使い方が想定されています。

GitHub版MCPサーバー（API経由・上級者向け）

エンジニアリング寄りの用途や、バッチ生成・自動化パイプラインを組みたい場合は、GitHubで公開されているAPI版のMCPサーバーを利用する方法もあります。

まず、リポジトリをクローンしてビルドします。

git clone https://github.com/runwayml/runway-api-mcp-server.git
cd runway-api-mcp-server
npm install
npm run build

ビルド後、Claude Desktopの設定ファイル（macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）に以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "runway-api-mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": ["<リポジトリのパス>/build/index.js"],
      "env": {
        "RUNWAYML_API_SECRET": "<Runway APIキー>",
        "MCP_TOOL_TIMEOUT": "1000000"
      }
    }
  }
}

こちらはRunway APIの開発者アカウントとAPIキーが必要になるため、前述のホスト型MCPとは用途が異なります。自動ワークフローや大量生成を行いたい開発者向けの選択肢です。

【業界別】Runway MCPの活用シーン

Runway MCPは単なる技術デモではなく、さまざまな業界の実務に直結する実用ツールです。こちらでは、業界ごとの具体的な活用イメージを紹介します。

広告・マーケティング業界

Runway MCP公式サイトでは、商品ページのURLを渡すだけでプロモーション動画を自動生成するユースケースが紹介されています。

例えば、ECサイトの商品ページリンクをClaudeに渡し、「このURLからマーケティング動画を作って」と指示するだけで、商品の魅力を伝える動画が生成できるでしょう。SNS広告やランディングページ向けのビジュアル素材を、これまでの何分の一かの時間で制作できる可能性があります。

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映像制作・エンターテインメント業界

Runwayは映画『エブリシング・エブリウェア・オール・アット・ワンス』でも使われた実績があり、映像制作の現場では広く認知されています。

Runway MCPを活用すれば、コンセプトの検討からプリビジュアライゼーション、シーン素材の生成までをAIエージェントとの対話で完結させることが可能です。キャラクター性のある商品広告も、テキストとリファレンス画像を渡すだけで生成できるでしょう。

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教育・研究分野

教材用の図解動画や、研究発表用のビジュアル素材を、AIエージェントとの自然な対話の中で作成するといった使い方が考えられます。

専門的な映像制作スキルがなくても、テキストベースの指示だけでクオリティの高い映像を制作できる点は、教育機関や研究者にとっても大きなメリットです。

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【課題別】Runway MCPが解決できること

Runway MCPは、クリエイティブ制作における複数の課題を解決するために設計されています。

ツール間のコンテキストスイッチを解消

従来、AIで動画を生成しようとすると、チャットAIで企画を練った後にRunwayのアプリに移動して生成パラメータを設定し、結果を確認してまたチャットに戻るといった往復作業が必要でした。

Runway MCPを使えば、企画の壁打ちからプロンプト作成、動画生成、結果確認までを1つのチャットウィンドウ内で完結することができます。コンテキストが途切れないため、思考の流れを維持したまま制作に集中できるのが最大のメリットです。

非エンジニアでも動画生成AIを導入

GitHub版のMCPサーバーはNode.jsの環境構築やAPIキーの取得が必要ですが、Runway MCPならURL貼り付けとアカウント認証だけで接続が完了します。コマンドラインを触ったことがないマーケターやクリエイターでも、数秒で動画生成AIをワークフローに組み込める手軽さは、導入のハードルを大幅に下げてくれるでしょう。

マルチモデル環境を一元管理

動画生成の分野では、用途によって最適なモデルが異なります。Gen-4.5は高品質な映像制御に強く、Seedance 2.0はマルチショットの一貫性に優れ、Kling 3.0は人物のモーションが得意です。

通常はそれぞれのモデルを別々のインターフェースで管理する必要がありますが、Runway MCPならひとつのエージェントから全モデルにアクセスできるため、管理コストの削減が期待できます。

Runway MCPを使ってみた

ここからは、実際にRunway MCPをClaude Code経由で使って、商品画像からマーケティング動画を生成してみましょう。

Runway公式サイトで紹介されているユースケースの通り、Claudeに商品画像を渡して「この商品のプロモーション動画を作って」と指示するフローを試してみます。Runway MCPの公式デモでは、チョコレートの商品画像を入力として2パターンのプロダクトイメージが生成される様子が公開されています。

プロンプトと入力画像はこちら

この商品画像を使って、Runwayで15秒のInstagramリール用プロモーション動画を作成してください。
9:16のアスペクト比で、商品が回転しながら現れるような演出をお願いします。

ChatGPT Imagesで架空の商品画像を生成しています。

実行ログと結果はこちら

ポイントは、エージェントに対して「Runwayを使って」と明示的に指定することです。これによって、エージェントがRunway MCPを呼び出して生成処理を実行してくれます。

よくある質問

最後に、Runway MCPに関して、多くの方が疑問に感じるポイントをQ&A形式でまとめました。

Runway MCPを活用してみよう！

Runway MCPは、動画生成AIをAIエージェントの会話の中に完全に統合するという、2026年のAIツール連携の方向性を象徴するプロダクトです。

Gen-4.5やSeedance 2.0をはじめとする複数の最先端モデルに、APIキー不要・数秒のセットアップでアクセスできる手軽さは、エンジニアに限らず、マーケター・クリエイター・ディレクターなど幅広い職種にとって実用的な選択肢となるでしょう。

「AI動画生成は気になるけど、別ツールに切り替えるのがハードル」と感じていた方こそ、ぜひ一度Runway MCPを試してみてください。普段使いのAIエージェント上で、そのまま高品質な映像制作を始められる体験は、ワークフローへの考え方そのものを変えてくれるはずです。

最後に

いかがだったでしょうか？

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