WavespeedMCP Server MCP

Ce face serverul MCP “WavespeedMCP”?

WavespeedMCP este o implementare a serverului Model Control Protocol (MCP) proiectată pentru serviciile WaveSpeed AI. Oferă o interfață standardizată care permite asistenților AI să acceseze capabilități avansate de generare de imagini și video prin protocolul MCP. Cu WavespeedMCP, dezvoltatorii își pot îmbunătăți fluxurile de lucru prin integrarea instrumentelor pentru creare de imagini de înaltă calitate (inclusiv text-în-imagine, imagine-în-imagine și inpainting), generare video dinamică din imagini și manipulare flexibilă a resurselor (suportând output-uri tip URL, Base64 și fișier local). Serverul oferă, de asemenea, gestionare robustă a erorilor, jurnalizare detaliată și multiple opțiuni de configurare, făcându-l o componentă versatilă pentru conectarea sistemelor AI cu servicii externe de generare media.

Listă de Prompts

Niciun șablon de prompt nu este listat explicit în documentația disponibilă.

Listă de Resurse

Nu a fost găsită nicio listă explicită de “resurse” MCP în documentație.

Listă de Instrumente

Serverul definește și expune mai multe instrumente, după cum este descris în arhitectura și funcționalitățile sale:

• Generare Text-în-Imagine
  • Creează imagini de înaltă calitate din prompturi text, cu opțiuni precum modele LoRA și inpainting.
• Generare Imagine-în-Imagine
  • Transformă sau modifică imagini pe baza unor imagini de intrare și a unor parametri suplimentari.
• Generare Video
  • Convertește imagini statice în videoclipuri dinamice cu parametri de mișcare personalizabili.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Generare automată de imagini
  • Dezvoltatorii pot automatiza crearea de imagini detaliate și de înaltă calitate din prompturi text, eficientizând sarcinile de design și prototipare.
• Creare de conținut video
  • Transformă imagini statice în conținut video atractiv în mod programatic, susținând fluxurile creative sau automatizarea marketingului.
• Gestionare flexibilă a output-ului
  • Output-ul media generat în diverse formate (URL, Base64, fișier local), facilitând integrarea cu diferite platforme.
• Capabilități extinse pentru asistenții AI
  • Echipare a agenților AI cu instrumente vizuale sofisticate, permițându-le să răspundă la cereri complexe ce implică sinteză de imagini sau video.
• Integrare personalizată în fluxuri de lucru
  • Integrare cu IDE-uri sau platforme de automatizare (ex: Claude Desktop) pentru a declanșa generarea media ca parte a unor fluxuri de dezvoltare mai ample.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Python 3.11+ este instalat.
2. Obține o cheie API WaveSpeed de la WaveSpeed AI.
3. Localizează fișierul de configurare MCP Windsurf.
4. Adaugă serverul WavespeedMCP folosind următorul fragment JSON:

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

5. Salvează configurația și repornește Windsurf.
6. Verifică dacă serverul este conectat.

Claude

1. Instalează Python 3.11+ și cheia ta API WaveSpeed.
2. Generează fișierul de configurare Claude Desktop:

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

3. Pornește serverul WavespeedMCP:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Lansează Claude Desktop pentru a folosi instrumentele configurate.

Cursor

1. Instalează Python 3.11+.
2. Obține cheia ta API WaveSpeed.
3. Editează configurația MCP a Cursor:

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

4. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Asigură-te că Python 3.11+ este prezent.
2. Achiziționează o cheie API WaveSpeed.
3. Adaugă la configurația MCP a Cline:

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

4. Salvează și repornește Cline.

Securizarea cheilor API
Stochează cheile API ca variabile de mediu în loc să le inserezi direct în cod:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o cu agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “Wavespeed” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu URL-ul propriului server MCP.

Prezentare generală

Pe baza celor de mai sus, WavespeedMCP oferă instrumente robuste de generare imagine/video și configurare securizată, dar lipsesc șabloane explicite de prompturi, resurse și suport pentru sampling/roots în documentația disponibilă. Este bine documentat pentru configurare și integrare.

Opinia noastră

WavespeedMCP este un server MCP concentrat și practic pentru fluxuri AI generative cu media. Documentația sa este clară privind configurarea, securitatea și capabilitățile instrumentelor, dar lipsesc detalii despre șabloane de prompt și primitive de resurse. Suportul pentru sampling și roots nu este menționat. Per ansamblu, este puternic pentru scopul său de bază, dar limitat în ceea ce privește extensibilitatea MCP.

Scor: 6/10

Scor MCP