WavespeedMCP MCP 서버

“WavespeedMCP” MCP 서버는 무엇을 하나요?

WavespeedMCP는 WaveSpeed AI 서비스를 위해 설계된 모델 제어 프로토콜(MCP) 서버 구현체입니다. 이 서버는 MCP 프로토콜을 통해 AI 어시스턴트가 고급 이미지 및 비디오 생성 기능에 접근할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다. WavespeedMCP를 통해 개발자는 고품질 이미지 생성(텍스트-이미지, 이미지-이미지, 인페인팅 포함), 이미지로부터 동적 비디오 생성, 유연한 리소스 처리(URL, Base64, 로컬 파일 출력 지원) 등의 도구를 워크플로우에 통합할 수 있습니다. 또한 이 서버는 강력한 오류 처리, 상세 로깅, 다양한 구성 옵션을 제공하여, AI 시스템과 외부 미디어 생성 서비스를 연결하는 데 유용한 구성 요소가 됩니다.

프롬프트 목록

공식 문서에 명시된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

문서에서 명시적인 MCP “리소스” 목록을 찾을 수 없습니다.

도구 목록

서버는 아키텍처와 기능에서 설명된 여러 도구를 정의하고 제공합니다:

• 텍스트-이미지 생성
  • 텍스트 프롬프트로부터 고품질 이미지를 생성하며, LoRA 모델, 인페인팅 등 옵션을 지원합니다.
• 이미지-이미지 생성
  • 입력 이미지와 추가 매개변수를 기반으로 이미지를 변환하거나 수정합니다.
• 비디오 생성
  • 정적 이미지를 맞춤형 모션 파라미터와 함께 동적 비디오로 변환합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동화된 이미지 생성
  • 개발자는 텍스트 프롬프트로부터 상세하고 고품질 이미지를 자동으로 생성하여 디자인 및 프로토타이핑 작업을 간소화할 수 있습니다.
• 비디오 콘텐츠 제작
  • 정적 이미지를 프로그램 방식으로 몰입감 있는 비디오 콘텐츠로 변환하여 크리에이티브 워크플로우나 마케팅 자동화에 활용할 수 있습니다.
• 유연한 출력 처리
  • 생성된 미디어를 다양한 형식(URL, Base64, 로컬 파일)으로 출력할 수 있어 다양한 플랫폼과의 통합이 원활합니다.
• AI 어시스턴트 역량 강화
  • AI 에이전트에 정교한 시각 생성 도구를 제공하여, 이미지나 비디오 합성이 필요한 복잡한 사용자 요청도 처리할 수 있습니다.
• 맞춤형 워크플로우 통합
  • IDE나 자동화 플랫폼(예: Claude Desktop)과 통합하여 대규모 개발 파이프라인의 일부로 미디어 생성을 트리거할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Python 3.11 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. WaveSpeed AI에서 WaveSpeed API 키를 발급받으세요.
3. Windsurf MCP 구성 파일을 찾으세요.
4. 아래 JSON 스니펫을 사용하여 WavespeedMCP 서버를 추가하세요:

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

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
6. 서버가 연결되었는지 확인하세요.

Claude

1. Python 3.11+와 WaveSpeed API 키를 설치하세요.
2. Claude Desktop 구성 파일을 생성하세요:

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

3. WavespeedMCP 서버를 시작하세요:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Claude Desktop을 실행하여 구성된 도구를 사용하세요.

Cursor

1. Python 3.11+을 설치하세요.
2. WaveSpeed API 키를 발급받으세요.
3. Cursor의 MCP 구성 파일을 수정하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. Python 3.11+이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. WaveSpeed API 키를 발급받으세요.
3. Cline의 MCP 구성에 아래를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

API 키 보안 관리
API 키는 하드코딩하지 말고 환경 변수로 저장하세요:

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

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “Wavespeed"를 실제 MCP 서버명으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 내용을 바탕으로, WavespeedMCP는 강력한 이미지/비디오 생성 도구와 안전한 구성을 제공하지만, 프롬프트 템플릿, 리소스, 샘플링/roots 지원에 대한 명시적 설명은 부족합니다. 설정과 통합에 대한 문서는 잘 갖추고 있습니다.

총평

WavespeedMCP는 생성형 AI 미디어 워크플로우에 특화된 실용적인 MCP 서버입니다. 설치, 보안, 도구 기능에 대한 문서가 명확하지만, 프롬프트 템플릿과 리소스 프리미티브에 대한 설명은 부족합니다. 샘플링과 roots 지원도 다루지 않고 있습니다. 핵심 목적에서는 강점을 가지나, MCP 확장성 측면에서는 한계가 있습니다.

점수: 6/10

MCP 점수