Wat doet de “WavespeedMCP” MCP-server?

WavespeedMCP is een implementatie van het Model Control Protocol (MCP) die ontworpen is voor WaveSpeed AI-diensten. Het biedt een gestandaardiseerde interface waarmee AI-assistenten toegang krijgen tot geavanceerde mogelijkheden voor beeld- en videogeneratie via het MCP-protocol. Met WavespeedMCP kunnen ontwikkelaars hun workflows verbeteren door tools te integreren voor hoogwaardige beeldcreatie (waaronder tekst-naar-beeld, beeld-naar-beeld en inpainting), dynamische videogeneratie vanuit beelden en flexibele resource-afhandeling (met ondersteuning voor URL, Base64 en lokale bestanden als output). De server biedt daarnaast robuuste foutafhandeling, gedetailleerde logging en meerdere configuratieopties, waardoor het een veelzijdig onderdeel is voor het koppelen van AI-systemen aan externe mediageneratiediensten.

Lijst van prompts

Geen prompt-templates expliciet vermeld in de beschikbare documentatie.

Lijst van resources

Geen expliciete lijst van MCP-“resources” gevonden in de documentatie.

Lijst van tools

De server definieert en biedt meerdere tools aan, zoals beschreven in de architectuur en functies:

• Tekst-naar-beeldgeneratie
  • Maak hoogwaardige beelden van tekstprompts, met ondersteuning voor opties zoals LoRA-modellen en inpainting.
• Beeld-naar-beeldgeneratie
  • Transformeer of wijzig beelden op basis van invoerbeelden en aanvullende parameters.
• Videogeneratie
  • Zet statische beelden om in dynamische video’s met aanpasbare bewegingsparameters.

Toepassingen van deze MCP-server

• Automatische beeldgeneratie
  • Ontwikkelaars kunnen het maken van gedetailleerde, hoogwaardige beelden vanuit tekstprompts automatiseren en zo design- en prototyping-taken stroomlijnen.
• Videocontentcreatie
  • Zet statische beelden programmatisch om naar aantrekkelijke videocontent, ter ondersteuning van creatieve workflows of marketingautomatisering.
• Flexibele uitvoeropties
  • Voer gegenereerde media uit in diverse formaten (URL, Base64, lokaal bestand), waardoor integratie met uiteenlopende platforms soepel verloopt.
• Uitgebreide mogelijkheden voor AI-assistenten
  • Voorzie AI-agenten van geavanceerde visuele generatietools, zodat ze complexe gebruikersverzoeken met beeld- of videosynthese kunnen uitvoeren.
• Integratie in aangepaste workflows
  • Integreer met IDE’s of automatiseringsplatforms (zoals Claude Desktop) om mediageneratie te activeren als onderdeel van bredere ontwikkeltrajecten.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Python 3.11+ is geïnstalleerd.
2. Verkrijg een WaveSpeed API-sleutel via WaveSpeed AI.
3. Zoek je Windsurf MCP-configuratiebestand.
4. Voeg de WavespeedMCP-server toe met het volgende JSON-fragment:

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

5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
6. Controleer of de server verbonden is.

Claude

1. Installeer Python 3.11+ en je WaveSpeed API-sleutel.
2. Genereer het Claude Desktop-configuratiebestand:

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

3. Start de WavespeedMCP-server:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Start Claude Desktop om de geconfigureerde tools te gebruiken.

Cursor

1. Installeer Python 3.11+.
2. Verkrijg je WaveSpeed API-sleutel.
3. Bewerk de MCP-configuratie van Cursor:

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

4. Sla op en herstart Cursor.

Cline

1. Zorg dat Python 3.11+ aanwezig is.
2. Verkrijg een WaveSpeed API-sleutel.
3. Voeg toe aan de MCP-configuratie van Cline:

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

4. Sla op en herstart Cline.

API-sleutels beveiligen
Sla API-sleutels op als omgevingsvariabelen in plaats van deze hard te coderen:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “Wavespeed” te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server, en de URL door de eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van het bovenstaande biedt WavespeedMCP robuuste tools voor beeld- en videogeneratie en veilige configuratie, maar ontbreken expliciete prompt-templates, resources en sampling/roots-ondersteuning in de beschikbare documentatie. De handleiding is duidelijk over installatie en integratie.

Onze mening

WavespeedMCP is een gerichte en praktische MCP-server voor generatieve AI-mediaworkflows. De documentatie is duidelijk over installatie, beveiliging en toolmogelijkheden, maar mist details over prompt-templates en resource-primitieven. Sampling- en roots-ondersteuning worden niet besproken. Al met al sterk voor het hoofddoel, maar beperkt in MCP-uitbreidingsmogelijkheden.

Score: 6/10

MCP-score