
Amazon Q MCP 서버: IDE에 Sume 호스팅 MCP 추가
IDE의 Amazon Q Developer는 HTTP MCP 서버를 지원합니다. API 키 헤더나 OAuth로 Sume 호스팅 MCP를 추가한 뒤, 유료 도구는 Ask로 설정하세요.
자동화 플랫폼, 서버리스 함수, 에이전트 프레임워크, MCP 클라이언트에서 Sume을 호출하는 방법을 다룹니다. 전용 커넥터 없이 HTTPS 호출이나 원격 MCP를 씁니다.

IDE의 Amazon Q Developer는 HTTP MCP 서버를 지원합니다. API 키 헤더나 OAuth로 Sume 호스팅 MCP를 추가한 뒤, 유료 도구는 Ask로 설정하세요.

Copilot Studio 에이전트를 MCP 서버에 연결하세요. 온보딩 마법사에서 x-api-key 헤더로 Sume 호스팅 MCP를 추가한 뒤, 필요 없는 도구는 끄세요.

goose에 원격 MCP 서버를 추가하세요. Sume 호스팅 MCP를 Streamable HTTP 확장으로 넣고, 클라이언트 등록으로 OAuth를 처리하며, 유료 도구는 승인을 거치게 하세요.

n8n에서 오디오를 텍스트로 전사하세요. HTTP Request 노드로 녹음 파일의 공개 URL을 보내고, Job이 끝날 때까지 Wait 노드를 반복한 뒤 텍스트를 매핑합니다.

Step Functions 실행을 .waitForTaskToken으로 멈춰 AI 영상 실행이 끝날 때까지 기다리세요. 태스크 토큰을 보관해 두었다가 Sume 웹훅이 오면 돌려주면 됩니다.

영상 작업은 Temporal 액티비티에서 시작하고, 웹훅 수신기가 워크플로 ID로 보내는 시그널을 기다리세요. 시그널과 별개로 실행을 읽는 타이머도 두세요.

Airflow의 HttpOperator로 AI 영상 Job을 제출한 뒤, Job 상태가 completed가 되면 통과하는 reschedule 모드의 HttpSensor로 기다리세요.

Durable Functions 오케스트레이터는 웹훅 함수가 발생시키는 외부 이벤트를 기다리고, POST가 오지 않는 실행에 대비해 지속성 타이머와 경쟁시킵니다.

Azure Functions는 Consumption 플랜에서 기본 5분 뒤에 타임아웃되고, HTTP 트리거는 230초 안에 응답해야 합니다. 영상 Job은 콜백과 함께 제출하세요.

FastAPI에서 오래 걸리는 작업은 요청을 열어 둔 채 기다리지 말고 Job ID와 함께 202로 응답하세요. AI 영상 Job이라면 작업은 Sume가 하고 결과는 웹훅으로 옵니다.

Allow, Forbid, Replace? CronJob의 concurrencyPolicy는 Job을 다룰 뿐 Job이 시작한 API 작업은 다루지 않습니다. 유료 API 호출에는 멱등성 키를 더하세요.

NestJS에서는 NestFactory.create에 rawBody: true를 넘기고, Buffer인 req.rawBody로 웹훅 서명을 검증하세요. 100kb JSON 한도도 함께 올리세요.

Spring Boot 웹훅은 본문을 byte[]로 받아 타임스탬프와 원본 바이트에 대한 HMAC-SHA256을 계산하고, 각 sume-v1 항목을 상수 시간으로 비교합니다.

ASP.NET Core로 만드는 C# 웹훅 수신기: 원본 본문을 Stream으로 바인딩하고, 타임스탬프와 바이트에 HMAC-SHA256을 계산해 각 sume-v1 항목을 고정 시간으로 비교하세요.

EventBridge Scheduler로 cron 또는 rate 스케줄에 따라 Lambda 함수를 호출하세요. 매일 만드는 AI 영상이라면 예약 시각으로 만든 키로 실행을 시작하고 바로 반환하세요.

Cron Trigger와 scheduled() 핸들러를 추가하면 Worker가 일정에 따라 실행됩니다. AI 영상이라면 실행의 키를 scheduledTime으로 만들고 바로 반환하세요.

pg_cron과 pg_net으로 Supabase Edge Function을 예약 실행하고, 영상 API 키는 함수 시크릿에 두고, 날짜로 만든 키로 하루에 실행 하나를 시작하세요.

GitLab 예약 파이프라인을 매일 밤 실행해 날짜 기반 Idempotency-Key로 AI 영상을 시작하고, 실행 마감보다 긴 작업 타임아웃 안에서 폴링하세요.

URL의 응답을 임시 파일 없이 boto3의 upload_fileobj로 바로 스트리밍하세요. 생성된 영상이라면 웹훅을 받을 때 복사하고 바이트를 확인하세요.

React Query의 refetchInterval로 영상 Job을 폴링하세요. 백엔드를 호출하고, API가 제안하는 간격만큼 기다리다가, Job이 종료되면 false를 반환하면 됩니다.

axios-retry로 네트워크 오류, 429, 5xx를 지수 백오프로 재시도하고, 유료 POST는 Idempotency-Key가 있을 때만 재시도하세요.

Python Requests로 영상에 자막을 넣으세요. 영상 URL을 Sume의 /v1/video-captions로 POST하고, Job을 폴링한 뒤 자막을 입힌 video_url을 읽으면 됩니다.

n8n에서 HTTP Request 노드로 이미지 API에 프롬프트를 POST해 이미지를 생성하세요. 대부분의 호출은 이미지 URL을 바로 반환하고, 나머지는 폴링합니다.

