WavespeedMCP MCP Server

Hvad laver “WavespeedMCP” MCP Serveren?

WavespeedMCP er en Model Control Protocol (MCP) serverimplementering designet til WaveSpeed AI-tjenester. Den tilbyder et standardiseret interface, der gør det muligt for AI-assistenter at få adgang til avancerede billed- og videogenereringsmuligheder via MCP-protokollen. Med WavespeedMCP kan udviklere forbedre deres arbejdsgange ved at integrere værktøjer til billedgenerering i høj kvalitet (inklusive tekst-til-billede, billede-til-billede og inpainting), dynamisk videogenerering fra billeder og fleksibel ressourcehåndtering (understøtter URL, Base64 og lokale filoutput). Serveren tilbyder også robust fejlhåndtering, detaljeret logning og flere konfigurationsmuligheder, hvilket gør den til en alsidig komponent til at forbinde AI-systemer med eksterne mediegenereringstjenester.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner er eksplicit angivet i den tilgængelige dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicit liste over MCP “ressourcer” fundet i dokumentationen.

Liste over Værktøjer

Serveren definerer og eksponerer flere værktøjer som beskrevet i dens arkitektur og funktioner:

• Tekst-til-billede generering
  • Skab billeder i høj kvalitet ud fra tekstprompter, med understøttelse af muligheder som LoRA-modeller og inpainting.
• Billede-til-billede generering
  • Transformér eller modificér billeder baseret på inputbilleder og yderligere parametre.
• Videogenerering
  • Konverter statiske billeder til dynamiske videoer med tilpasningsmuligheder for bevægelse.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatiseret billedgenerering
  • Udviklere kan automatisere oprettelsen af detaljerede, høj-kvalitets billeder ud fra tekstprompter og effektivisere design- og prototypeopgaver.
• Videoinholdsoprettelse
  • Forvandl statiske billeder til engagerende videoinhold programmatisk og understøt kreative arbejdsgange eller marketingautomatisering.
• Fleksibel outputhåndtering
  • Output genererede medier i forskellige formater (URL, Base64, lokal fil), hvilket gør integration med forskellige platforme problemfri.
• Forbedrede AI-assistentfunktioner
  • Udrust AI-agenter med avancerede visuelle genereringsværktøjer, så de kan opfylde komplekse brugerforespørgsler, der involverer billed- eller videosyntese.
• Integration i brugerdefinerede arbejdsgange
  • Integrér med IDE’er eller automationsplatforme (f.eks. Claude Desktop) for at udløse mediegenerering som led i større udviklingspipeline.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Sørg for, at Python 3.11+ er installeret.
2. Få en WaveSpeed API-nøgle fra WaveSpeed AI.
3. Find din Windsurf MCP-konfigurationsfil.
4. Tilføj WavespeedMCP-serveren med følgende JSON-udsnit:

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

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Verificér, at serveren er tilsluttet.

Claude

1. Installer Python 3.11+ og din WaveSpeed API-nøgle.
2. Generér Claude Desktop-konfigurationsfilen:

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

3. Start WavespeedMCP-serveren:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Start Claude Desktop for at bruge de konfigurerede værktøjer.

Cursor

1. Installer Python 3.11+.
2. Hent din WaveSpeed API-nøgle.
3. Redigér Cursors MCP-konfiguration:

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

4. Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Sørg for, at Python 3.11+ er til stede.
2. Skaff en WaveSpeed API-nøgle.
3. Tilføj til Clines MCP-konfiguration:

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

4. Gem og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler
Gem API-nøgler som miljøvariabler i stedet for at hardkode dem:

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

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serverdetaljer i systemets MCP-konfigurationssektion med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “Wavespeed” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på ovenstående tilbyder WavespeedMCP robuste billed-/videogenereringsværktøjer og sikker konfiguration, men mangler eksplicitte promptskabeloner, ressourcer og sampling/roots-understøttelse i den tilgængelige dokumentation. Den er veldokumenteret hvad angår opsætning og integration.

Vores vurdering

WavespeedMCP er en fokuseret og praktisk MCP-server til generative AI-mediearbejdsgange. Dokumentationen er tydelig omkring opsætning, sikkerhed og værktøjsmuligheder, men mangler detaljer om promptskabeloner og ressourceprimitiver. Sampling og roots-understøttelse er ikke omtalt. Alt i alt er den stærk til sit kerneformål, men begrænset i MCP-udvidelsesfunktioner.

Score: 6/10

MCP Score