WavespeedMCP MCP-server

Vad gör “WavespeedMCP” MCP-servern?

WavespeedMCP är en implementation av Model Control Protocol (MCP)-servern utformad för WaveSpeed AI-tjänster. Den tillhandahåller ett standardiserat gränssnitt som gör det möjligt för AI-assistenter att få tillgång till avancerade funktioner för bild- och videogenerering via MCP-protokollet. Med WavespeedMCP kan utvecklare förbättra sina arbetsflöden genom att integrera verktyg för högkvalitativ bildskapande (inklusive text-till-bild, bild-till-bild och inpainting), dynamisk videogenerering från bilder och flexibel resursutmatning (stöd för URL, Base64 och lokala filer). Servern erbjuder också robust felhantering, detaljerad loggning och flera konfigurationsalternativ, vilket gör den till en mångsidig komponent för att koppla AI-system till externa mediagenereringstjänster.

Lista över Prompter

Inga promptmallar anges uttryckligen i den tillgängliga dokumentationen.

Lista över Resurser

Ingen explicit lista över MCP “resurser” hittades i dokumentationen.

Lista över Verktyg

Servern definierar och exponerar flera verktyg enligt sin arkitektur och funktioner:

• Text-till-bild-generering
  • Skapa högkvalitativa bilder från textprompter, med stöd för alternativ som LoRA-modeller och inpainting.
• Bild-till-bild-generering
  • Transformera eller modifiera bilder baserat på inmatningsbilder och ytterligare parametrar.
• Videogenerering
  • Omvandla statiska bilder till dynamiska videor med anpassningsbara rörelseparametrar.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad bildgenerering
  • Utvecklare kan automatisera skapandet av detaljerade, högkvalitativa bilder från textprompter och effektivisera design- och prototyparbete.
• Skapande av videoinnehåll
  • Omvandla statiska bilder till engagerande videoinnehåll programmässigt för att stödja kreativa arbetsflöden eller marknadsföringsautomation.
• Flexibel utmatningshantering
  • Exportera genererat media i olika format (URL, Base64, lokal fil), vilket gör integrationen med olika plattformar smidig.
• Förbättrade AI-assistentfunktioner
  • Utrusta AI-agenter med sofistikerade visuella genereringsverktyg, så att de kan uppfylla komplexa användarförfrågningar som involverar bild- eller videosyntes.
• Anpassad arbetsflödesintegration
  • Integrera med IDE:er eller automationsplattformar (t.ex. Claude Desktop) för att utlösa mediagenerering som en del av större utvecklingspipelines.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Python 3.11+ är installerat.
2. Skaffa en WaveSpeed API-nyckel från WaveSpeed AI.
3. Lokalisera din Windsurf MCP-konfigurationsfil.
4. Lägg till WavespeedMCP-servern med följande JSON-utdrag:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Verifiera att servern är ansluten.

Claude

1. Installera Python 3.11+ och din WaveSpeed API-nyckel.
2. Generera konfigurationsfilen för Claude Desktop:

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

3. Starta WavespeedMCP-servern:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Starta Claude Desktop för att använda de konfigurerade verktygen.

Cursor

1. Installera Python 3.11+.
2. Skaffa din WaveSpeed API-nyckel.
3. Redigera Cursors MCP-konfiguration:

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

4. Spara och starta om Cursor.

Cline

1. Kontrollera att Python 3.11+ är installerat.
2. Skaffa en WaveSpeed API-nyckel.
3. Lägg till i Clines MCP-konfiguration:

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

4. Spara och starta om Cline.

Säkra API-nycklar
Lagra API-nycklar som miljövariabler istället för att hårdkoda dem:

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

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I sektionen för systemets MCP-konfiguration, ange din MCP-servers information enligt detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “Wavespeed” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på ovanstående erbjuder WavespeedMCP robusta verktyg för bild-/videogenerering och säker konfiguration, men saknar explicita promptmallar, resurser och sampling-/roots-stöd i den tillgängliga dokumentationen. Den är väl dokumenterad för installation och integration.

Vår åsikt

WavespeedMCP är en fokuserad och praktisk MCP-server för generativa AI-mediaarbetsflöden. Dokumentationen är tydlig kring installation, säkerhet och verktygens kapacitet, men saknar detaljer om promptmallar och resursprimitiver. Sampling och roots-stöd diskuteras inte. Sammanfattningsvis är den stark för sitt kärnsyfte, men begränsad i MCP-utbyggbarhetsfunktioner.

Betyg: 6/10

MCP-betyg