WavespeedMCP MCP-palvelin

Mitä “WavespeedMCP” MCP-palvelin tekee?

WavespeedMCP on Model Control Protocol (MCP) -palvelin WaveSpeed AI -palveluille. Se tarjoaa vakioidun rajapinnan, jonka avulla AI-avustajat voivat käyttää edistyneitä kuva- ja videotuotannon ominaisuuksia MCP-protokollalla. WavespeedMCP:llä kehittäjät voivat laajentaa työnkulkujaan integroimalla työkaluja korkealaatuisten kuvien luontiin (mukaan lukien tekstistä kuvaksi, kuvasta kuvaksi ja inpainting), dynaamiseen videon generointiin kuvista sekä joustavaan resurssien käsittelyyn (tuki URL-, Base64- ja paikallistiedostolähdöille). Palvelin tarjoaa myös vankan virheenkäsittelyn, yksityiskohtaisen lokituksen ja useita konfiguraatiovaihtoehtoja, mikä tekee siitä monipuolisen komponentin AI-järjestelmien ja ulkoisten mediatuotantopalveluiden yhdistämiseen.

Kehotepohjat

Ei eksplisiittisiä kehotepohjia löydetty saatavilla olevasta dokumentaatiosta.

Resurssilistaus

Ei eksplisiittistä MCP “resurssien” listaa löytynyt dokumentaatiosta.

Työkalujen lista

Palvelin määrittelee ja tarjoaa useita työkaluja arkkitehtuurinsa ja ominaisuuksiensa mukaisesti:

• Tekstistä kuvaksi -generointi
  • Luo korkealaatuisia kuvia tekstikehotteista, tukee mm. LoRA-malleja ja inpaintingia.
• Kuvasta kuvaksi -generointi
  • Muunna tai muokkaa kuvia syötekuvien ja lisäparametrien perusteella.
• Videon generointi
  • Muunna staattiset kuvat dynaamisiksi videoiksi muokattavilla liikeparametreilla.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Automaattinen kuvantuotanto
  • Kehittäjät voivat automatisoida yksityiskohtaisten korkealaatuisten kuvien luomisen tekstikehotteista, mikä nopeuttaa suunnittelu- ja prototyyppitehtäviä.
• Videosisällön luonti
  • Muunna staattisia kuvia ohjelmallisesti kiinnostavaksi videosisällöksi, esimerkiksi luoviin työnkulkuihin tai markkinoinnin automaatioon.
• Joustava lähtöjen hallinta
  • Tulosta tuotettu media eri muodoissa (URL, Base64, paikallinen tiedosto), mikä helpottaa integrointia erilaisiin alustoihin.
• AI-avustajien laajennetut kyvyt
  • Varusta AI-agentit kehittyneillä visuaalisilla tuotantotyökaluilla, jolloin ne voivat täyttää monimutkaisia käyttäjäpyyntöjä, jotka liittyvät kuva- tai videosynteesiin.
• Mukautettu työnkulkuintegraatio
  • Integroidu IDE:ihin tai automaatioalustoihin (esim. Claude Desktop) ja käynnistä mediantuotanto osana suurempia kehitysputkia.

Näin otat käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että Python 3.11+ on asennettu.
2. Hanki WaveSpeed API -avain WaveSpeed AI:sta.
3. Etsi Windsurfin MCP-konfiguraatiotiedosto.
4. Lisää WavespeedMCP-palvelin seuraavalla JSON-pätkällä:

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

5. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen.
6. Varmista, että palvelin on yhdistetty.

Claude

1. Asenna Python 3.11+ ja WaveSpeed API -avaimesi.
2. Luo Claude Desktopin konfiguraatiotiedosto:

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

3. Käynnistä WavespeedMCP-palvelin:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Käynnistä Claude Desktop käyttääksesi määriteltyjä työkaluja.

Cursor

1. Asenna Python 3.11+.
2. Hanki WaveSpeed API -avaimesi.
3. Muokkaa Cursorin MCP-konfiguraatiota:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.

Cline

1. Varmista, että Python 3.11+ on käytettävissä.
2. Hanki WaveSpeed API -avain.
3. Lisää Cline MCP-konfiguraatioon:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.

API-avainten suojaaminen
Tallenna API-avaimet ympäristömuuttujiksi kovakoodauksen sijaan:

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

Näin käytät tätä MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttäminen FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä ensin MCP-komponentin työnkulkuun ja liittämällä sen AI-agenttiin:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osiossa lisää MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, AI-agentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen ominaisuuksia. Muista vaihtaa “Wavespeed” MCP-palvelimesi todelliseen nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Yllä olevan perusteella WavespeedMCP tarjoaa vahvat kuva- ja videotuotantotyökalut sekä turvallisen konfiguraation, mutta dokumentaatiossa ei ole eritelty kehotepohjia, resursseja eikä näytteenotto-/roots-tukea. Käyttöönotto ja integraatio on kuitenkin hyvin dokumentoitu.

Mielipiteemme

WavespeedMCP on keskittynyt ja käytännöllinen MCP-palvelin generatiivisen AI-median työnkulkuihin. Dokumentaatio on selkeä asennuksesta, tietoturvasta ja työkalujen ominaisuuksista, mutta yksityiskohtia kehotepohjista ja resurssiprimitiipeistä puuttuu. Näytteenottoa ja roots-tukea ei käsitellä. Kokonaisuudessaan se on vahva ydintarkoituksessaan, mutta rajoittunut MCP:n laajennettavuusominaisuuksissa.

Arvosana: 6/10

MCP-pisteet