WavespeedMCP MCP Server

Cosa fa il server MCP “WavespeedMCP”?

WavespeedMCP è un’implementazione di server Model Control Protocol (MCP) progettata per i servizi WaveSpeed AI. Fornisce un’interfaccia standardizzata che permette agli assistenti AI di accedere a funzionalità avanzate di generazione di immagini e video tramite il protocollo MCP. Con WavespeedMCP, gli sviluppatori possono potenziare i propri flussi di lavoro integrando strumenti per la creazione di immagini di alta qualità (inclusi text-to-image, image-to-image e inpainting), la generazione dinamica di video da immagini e la gestione flessibile delle risorse (supportando output in URL, Base64 e file locali). Il server offre anche una gestione robusta degli errori, log dettagliati e diverse opzioni di configurazione, rendendolo un componente versatile per connettere sistemi AI a servizi esterni di generazione media.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicitamente elencato nella documentazione disponibile.

Elenco delle Risorse

Nessun elenco esplicito di “risorse” MCP trovato nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

Il server definisce ed espone diversi strumenti come descritto nella sua architettura e nelle sue funzionalità:

• Generazione Text-to-Image
  • Crea immagini di alta qualità da prompt di testo, supportando opzioni come modelli LoRA e inpainting.
• Generazione Image-to-Image
  • Trasforma o modifica immagini sulla base di immagini di input e parametri aggiuntivi.
• Generazione Video
  • Converte immagini statiche in video dinamici con parametri di movimento personalizzabili.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Generazione automatizzata di immagini
  • Gli sviluppatori possono automatizzare la creazione di immagini dettagliate e di alta qualità a partire da prompt di testo, velocizzando attività di design e prototipazione.
• Creazione di contenuti video
  • Trasforma immagini statiche in contenuti video coinvolgenti in modo programmato, supportando workflow creativi o automazione marketing.
• Gestione flessibile dell’output
  • Output media generati in vari formati (URL, Base64, file locali), per un’integrazione senza problemi con piattaforme diverse.
• Maggiori capacità degli assistenti AI
  • Dotare gli agenti AI di strumenti avanzati per la generazione visiva, permettendo loro di soddisfare richieste utente complesse che coinvolgono sintesi di immagini o video.
• Integrazione in workflow personalizzati
  • Integra con IDE o piattaforme di automazione (es. Claude Desktop) per attivare la generazione media come parte di pipeline di sviluppo più ampie.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python 3.11+ sia installato.
2. Ottieni una chiave API WaveSpeed da WaveSpeed AI.
3. Trova il file di configurazione MCP di Windsurf.
4. Aggiungi il server WavespeedMCP usando il seguente snippet JSON:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
6. Verifica che il server sia connesso.

Claude

1. Installa Python 3.11+ e la tua chiave API WaveSpeed.
2. Genera il file di configurazione per Claude Desktop:

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

3. Avvia il server WavespeedMCP:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Avvia Claude Desktop per usare gli strumenti configurati.

Cursor

1. Installa Python 3.11+.
2. Ottieni la tua chiave API WaveSpeed.
3. Modifica la configurazione MCP di Cursor:

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

4. Salva e riavvia Cursor.

Cline

1. Assicurati che Python 3.11+ sia presente.
2. Acquisisci una chiave API WaveSpeed.
3. Aggiungi alla configurazione MCP di Cline:

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

4. Salva e riavvia Cline.

Protezione delle chiavi API
Archivia le chiavi API come variabili d’ambiente invece di inserirle nel codice:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “Wavespeed” con il nome effettivo del tuo server MCP e di inserire la tua URL MCP personale.

Panoramica

In base a quanto sopra, WavespeedMCP offre strumenti robusti di generazione immagini/video e configurazione sicura, ma manca di template di prompt espliciti, risorse e supporto sampling/roots nella documentazione disponibile. È ben documentato per setup e integrazione.

La nostra opinione

WavespeedMCP è un server MCP mirato e pratico per workflow media generativi AI. La sua documentazione è chiara per configurazione, sicurezza e capacità degli strumenti, ma manca di dettagli su template di prompt e primitive risorsa. Sampling e supporto roots non vengono discussi. Nel complesso, è solido per il suo scopo principale, ma limitato nelle funzionalità di estensibilità MCP.

Punteggio: 6/10

MCP Score