Higgsfield を Claude Code で動かす｜MCPは繋がらなかった

MV「指先の熱だけがリアル」のサムネイル アプリ開発
Higgsfieldで生成したMVのサムネイル
2026.08.23

※本記事にはプロモーションを含みます。

2026年8月23日、ミュージックビデオを1本作りました。2分41秒、720pで、曲も映像も生成AIです。

登場人物の設定と作曲は Gemini でやり、そこから先の歌詞に合う映像を作って1本に組み立てるところは、Claude Code に任せています。かかった時間は約1時間でした。

この記事は、その手順の記録です。特に「Higgsfield と Claude Code を MCP で繋ぐ」という解説が世の中に多いのですが、私の環境では繋がらなかったので、そこも含めて書きます。

作ったのはこれです

「指先の熱だけがリアル」2分41秒。YouTubeチャンネル「45回転」の第1作

曲は Gemini の Lyria 3 Pro で作りました。通常の Lyria 3 は30秒までなので、3分クラスを作るには Pro（有料プラン）が要り、映像は全部 Higgsfield です。

Higgsfield を Claude Code に繋ぐ「MCP」は繋がらなかった

Higgsfield は画像と動画を作れるサービスで、公式サイトの上部メニューには「MCPとCLI」という項目が並んでいますが、どちらを使えとも書いてありません。

Higgsfieldのトップページ
higgsfield.ai のトップページ。メニューに「MCPとCLI」が並んでいる（2026年8月23日）

MCP は Claude Code に外部サービスを繋ぐための仕組みで、日本語でも英語でも「MCPで繋ぐ」という解説が出てくるので、私も最初はそれをやりました。

返ってきたのがこれです。

Issuer mismatch in authorization response (RFC 9207):

expected “https://mcp.higgsfield.ai”, received “https://clerk.higgsfield.ai”

Higgsfield は認証に Clerk という別のサービスを使っているため、認証の応答を返す発行元が clerk.higgsfield.ai になります。Claude Code 側にはなりすましを防ぐための検証があって、そこで弾かれるのです。

厄介なのは、ブラウザには「Authentication successful」と表示されることです。成功したように見えてその裏で落ちているので、私も一度これで「繋がった」と思いました。

これは利用者側の設定では直せず、Higgsfield が認証の返し方を変えるか、Claude Code 側が対応するのを待つしかない場所です。

正解はCLIだった

Higgsfield にはコマンドで動かす CLI があり、こちらは一度で通りました。

  • npm i -g @higgsfield/cli でインストール
  • higgsfield auth login でログイン（ブラウザでの承認が要る）
  • higgsfield workspace set <ワークスペースID> でワークスペースを選ぶ

3つ目を忘れると、以降のコマンドが全部「No workspace selected」で落ちます。エラーの文面が生成の失敗と紛らわしいので、最初につまずくならここでしょう。

もうひとつ、大事な注意があります。英語圏の解説記事にも、実際とは違うコマンドが載っています。たとえばある海外メディアの記事は、パッケージ名を @higgsfield-ai/higgsfield-cli、ジョブの確認を higgsfield jobs status --id と書いていますが、どちらも存在しません。正しくは @higgsfield/cli と higgsfield generate get です（2026年8月23日、CLI v1.1.23 で確認）。

書いた人が実際には動かしていないということだと思いますし、この分野は、記事の数のわりに手を動かした記録が少ないのです。

1時間の中身

MVを1本作るまでに、こういう順番で進みました。

  • 音源からボーカルだけを取り出す（demucs）
  • 歌唱シーンの画像を1枚だけ作る
  • その1枚とボーカル音声を Wan 2.7 に渡して、口を動かす（12本・216クレジット）
  • 間に挟む5秒の映像を Seedance 2.0 で作る（11本・292.5クレジット）
  • ffmpeg で23個のセグメントを1本に並べる

驚いたのは Wan 2.7 でした。画像1枚と音声を渡すと口が歌詞に合わせて動くので、出力された動画の音声トラックを元のボーカルと比べたら、相関0.998、ずれ0ミリ秒でした。それらしく口をパクパクさせているのではなく、音を聞いて動かしているのです。

歌っているシーンは、全部この1枚の画像から作りました。160秒を全部新規生成すると1,000クレジットを超えますが、この作り方なら510で収まっています。同じ人物に見せるコツは、9方向から描いたキャラクター設定シートを参照画像として渡し続けることで、切り出さずに1枚のまま渡して大丈夫でした。

Higgsfieldで生成した画像の一覧
この日 Higgsfield で生成した素材の一部。すべてAIによる生成画像

年間138,566円を払った

Higgsfield Ultraプラン年額の決済通知
同じ日に課金。Higgsfield の Ultra プラン年額

無料プランは10クレジット（毎日5付与・繰越なし）で、生成物にウォーターマークが入り、料金ページ上は商用利用が含まれない扱いです。このMV1本で510クレジット使っているので無料では最後まで作れず、作ると決めた日に年額を払いました。

契約するなら知っておいたほうがいいことが1つあります。Higgsfield の「無制限」をうたう特典は、higgsfield.ai のサイト上で生成したときだけ有効です。CLI や MCP から使うと通常どおりクレジットを消費するので、自動化のために契約するなら、無制限という言葉は判断材料になりません。見るべきは付与クレジット数だけです。

Higgsfieldの映画スタジオ画面
higgsfield.ai の画面。ブラウザ上でも同じことができるが、こちらは手作業になる

一番困ったことは「特になし」だった

作業中、こういうことは起きていました。

  • 数MBの画像をそのまま渡すと、エラーも出さずにアップロードが固まる
  • 完了を待つ generate wait が返ってこなくなる
  • macOS には timeout コマンドがない
  • このMacの ffmpeg には drawtext フィルタが入っておらず、テロップが焼けない

どれも、ひとつずつ潰さないと先に進めない類の問題ですが、それでも私は、この1時間で困っていません。踏んだのが私ではないからです。

画像は1280pxに縮小してからアップロードする、待つのではなく状態を取りにいく、といった回避策は全部あちら側で決まっていき、私が見ていたのはその報告でした。以前なら1つ目のハングで半日溶けていたはずの場所を、報告を読んでいるうちに通過していたのです。

できることより、考えられること

1時間でMVが1本できたとき、思ったのはこれでした。

スキルがなくても、AIを使いこなせば何でもできる。

AIの知能は東大クラスと言われています。だとすると、これからの時代に大切なのは「何かができること」ではなく「何かを考えられること」で、発想力と行動力でその知能をどこまで引き出せるかが差になる。今日、それを肌で感じました。

正直に言うと、まだ追いつけていません。登場人物と曲までは自分で考えましたが、その歌詞に合う映像をほぼ自動で組み立ててくれる仕組みには、ついていけないくらい驚きました。

驚いているあいだに1本できていた。それが今日の結論です。

次にやること

  • 歌唱シーンの画像を正面・斜め・寄りの3種類作って、サビで切り替える（今は1枚なので単調に見える）
  • 歌詞のテロップを入れる。ffmpeg の drawtext が使えないので別の方法を探す
  • 1080pで作り直す

「45回転」は1本に1曲だけ置くチャンネルにし、名前はシングル盤の回転数から取りました。次は2本目を作ります。

※ Higgsfield のプラン内容・価格・モデルの単価は変更されることがあります。契約前に公式サイトでご確認ください（2026年8月時点の情報です）。

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