WavespeedMCP MCP Server

K čemu slouží MCP Server “WavespeedMCP”?

WavespeedMCP je implementace serveru Model Control Protocol (MCP) určená pro služby WaveSpeed AI. Poskytuje standardizované rozhraní, které umožňuje AI asistentům přístup k pokročilým možnostem generování obrázků a videí prostřednictvím MCP protokolu. S WavespeedMCP mohou vývojáři rozšířit své workflow integrací nástrojů pro tvorbu vysoce kvalitních obrázků (včetně text-to-image, image-to-image a inpaintingu), dynamické generování videí z obrázků a flexibilní zpracování zdrojů (podpora URL, Base64 i lokálních souborů). Server nabízí také robustní zpracování chyb, detailní logování a různé možnosti konfigurace, což z něj dělá univerzální komponentu pro propojení AI systémů s externími službami pro generování médií.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci nejsou výslovně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dokumentaci nebyl nalezen žádný explicitní seznam MCP “zdrojů”.

Seznam nástrojů

Server definuje a zpřístupňuje několik nástrojů, jak je popsáno v jeho architektuře a funkcích:

• Generování obrázků z textu
  • Vytvářejte vysoce kvalitní obrázky z textových promptů, s podporou např. LoRA modelů a inpaintingu.
• Transformace obrázku na obrázek
  • Transformujte nebo upravujte obrázky na základě vstupních obrázků a dalších parametrů.
• Generování videa
  • Převádějte statické obrázky na dynamická videa s možností nastavení pohybu.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Automatizované generování obrázků
  • Vývojáři mohou automatizovat tvorbu detailních, kvalitních obrázků z textových promptů a tím zrychlit návrh a prototypování.
• Tvorba video obsahu
  • Programově proměňte statické obrázky na poutavý video obsah – vhodné pro kreativní workflow nebo marketingovou automatizaci.
• Flexibilní zpracování výstupů
  • Výstup generovaných médií v různých formátech (URL, Base64, lokální soubor) zajišťuje snadnou integraci s různými platformami.
• Rozšířené možnosti AI asistentů
  • Vybavte AI agenty sofistikovanými nástroji pro vizuální generaci, aby mohli plnit komplexní požadavky zahrnující syntézu obrázků či videí.
• Integrace do vlastního workflow
  • Propojte s IDE nebo automatizačními platformami (např. Claude Desktop) pro spouštění generování médií v rámci větších vývojových pipeline.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že je nainstalován Python 3.11+.
2. Získejte WaveSpeed API klíč z WaveSpeed AI.
3. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf MCP.
4. Přidejte server WavespeedMCP pomocí následujícího JSON úryvku:

   {
     "mcpServers": {
       "Wavespeed": {
         "command": "wavespeed-mcp",
         "env": {
           "WAVESPEED_API_KEY": "wavespeedkey"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
6. Ověřte, že je server připojen.

Claude

1. Nainstalujte Python 3.11+ a svůj WaveSpeed API klíč.
2. Vygenerujte konfigurační soubor pro Claude Desktop:

   python -m wavespeed_mcp --api-key your_api_key_here --config-path /path/to/claude/config
   

3. Spusťte server WavespeedMCP:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Spusťte Claude Desktop pro využití nakonfigurovaných nástrojů.

Cursor

1. Nainstalujte Python 3.11+.
2. Získejte svůj WaveSpeed API klíč.
3. Upravte MCP konfiguraci v Cursoru:

   {
     "mcpServers": {
       "Wavespeed": {
         "command": "wavespeed-mcp",
         "env": {
           "WAVESPEED_API_KEY": "wavespeedkey"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.

Cline

1. Ujistěte se, že je přítomen Python 3.11+.
2. Získejte WaveSpeed API klíč.
3. Přidejte do MCP konfigurace Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "Wavespeed": {
         "command": "wavespeed-mcp",
         "env": {
           "WAVESPEED_API_KEY": "wavespeedkey"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.

Zabezpečení API klíčů
Ukládejte API klíče jako proměnné prostředí místo jejich pevného vložení do kódu:

{
  "mcpServers": {
    "Wavespeed": {
      "command": "wavespeed-mcp",
      "env": {
        "WAVESPEED_API_KEY": "${WAVESPEED_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak tento MCP používat ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "Wavespeed": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi. Nezapomeňte změnit “Wavespeed” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného nabízí WavespeedMCP robustní nástroje pro generování obrázků/videí a bezpečnou konfiguraci, ale v dostupné dokumentaci chybí explicitní šablony promptů, zdroje a podpora pro sampling/roots. Nastavení a integrace jsou dobře zdokumentovány.

Náš názor

WavespeedMCP je zaměřený a praktický MCP server pro generativní AI mediální workflow. Dokumentace jasně popisuje nastavení, zabezpečení i schopnosti nástrojů, ale chybí detailnější informace o šablonách promptů a primitivních zdrojích. O podpoře sampling a roots se nediskutuje. Celkově je silný pro svůj hlavní účel, ale v možnostech rozšiřitelnosti MCP je omezený.

Hodnocení: 6/10

MCP Hodnocení