WavespeedMCP MCP Sunucusu

“WavespeedMCP” MCP Sunucusu ne yapar?

WavespeedMCP, WaveSpeed AI servisleri için tasarlanmış bir Model Kontrol Protokolü (MCP) sunucusudur. MCP protokolü üzerinden yapay zekâ asistanlarının gelişmiş görsel ve video üretim yeteneklerine erişmesini sağlayan standart bir arayüz sunar. WavespeedMCP ile geliştiriciler, yüksek kaliteli görsel oluşturma (metinden görsele, görselden görsele, inpainting dahil), görsellerden dinamik video üretimi ve esnek kaynak yönetimi (URL, Base64 ve yerel dosya çıktıları desteklenir) gibi araçları iş akışlarına entegre edebilir. Sunucu ayrıca sağlam hata yönetimi, ayrıntılı kayıt tutma ve çeşitli yapılandırma seçenekleriyle, dış medya üretim servislerine bağlanan yapay zekâ sistemleri için çok yönlü bir bileşen oluşturur.

İstem Listesi

Mevcut belgelerde açıkça listelenmiş bir prompt şablonu bulunmamaktadır.

Kaynak Listesi

Belgelerde MCP “kaynakları” ile ilgili açık bir liste bulunamadı.

Araç Listesi

Sunucu, mimarisi ve özelliklerinde açıklandığı gibi birden fazla aracı tanımlar ve sunar:

• Metinden Görsele Üretim
  • Metin istemlerinden yüksek kaliteli görseller oluşturun; LoRA modelleri ve inpainting gibi seçenekleri destekler.
• Görselden Görsele Üretim
  • Girdi görselleri ve ek parametreler ile görselleri dönüştürün veya değiştirin.
• Video Üretimi
  • Statik görselleri, özelleştirilebilir hareket parametreleriyle dinamik videolara çevirin.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Otomatik Görsel Üretimi
  • Geliştiriciler, metin istemlerinden ayrıntılı ve yüksek kaliteli görsellerin üretimini otomatikleştirerek tasarım ve prototipleme süreçlerini hızlandırabilir.
• Video İçerik Üretimi
  • Statik görselleri programlı olarak etkileyici video içeriklerine dönüştürün; yaratıcı iş akışları veya pazarlama otomasyonu için uygundur.
• Esnek Çıktı Yönetimi
  • Üretilen medyayı çeşitli formatlarda (URL, Base64, yerel dosya) dışa aktarın; farklı platformlarla entegrasyon kolaylaşır.
• Gelişmiş Yapay Zekâ Asistanı Yetenekleri
  • Yapay zekâ ajanlarını üst düzey görsel üretim araçlarıyla donatarak, karmaşık kullanıcı taleplerini (görsel/video sentezi gibi) karşılayabilirler.
• Özel İş Akışı Entegrasyonu
  • Medya üretimini daha büyük geliştirme süreçlerinin bir parçası olarak tetiklemek için IDE’lere veya otomasyon platformlarına (örn. Claude Desktop) entegre edin.

Nasıl Kurulur?

Windsurf

1. Python 3.11+ kurulu olduğundan emin olun.
2. WaveSpeed AI adresinden bir WaveSpeed API anahtarı alın.
3. Windsurf MCP yapılandırma dosyanızı bulun.
4. Şu JSON parçasıyla WavespeedMCP sunucusunu ekleyin:

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

5. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u tekrar başlatın.
6. Sunucunun bağlı olduğunu doğrulayın.

Claude

1. Python 3.11+ ve WaveSpeed API anahtarı yükleyin.
2. Claude Desktop yapılandırma dosyasını oluşturun:

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

3. WavespeedMCP sunucusunu başlatın:

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. Yapılandırılmış araçları kullanmak için Claude Desktop’u başlatın.

Cursor

1. Python 3.11+ yükleyin.
2. WaveSpeed API anahtarınızı alın.
3. Cursor MCP yapılandırmasını şu şekilde düzenleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.

Cline

1. Python 3.11+ bulunduğundan emin olun.
2. WaveSpeed API anahtarı edinin.
3. Cline MCP yapılandırmasına ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

API Anahtarlarını Güvenli Saklama
API anahtarlarınızı doğrudan kodda değil, ortam değişkeni olarak saklayın:

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

Bu MCP’yi Flow’larda Nasıl Kullanabilirim?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve bunu yapay zekâ ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, yapay zekâ ajanınız bu MCP’yi, tüm fonksiyon ve olanaklarına erişebileceği bir araç olarak kullanabilir. “Wavespeed” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdakilere göre, WavespeedMCP sağlam görsel/video üretim araçları ve güvenli yapılandırma sunar; ancak mevcut belgelerde açık istem şablonları, kaynaklar ve sampling/roots desteği yoktur. Kurulum ve entegrasyon için iyi belgelenmiştir.

Yorumumuz

WavespeedMCP, üretici yapay zekâ medya iş akışları için odaklı ve pratik bir MCP sunucusudur. Kurulum, güvenlik ve araç kabiliyetleri konusunda dokümantasyonu net; fakat istem şablonları ve kaynak primitifleri hakkında detay eksik. Sampling ve roots desteği ele alınmamış. Temel amacı için güçlü, ancak MCP genişletilebilirliği açısından sınırlı.

Puan: 6/10

MCP Puanı