WavespeedMCP MCP-Server

Was macht der MCP-Server “WavespeedMCP”?

WavespeedMCP ist eine Implementation des Model Control Protocol (MCP) Servers für WaveSpeed AI-Dienste. Er bietet eine standardisierte Schnittstelle, mit der KI-Assistenten fortschrittliche Bild- und Videogenerierung über das MCP-Protokoll nutzen können. Mit WavespeedMCP können Entwickler ihre Workflows erweitern und Tools zur hochwertigen Bildgenerierung (inklusive Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild und Inpainting), dynamischen Videoerstellung aus Bildern sowie flexiblen Ressourcenoptionen (Unterstützung von URL, Base64 und lokalen Dateien) integrieren. Der Server bietet außerdem robuste Fehlerbehandlung, detailliertes Logging und verschiedene Konfigurationsmöglichkeiten und ist dadurch ein vielseitiges Bindeglied zwischen KI-Systemen und externen Mediendiensten.

Liste der Prompts

In der verfügbaren Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen explizit aufgeführt.

Liste der Ressourcen

Es wurde keine explizite Liste von MCP-“Ressourcen” in der Dokumentation gefunden.

Liste der Tools

Der Server definiert und stellt mehrere Tools entsprechend seiner Architektur und Features bereit:

• Text-zu-Bild-Generierung
  • Erstellen Sie hochwertige Bilder aus Textprompts, inklusive Optionen wie LoRA-Modelle und Inpainting.
• Bild-zu-Bild-Generierung
  • Transformieren oder verändern Sie Bilder basierend auf Eingabebildern und zusätzlichen Parametern.
• Videogenerierung
  • Wandeln Sie statische Bilder in dynamische Videos mit anpassbaren Bewegungsparametern um.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Automatisierte Bildgenerierung
  • Entwickler können die Erstellung detaillierter, hochwertiger Bilder aus Textprompts automatisieren und Design- sowie Prototyping-Aufgaben beschleunigen.
• Videoinhalt-Erstellung
  • Verwandeln Sie statische Bilder programmatisch in ansprechenden Video-Content – ideal für kreative Workflows oder Marketing-Automatisierung.
• Flexible Ausgabeformate
  • Geben Sie generierte Medien in verschiedenen Formaten aus (URL, Base64, lokale Datei) und integrieren Sie diese nahtlos in unterschiedliche Plattformen.
• Erweiterte KI-Assistenten-Fähigkeiten
  • Statten Sie Ihre KI-Agenten mit fortschrittlichen Bild- und Videogenerierungstools aus, sodass sie auch komplexe Nutzeranfragen zu Medien erfüllen können.
• Integration in individuelle Workflows
  • Integrieren Sie WavespeedMCP z.B. in IDEs oder Automatisierungsplattformen (wie Claude Desktop), um Mediengenerierung als Teil größerer Entwicklungsprozesse auszulösen.

So richten Sie ihn ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.11+ installiert ist.
2. Fordern Sie einen WaveSpeed API-Key bei WaveSpeed AI an.
3. Suchen Sie Ihre Windsurf MCP-Konfigurationsdatei.
4. Fügen Sie den WavespeedMCP-Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
6. Überprüfen Sie, ob der Server verbunden ist.

Claude

1. Installieren Sie Python 3.11+ und Ihren WaveSpeed API-Key.
2. Erstellen Sie die Claude Desktop-Konfigurationsdatei:

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

3. Starten Sie den WavespeedMCP-Server:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Starten Sie Claude Desktop, um die konfigurierten Tools zu verwenden.

Cursor

1. Installieren Sie Python 3.11+.
2. Fordern Sie Ihren WaveSpeed API-Key an.
3. Bearbeiten Sie die MCP-Konfiguration von Cursor:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.11+ vorhanden ist.
2. Beantragen Sie einen WaveSpeed API-Key.
3. Ergänzen Sie die MCP-Konfiguration von Cline:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Cline neu.

API-Keys absichern
Speichern Sie API-Keys als Umgebungsvariablen statt sie fest im Code einzutragen:

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

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im System-MCP-Konfigurationsbereich tragen Sie Ihre MCP-Server-Daten im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit all seinen Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “Wavespeed” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

WavespeedMCP bietet robuste Bild-/Videogenerierung und sichere Konfiguration, aber keine expliziten Prompt-Vorlagen, Ressourcen oder Sampling-/Roots-Support laut Dokumentation. Die Einrichtung und Integration ist gut dokumentiert.

Unsere Meinung

WavespeedMCP ist ein fokussierter, praxisnaher MCP-Server für generative KI-Workflows mit Medien. Die Dokumentation ist klar hinsichtlich Setup, Sicherheit und Tool-Fähigkeiten, zeigt aber Schwächen bei Prompt-Vorlagen und Ressourcenprimitiven. Sampling- und Roots-Support werden nicht behandelt. Insgesamt stark für den Kerneinsatz, aber limitiert bei MCP-Erweiterungsfeatures.

Bewertung: 6/10

MCP-Score