Vercel Function은 기본적으로 300초에 멈추지만 Sume 영상 실행은 몇 분이 걸립니다. webhook_url과 함께 제출하고 바로 반환한 뒤, 서명된 POST를 검증하세요.

n8n HTTP Request 노드에서 Sume Format 실행을 시작하고 Wait 노드의 재개 URL을 webhook_url로 넘긴 뒤, 끝난 실행을 API 키로 읽으세요.

Zap 하나는 Custom Request로 Sume 영상 실행을 시작하고, 두 번째 Zap은 Catch Raw Hook으로 Sume의 서명된 웹훅을 받아 Code 단계에서 검증합니다.

Apps Script 요청 한 번으로 시트 행 최대 100개를 Sume 영상 실행으로 바꾸고, 시간 기반 트리거로 큐를 폴링해 URL을 다시 시트에 쓰세요.
n8n Google Sheets 노드로 행을 읽고, 행마다 Sume 말하는 아바타 Job을 하나씩 제출한 뒤, 상한이 있는 루프로 폴링해 영상 URL을 시트에 기록하세요.

Make.com AI 영상 시나리오를 둘로 나누세요. Make a request가 Sume 실행을 시작하고, 커스텀 웹훅이 서명된 결과를 받아 sha256()으로 확인합니다.

Sume 웹훅 라우트에 type은 application/json, limit은 1 MiB보다 크게 설정한 express.raw를 붙이고, 원본 Buffer를 verifyWebhook에 넘기세요.

API 키로 OpenAI Agents SDK를 Sume 호스팅 MCP 서버에 연결하고, 기본 5초인 클라이언트 타임아웃을 jobs_wait의 55초보다 길게 늘리세요.

Vercel AI SDK에서는 서버에서 Sume의 POST /v1/videos를 호출하는 tool()로 영상을 생성하세요. 도구는 Job id를 돌려주고, 클립은 폴링으로 받습니다.

Shopify products/create 웹훅에 오 초 안에 응답하고, 큐에서 Sume Format을 실행한 뒤 staged upload로 MP4를 Shopify에 올리세요.

텍스트로 영상을 만드는 Sume API를 Python Requests로 호출하세요. POST /v1/videos 후 타임아웃을 두고 폴링하고, content 경로가 리다이렉트하는 MP4를 스트리밍하세요.

Python에서 Sume 웹훅 검증하기: timestamp.raw_body에 대한 HMAC-SHA256을 계산하고, 서명 헤더를 쉼표로 나눠 상수 시간으로 비교한 뒤 빠르게 응답하세요.

Cloudflare Worker에서 Sume의 서명된 POST를 검증하고 작은 메시지를 큐에 넣은 뒤 204로 빠르게 응답하세요. Queue 메시지는 128 KB, 영수증은 최대 1 MiB입니다.

Sume의 웹훅 POST에는 Supabase JWT가 없으므로 Edge Function을 verify_jwt = false로 배포하고, 모든 전달에서 Sume의 HMAC 서명을 확인하세요.

Vercel cron job이 라우트에 GET을 보내면 라우트가 날짜 기반 Idempotency-Key로 Sume API를 호출하므로, 중복 호출이 두 번 과금될 수 없습니다.

GitHub 릴리스가 게시되면 Sume Format 실행을 시작하고, 릴리스 노트를 input으로 넘기고, 영상이 준비될 때까지 폴링한 뒤 릴리스에 첨부하세요.

Airtable Run a script 액션으로 callback_url과 함께 POST /v1/videos를 호출하고, 두 번째 자동화에서 Sume 웹훅을 받아 URL을 저장하세요.

Sume 영상 실행을 시작하는 단계에서 $.flow.suspend()를 호출하고 resume_url을 webhook_url로 넘기면, Sume가 결과를 POST할 때 Pipedream이 재개합니다.

LangChain @tool은 Sume Format 실행을 시작하고, 지출 상한을 두고, 안전한 재시도용 키를 붙이고, 영상이 준비될 때까지 에이전트가 확인할 실행 id를 돌려줄 수 있습니다.

API 키 헤더로 Sume 호스팅 MCP 서버를 Claude Agent SDK에 추가하고, 필요한 도구만 허용하고, 유료 호출은 제출 전에 dry-run으로 확인하세요.

Slack 슬래시 커맨드에 3000 ms 안에 응답하고 callback_url과 함께 POST /v1/videos를 제출한 뒤, Sume 웹훅이 오면 response_url로 URL을 게시하세요.

Discord 인터랙션에 3초 안에 지연 응답을 보내고 callback_url과 함께 POST /v1/videos를 제출한 뒤, Sume Job 웹훅이 오면 응답을 수정하세요.

Trigger.dev waitpoint 토큰을 만들고 token.url을 Sume 실행의 webhook_url로 보내면, Sume가 실행 결과를 POST할 때 wait.forToken()이 반환됩니다.

Sume는 localhost 웹훅 URL을 거부합니다. ngrok이나 Cloudflare Quick Tunnel로 핸들러를 노출하고, 서명된 테스트를 보낸 뒤, 실제 이벤트를 다시 보내세요.

영상 브리프를 지출 상한과 함께 Sume Agent Completions로 넘기는 BaseTool을 CrewAI 에이전트에 주고, agent.run을 읽어 완성된 영상을 받으세요.