WavespeedMCP MCP 服务器

“WavespeedMCP” MCP 服务器的功能是什么？

WavespeedMCP 是专为 WaveSpeed AI 服务设计的模型控制协议（MCP）服务器实现。它提供了标准化接口，使 AI 助手能够通过 MCP 协议访问先进的图像和视频生成能力。借助 WavespeedMCP，开发者可以集成高质量图像生成（包括文本生成图像、图像变换和修复）、从图片生成动态视频，以及灵活的资源输出（支持 URL、Base64、本地文件等），以提升工作流。服务器还支持强大的错误处理、详细日志和多种配置选项，是连接 AI 系统与外部媒体生成服务的多功能组件。

提示词列表

在可用文档中未明确列出提示词模板。

资源列表

在文档中未找到明确的 MCP“资源”列表。

工具列表

服务器定义并公开了如下工具，详见其架构和功能：

• 文本生成图像
  • 根据文本提示生成高质量图片，支持如 LoRA 模型和修复等选项。
• 图像生成图像
  • 基于输入图片和额外参数，对图片进行变换或修改。
• 视频生成
  • 将静态图片转换为带有可定制运动参数的动态视频。

该 MCP 服务器的使用场景

• 自动化图像生成
  • 开发者可自动化从文本提示生成高质量图片，提升设计与原型开发效率。
• 视频内容生成
  • 程序化地将静态图片转化为吸引人的视频内容，适用于创意或营销自动化流程。
• 灵活的输出管理
  • 支持多种格式（URL、Base64、本地文件）输出生成的媒体，便于集成至多平台。
• 增强 AI 助手能力
  • 为 AI 智能体配备强大的视觉生成工具，满足复杂图像/视频合成需求。
• 自定义工作流集成
  • 可与 IDE 或自动化平台（如 Claude Desktop）集成，将媒体生成作为开发流程的一部分。

如何配置

Windsurf

1. 确保已安装 Python 3.11 及以上版本。
2. 从 WaveSpeed AI 获取 WaveSpeed API 密钥。
3. 找到您的 Windsurf MCP 配置文件。
4. 使用以下 JSON 片段添加 WavespeedMCP 服务器：

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

5. 保存配置并重启 Windsurf。
6. 验证服务器是否已连接。

Claude

1. 安装 Python 3.11 及 WaveSpeed API 密钥。
2. 生成 Claude Desktop 配置文件：

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

3. 启动 WavespeedMCP 服务器：

   wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here
   

4. 启动 Claude Desktop，使用已配置的工具。

Cursor

1. 安装 Python 3.11 及以上版本。
2. 获取 WaveSpeed API 密钥。
3. 编辑 Cursor 的 MCP 配置：

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

4. 保存并重启 Cursor。

Cline

1. 确保已安装 Python 3.11 及以上版本。
2. 获取 WaveSpeed API 密钥。
3. 向 Cline 的 MCP 配置中添加：

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

4. 保存并重启 Cline。

API 密钥安全存储
请将 API 密钥作为环境变量，而非硬编码：

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

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先添加 MCP 组件并与您的 AI 智能体连接：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置区域，按以下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具使用该 MCP，获得其全部功能。请记得将 “Wavespeed” 替换为实际的服务器名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

综上，WavespeedMCP 提供了强大的图像/视频生成工具和安全配置，但文档中未给出明确的提示模板、资源和采样支持。其安装与集成文档详尽。

我们的评价

WavespeedMCP 是专注且实用的生成式 AI 媒体工作流 MCP 服务器。其文档在配置、安全性和工具能力方面清晰，但在提示模板与资源原语方面较为缺乏，采样和根功能未见提及。整体而言，核心功能表现强劲，但在 MCP 扩展性上有限。

评分：6/10

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