WavespeedMCP MCP Server

Čo robí MCP server “WavespeedMCP”?

WavespeedMCP je implementácia servera Model Control Protocol (MCP) navrhnutá pre služby WaveSpeed AI. Poskytuje štandardizované rozhranie, ktoré umožňuje AI asistentom prístup k pokročilým možnostiam generovania obrázkov a videí cez MCP protokol. S WavespeedMCP môžu vývojári vylepšiť svoje workflowy integráciou nástrojov na tvorbu kvalitných obrázkov (vrátane text-to-image, image-to-image a inpaintingu), dynamické generovanie videí z obrázkov a flexibilné spracovanie zdrojov (podpora výstupov ako URL, Base64 a lokálny súbor). Server ponúka aj robustné ošetrenie chýb, detailné logovanie a viacero možností konfigurácie, vďaka čomu je všestrannou súčasťou pre prepojenie AI systémov s externými službami generovania médií.

Zoznam Promptov

V dostupnej dokumentácii nie sú výslovne uvedené šablóny promptov.

Zoznam ZDROJOV

V dokumentácii sa nenašiel žiadny explicitný zoznam MCP „zdrojov“.

Zoznam nástrojov

Server definuje a sprístupňuje niekoľko nástrojov, ako je popísané v jeho architektúre a funkciách:

• Generovanie obrázkov z textu
  • Vytvárajte kvalitné obrázky na základe textových promptov, s podporou možností ako LoRA modely a inpainting.
• Generovanie obrázkov z obrázkov
  • Transformujte alebo upravujte obrázky na základe vstupných obrázkov a ďalších parametrov.
• Generovanie videí
  • Konvertujte statické obrázky na dynamické videá s prispôsobiteľnými parametrami pohybu.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Automatizované generovanie obrázkov
  • Vývojári môžu automatizovať tvorbu detailných, kvalitných obrázkov z textových promptov, čím zefektívnia návrh a prototypovanie.
• Tvorba video obsahu
  • Programaticky premieňajte statické obrázky na pútavý video obsah, vhodné pre kreatívne workflowy alebo marketingovú automatizáciu.
• Flexibilné spracovanie výstupov
  • Výstup generovaných médií v rôznych formátoch (URL, Base64, lokálny súbor) umožňuje bezproblémovú integráciu s rôznymi platformami.
• Rozšírené schopnosti AI asistenta
  • Vybavte AI agentov sofistikovanými vizuálnymi nástrojmi, ktoré im umožnia plniť zložité požiadavky používateľov týkajúce sa syntézy obrázkov či videí.
• Integrácia do vlastných workflowov
  • Integrujte do IDE alebo automatizačných platforiem (napr. Claude Desktop) a spúšťajte tvorbu médií ako súčasť väčších vývojových pipeline.

Ako nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že je nainštalovaný Python 3.11+.
2. Získajte WaveSpeed API kľúč z WaveSpeed AI .
3. Nájdite konfiguračný súbor Windsurf MCP.
4. Pridajte WavespeedMCP server pomocou nasledovného JSON úryvku:

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

5. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
6. Overte, že je server pripojený.

Claude

1. Nainštalujte Python 3.11+ a svoj WaveSpeed API kľúč.
2. Vygenerujte konfiguračný súbor Claude Desktop:

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

3. Spustite WavespeedMCP server:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Spustite Claude Desktop na používanie nakonfigurovaných nástrojov.

Cursor

1. Nainštalujte Python 3.11+.
2. Získajte svoj WaveSpeed API kľúč.
3. Upravte MCP konfiguráciu pre Cursor:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.

Cline

1. Overte prítomnosť Pythonu 3.11+.
2. Získajte WaveSpeed API kľúč.
3. Pridajte do Cline MCP konfigurácie:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.

Zabezpečenie API kľúčov
Ukladajte API kľúče ako environmentálne premenné namiesto pevného zakódovania:

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

Ako používať tento MCP vo workflowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do vášho flowu a pripojte ho k vášmu AI agentovi:

Kliknite na komponent MCP, aby ste otvorili konfiguračný panel. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “Wavespeed” na skutočný názov vášho MCP servera a URL nahradiť vašou vlastnou adresou MCP servera.

Prehľad

Na základe vyššie uvedeného WavespeedMCP ponúka robustné nástroje na generovanie obrázkov/videí a bezpečné nastavenie, no chýbajú explicitné šablóny promptov, zdroje a podpora sampling/roots v dostupnej dokumentácii. Nastavenie a integrácia sú dobre zdokumentované.

Náš názor

WavespeedMCP je zameraný a praktický MCP server pre generatívne AI mediálne workflowy. Dokumentácia je jasná v oblasti nastavenia, bezpečnosti aj schopností nástrojov, no chýbajú detaily o šablónach promptov či zdrojových primitívach. Sampling a roots podpora nie sú spomenuté. Celkovo je silný vo svojej základnej oblasti, no limitovaný v rozšíriteľnosti MCP funkcií.

Skóre: 6/10

MCP skóre