WavespeedMCP MCPサーバー

「WavespeedMCP」MCPサーバーは何ができる？

WavespeedMCPは、WaveSpeed AIサービス向けに設計されたModel Control Protocol (MCP)サーバー実装です。MCPプロトコルを通じてAIアシスタントが高度な画像・動画生成機能にアクセスできる標準化インターフェースを提供します。WavespeedMCPを使うことで、開発者は高品質な画像生成（テキストから画像、画像から画像、インペインティングを含む）、画像からの動的動画生成、柔軟なリソース管理（URL、Base64、ローカルファイル出力対応）などのツールをワークフローに組み込むことができます。また、堅牢なエラー処理、詳細なログ出力、多彩な設定オプションも備え、AIシステムと外部メディア生成サービスを接続するための多用途なコンポーネントです。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

ドキュメントに明示的なMCP「リソース」のリストは見つかりませんでした。

ツール一覧

本サーバーは、そのアーキテクチャと機能に基づき、以下のツールを定義・公開しています：

• テキストから画像生成
  • テキストプロンプトから高品質な画像を生成し、LoRAモデルやインペインティングなどのオプションもサポート。
• 画像から画像生成
  • 入力画像や追加パラメータをもとに画像を変換・編集。
• 動画生成
  • 静止画像から動的な動画をカスタマイズ可能な動きパラメータで作成。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動画像生成
  • テキストプロンプトから詳細で高品質な画像を自動生成し、デザインやプロトタイピング業務を効率化。
• 動画コンテンツ作成
  • 静止画像をプログラム的に魅力的な動画へ変換し、クリエイティブなワークフローやマーケティング自動化に対応。
• 柔軟な出力管理
  • 生成メディアを様々な形式（URL、Base64、ローカルファイル）で出力し、多様なプラットフォームとの統合を容易に。
• AIアシスタント機能拡張
  • AIエージェントに高度なビジュアル生成ツールを装備し、画像や動画合成を含む複雑なユーザー要求に対応。
• カスタムワークフロー統合
  • IDEや自動化プラットフォーム（例：Claude Desktop）と連携し、メディア生成を開発パイプラインの一部としてトリガー。

設定方法

Windsurf

1. Python 3.11+をインストールしてください。
2. WaveSpeed AIでWaveSpeed APIキーを取得します。
3. Windsurf MCP設定ファイルを探します。
4. 以下のJSONスニペットを使ってWavespeedMCPサーバーを追加します:

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

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
6. サーバーが接続されていることを確認します。

Claude

1. Python 3.11+とWaveSpeed APIキーをインストールします。
2. Claude Desktopの設定ファイルを生成します:

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

3. WavespeedMCPサーバーを起動します:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Claude Desktopを起動し、設定済みのツールを使用します。

Cursor

1. Python 3.11+をインストールします。
2. WaveSpeed APIキーを取得します。
3. CursorのMCP設定を編集します:

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

4. 保存し、Cursorを再起動します。

Cline

1. Python 3.11+がインストールされていることを確認します。
2. WaveSpeed APIキーを取得します。
3. ClineのMCP設定に追加します:

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

4. 保存し、Clineを再起動します。

APIキーの安全な管理
APIキーはハードコーディングせず、環境変数として保存してください：

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

フロー内でMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセスできるようになります。“Wavespeed"の部分は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

上記の通り、WavespeedMCPは堅牢な画像・動画生成ツールと安全な構成方法を提供しますが、プロンプトテンプレートやリソース、サンプリング・roots対応に関する記載はありません。セットアップと統合に関するドキュメントは充実しています。

総評

WavespeedMCPは、生成AIメディアワークフロー向けの実用的で特化したMCPサーバーです。セットアップ、セキュリティ、ツール機能については明快ですが、プロンプトテンプレートやリソースプリミティブの詳細はありません。サンプリングやroots対応も不明です。コア目的には強い一方、MCPの拡張性機能は限定的です。

スコア: 6/10

MCPスコア