WavespeedMCP Serwer MCP

Co robi serwer MCP “WavespeedMCP”?

WavespeedMCP to implementacja serwera Model Control Protocol (MCP) zaprojektowana dla usług WaveSpeed AI. Zapewnia ustandaryzowany interfejs, który umożliwia asystentom AI dostęp do zaawansowanych możliwości generowania obrazów i wideo poprzez protokół MCP. Dzięki WavespeedMCP deweloperzy mogą usprawnić swoje przepływy pracy, integrując narzędzia do tworzenia wysokiej jakości obrazów (w tym tekst-na-obraz, obraz-na-obraz i inpainting), dynamicznego generowania wideo z obrazów oraz elastycznego zarządzania zasobami (obsługa wyjść: URL, Base64 i pliki lokalne). Serwer oferuje także solidną obsługę błędów, szczegółowe logowanie i liczne opcje konfiguracji, czyniąc go wszechstronnym komponentem łączącym systemy AI z zewnętrznymi usługami generowania mediów.

Lista promptów

Brak szablonów promptów w dostępnej dokumentacji.

Lista zasobów

Nie znaleziono jawnej listy „zasobów” MCP w dokumentacji.

Lista narzędzi

Serwer definiuje i udostępnia kilka narzędzi, zgodnie ze swoją architekturą i funkcjonalnościami:

• Generowanie obrazów z tekstu
  • Tworzenie wysokiej jakości obrazów na podstawie promptów tekstowych, z obsługą opcji takich jak modele LoRA i inpainting.
• Generowanie obrazów z obrazów
  • Przekształcanie lub modyfikowanie obrazów na bazie obrazów wejściowych i dodatkowych parametrów.
• Generowanie wideo
  • Konwersja statycznych obrazów w dynamiczne wideo z możliwością dostosowania parametrów ruchu.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczne generowanie obrazów
  • Deweloperzy mogą automatyzować tworzenie szczegółowych obrazów wysokiej jakości z promptów tekstowych, usprawniając projektowanie i prototypowanie.
• Tworzenie treści wideo
  • Programowa konwersja statycznych obrazów w atrakcyjne wideo, wspierająca kreatywne przepływy pracy lub automatyzację marketingu.
• Elastyczna obsługa wyjść
  • Wyjście generowanych mediów w różnych formatach (URL, Base64, plik lokalny), co ułatwia integrację z różnymi platformami.
• Rozszerzone możliwości asystentów AI
  • Wyposażenie agentów AI w zaawansowane narzędzia wizualne, umożliwiające realizację złożonych żądań użytkowników obejmujących syntezę obrazów i wideo.
• Integracja z niestandardowymi przepływami pracy
  • Integracja z IDE lub platformami automatyzującymi (np. Claude Desktop) w celu wyzwalania generowania mediów jako części większych pipeline’ów deweloperskich.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że zainstalowany jest Python 3.11+.
2. Uzyskaj klucz API WaveSpeed z WaveSpeed AI.
3. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP Windsurf.
4. Dodaj serwer WavespeedMCP, używając poniższego fragmentu JSON:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
6. Zweryfikuj połączenie z serwerem.

Claude

1. Zainstaluj Python 3.11+ i swój klucz API WaveSpeed.
2. Wygeneruj plik konfiguracyjny Claude Desktop:

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

3. Uruchom serwer WavespeedMCP:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Uruchom Claude Desktop, aby korzystać ze skonfigurowanych narzędzi.

Cursor

1. Zainstaluj Python 3.11+.
2. Uzyskaj swój klucz API WaveSpeed.
3. Edytuj konfigurację MCP Cursor:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że Python 3.11+ jest zainstalowany.
2. Uzyskaj klucz API WaveSpeed.
3. Dodaj do konfiguracji MCP Cline:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.

Zabezpieczenie kluczy API
Przechowuj klucze API jako zmienne środowiskowe zamiast wpisywać je na stałe:

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

Jak użyć tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane swojego serwera MCP w formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “Wavespeed” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i wstawić własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższego, WavespeedMCP oferuje solidne narzędzia do generowania obrazów/wideo i bezpieczną konfigurację, ale nie zawiera jawnych szablonów promptów, zasobów ani wsparcia sampling/roots w dostępnej dokumentacji. Dobrze udokumentowana jest konfiguracja i integracja.

Nasza opinia

WavespeedMCP to wyspecjalizowany i praktyczny serwer MCP do generatywnych przepływów pracy związanych z mediami AI. Jego dokumentacja jest przejrzysta pod kątem konfiguracji, bezpieczeństwa i możliwości narzędzi, ale brakuje szczegółów dotyczących szablonów promptów i prymitywów zasobów. Wsparcie dla sampling i roots nie zostało omówione. Ogólnie rzecz biorąc, jest mocny w swoim głównym zastosowaniu, ale ograniczony w zakresie rozszerzalności MCP.

Ocena: 6/10

Ocena MCP