Servidor MCP WavespeedMCP

O que faz o servidor MCP “WavespeedMCP”?

O WavespeedMCP é uma implementação de servidor Model Control Protocol (MCP) desenvolvida para os serviços WaveSpeed AI. Ele fornece uma interface padronizada que permite que assistentes de IA acessem capacidades avançadas de geração de imagens e vídeos por meio do protocolo MCP. Com o WavespeedMCP, desenvolvedores podem aprimorar seus fluxos de trabalho integrando ferramentas para criação de imagens de alta qualidade (incluindo texto-para-imagem, imagem-para-imagem e inpainting), geração dinâmica de vídeos a partir de imagens e manipulação flexível de recursos (suportando saídas em URL, Base64 e arquivos locais). O servidor também oferece tratamento robusto de erros, registro detalhado de logs e múltiplas opções de configuração, tornando-se um componente versátil para conectar sistemas de IA a serviços externos de geração de mídia.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt está explicitamente listado na documentação disponível.

Lista de Recursos

Nenhuma lista explícita de “recursos” MCP encontrada na documentação.

Lista de Ferramentas

O servidor define e expõe várias ferramentas conforme descrito em sua arquitetura e funcionalidades:

• Geração de Imagem a partir de Texto
  • Crie imagens de alta qualidade a partir de prompts de texto, suportando opções como modelos LoRA e inpainting.
• Geração de Imagem para Imagem
  • Transforme ou modifique imagens com base em imagens de entrada e parâmetros adicionais.
• Geração de Vídeo
  • Converta imagens estáticas em vídeos dinâmicos com parâmetros de movimento personalizáveis.

Casos de uso deste servidor MCP

• Geração Automatizada de Imagens
  • Desenvolvedores podem automatizar a criação de imagens detalhadas e de alta qualidade a partir de prompts de texto, otimizando tarefas de design e prototipagem.
• Criação de Conteúdo em Vídeo
  • Transforme imagens estáticas em vídeos envolventes de forma programática, apoiando fluxos criativos ou automação de marketing.
• Manipulação Flexível de Saídas
  • Exporte a mídia gerada em vários formatos (URL, Base64, arquivo local), facilitando a integração com diferentes plataformas.
• Capacidades Avançadas para Assistentes de IA
  • Equipe agentes de IA com ferramentas sofisticadas de geração visual, permitindo atender a pedidos complexos de usuários que envolvam síntese de imagem ou vídeo.
• Integração em Workflows Personalizados
  • Integre com IDEs ou plataformas de automação (por exemplo, Claude Desktop) para acionar a geração de mídia como parte de pipelines de desenvolvimento maiores.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Python 3.11+ está instalado.
2. Obtenha uma chave de API do WaveSpeed AI.
3. Localize o arquivo de configuração MCP do Windsurf.
4. Adicione o servidor WavespeedMCP usando o seguinte trecho JSON:

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique se o servidor está conectado.

Claude

1. Instale o Python 3.11+ e sua chave de API do WaveSpeed.
2. Gere o arquivo de configuração do Claude Desktop:

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

3. Inicie o servidor WavespeedMCP:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Abra o Claude Desktop para usar as ferramentas configuradas.

Cursor

1. Instale o Python 3.11+.
2. Obtenha sua chave de API do WaveSpeed.
3. Edite a configuração MCP do Cursor:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

1. Certifique-se de que o Python 3.11+ está presente.
2. Adquira uma chave de API do WaveSpeed.
3. Adicione à configuração MCP do Cline:

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

4. Salve e reinicie o Cline.

Protegendo as chaves de API
Armazene as chaves de API como variáveis de ambiente em vez de inseri-las diretamente no código:

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

Como usar este MCP em flows

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “Wavespeed” para o nome real do seu servidor MCP, e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão geral

Com base no exposto, o WavespeedMCP oferece ferramentas robustas de geração de imagem/vídeo e configuração segura, mas carece de modelos explícitos de prompt, recursos e suporte a sampling/roots na documentação disponível. É bem documentado para configuração e integração.

Nossa opinião

O WavespeedMCP é um servidor MCP focado e prático para fluxos de trabalho de mídia generativa em IA. Sua documentação é clara sobre configuração, segurança e capacidades das ferramentas, mas carece de detalhes sobre modelos de prompt e primitivas de recursos. Suporte a sampling e roots não são abordados. No geral, é forte para seu propósito principal, mas limitado em recursos de extensibilidade MCP.

Nota: 6/10

Pontuação MCP