WavespeedMCP MCP-server

Hva gjør “WavespeedMCP” MCP-serveren?

WavespeedMCP er en implementasjon av Model Control Protocol (MCP) serveren, designet for WaveSpeed AI-tjenester. Den tilbyr et standardisert grensesnitt som lar AI-assistenter få tilgang til avanserte bilde- og videogenereingsmuligheter via MCP-protokollen. Med WavespeedMCP kan utviklere forbedre sine arbeidsflyter ved å integrere verktøy for høykvalitets bildeoppretting (inkludert tekst-til-bilde, bilde-til-bilde og inpainting), dynamisk videolaging fra bilder og fleksibel ressursbehandling (med støtte for URL, Base64 og lokale filutdata). Serveren gir også robust feilhåndtering, detaljert logging og flere konfigurasjonsmuligheter, noe som gjør den til en allsidig komponent for å koble AI-systemer til eksterne mediegenereringstjenester.

Liste over Prompter

Ingen prompt-maler er eksplisitt listet i tilgjengelig dokumentasjon.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitt liste over MCP-«ressurser» funnet i dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Serveren definerer og eksponerer flere verktøy som beskrevet i arkitekturen og funksjonene:

• Tekst-til-bilde-generering
  • Lag høykvalitets bilder fra tekstprompter, med støtte for alternativer som LoRA-modeller og inpainting.
• Bilde-til-bilde-generering
  • Transformer eller modifiser bilder basert på inngangsbilder og ekstra parametere.
• Videogenerering
  • Konverter statiske bilder til dynamiske videoer med tilpassbare bevegelsesparametere.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert bildegenerering
  • Utviklere kan automatisere opprettelse av detaljerte, høykvalitets bilder fra tekstprompter, og effektivisere design- og prototypingsoppgaver.
• Videoinnholdsproduksjon
  • Transformer statiske bilder til engasjerende videoinnhold programmessig, til støtte for kreative arbeidsflyter eller markedsføringsautomatisering.
• Fleksibel utdatahåndtering
  • Genererte medier kan leveres i ulike formater (URL, Base64, lokal fil), noe som gir sømløs integrasjon med forskjellige plattformer.
• Utvidede AI-assistentfunksjoner
  • Gi AI-agenter avanserte visuelle genereringsverktøy, slik at de kan oppfylle komplekse brukerforespørsler som involverer bilde- eller videosyntese.
• Egendefinert arbeidsflytintegrasjon
  • Integrer med IDE-er eller automatiseringsplattformer (f.eks. Claude Desktop) for å trigge mediegenerering som del av større utviklingspipelines.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Sørg for at Python 3.11+ er installert.
2. Skaff en WaveSpeed API-nøkkel fra WaveSpeed AI.
3. Finn din Windsurf MCP-konfigurasjonsfil.
4. Legg til WavespeedMCP-serveren med følgende JSON-snutt:

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

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
6. Verifiser at serveren er tilkoblet.

Claude

1. Installer Python 3.11+ og din WaveSpeed API-nøkkel.
2. Generer Claude Desktop-konfigurasjonsfilen:

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

3. Start WavespeedMCP-serveren:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Start Claude Desktop for å bruke de konfigurerte verktøyene.

Cursor

1. Installer Python 3.11+.
2. Skaff din WaveSpeed API-nøkkel.
3. Rediger Cursors MCP-konfigurasjon:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

1. Sørg for at Python 3.11+ er tilstede.
2. Skaff en WaveSpeed API-nøkkel.
3. Legg til i Clines MCP-konfigurasjon:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.

Sikring av API-nøkler
Lagre API-nøkler som miljøvariabler i stedet for å hardkode dem:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, begynn med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn detaljer om din MCP-server med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “Wavespeed” til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på ovenstående tilbyr WavespeedMCP robuste bilde-/videogenereingsverktøy og sikker konfigurasjon, men mangler eksplisitte prompt-maler, ressurser og sampling-/roots-støtte i tilgjengelig dokumentasjon. Den er godt dokumentert for oppsett og integrasjon.

Vår vurdering

WavespeedMCP er en fokusert og praktisk MCP-server for generative AI-mediearbeidsflyter. Dokumentasjonen er tydelig på oppsett, sikkerhet og verktøyfunksjoner, men mangler detaljer om prompt-maler og ressursprimitiver. Sampling og roots-støtte er ikke omtalt. Totalt sett er den sterk for sitt kjerneformål, men begrenset på MCP-utvidelsesmuligheter.

Score: 6/10

MCP-score