Führt Bild-, Video-, Audio- und 3D-Modelle aus dem Live-WaveSpeed-Katalog aus, inklusive Schema-Lookup, Preisschätzungen und Run-History.
Auch bekannt als WaveSpeedAI/mcp-server, mcp-server, @wavespeed/mcp
- Stars
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- Tools
- 16
- Downloads, 30 Tage
- —
- Neueste Version
- 1.2.14
- Letzter Commit
- 10. Nov. 2026
- Lizenz
- MIT
Was ist WaveSpeed MCP?
WaveSpeed ist ein MCP server. Führt Bild-, Video-, Audio- und 3D-Modelle aus dem Live-WaveSpeed-Katalog aus, inklusive Schema-Lookup, Preisschätzungen und Run-History. Er stellt 16 Tools bereit, etwa list_models, get_model_schema, run_model.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über WaveSpeed MCP server
WaveSpeed ermöglicht es dir, Bild-, Video-, Audio- und 3D-Modelle aus einem Live-Katalog direkt in deiner KI-Entwicklungsumgebung auszuführen. Entwickler, die Claude Desktop, Cursor, Claude Code oder Cline nutzen, können auf eine Vielzahl generativer Modelle zugreifen, ohne feste Konfigurationen hartcodieren zu müssen. Der Server verbindet sich mit einer Live-API, die ihren Katalog stündlich aktualisiert, damit neue Modelle sofort nach dem Release auf der Plattform verfügbar sind.
Nutzer können mit dem Katalog über allgemeine Tools wie run_model oder spezialisierte Shortcuts wie generate_image, edit_video und extend_video interagieren. Das System übernimmt das Hochladen von Dateien automatisch, wenn du den @path-Marker für lokale Dateien verwendest. Um Kosten zu kontrollieren, bietet das get_price-Tool Schätzungen vor der Ausführung an. Der Server kann entweder remote über eine gehostete URL oder lokal via npx mit einem WAVESPEED_API_KEY eingerichtet werden. Er bietet zudem administrative Funktionen wie das Prüfen des Kontostands, das Einsehen der Run-History über list_predictions und das Abrufen detaillierter Abrechnungsdaten.
Was du damit machen kannst
- 1Generierungskosten schätzenLass die KI prüfen, wie viel ein spezifischer Modell-Run kosten wird, bevor du die Anfrage abschickst.
- 2Lokale Datei-Uploads automatisierenGib der KI einen lokalen Dateipfad, damit diese die Datei automatisch hochlädt und als Modell-Input verwendet.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
So installierst du WaveSpeed MCP
Formate geprüft am 10. Nov. 2026Zu Cursor hinzufügenZu Goose hinzufügenWaveSpeed MCP in Claude Code installieren
$ claude mcp add --env 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' mcp-server -- npx -y @wavespeed/mcpWaveSpeed MCP in Cursor installieren
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}WaveSpeed MCP in VS Code installieren
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"mcp-server": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}WaveSpeed MCP in VS Code CLI installieren
$ code --add-mcp '{"name":"mcp-server","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@wavespeed/mcp"],"env":{"WAVESPEED_API_KEY":"<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"}}'WaveSpeed MCP in Claude Desktop installieren
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}WaveSpeed MCP in Codex installieren
$ codex mcp add mcp-server --env 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' -- npx -y @wavespeed/mcpWaveSpeed MCP in Codex config.toml installieren
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.mcp-server] command = "npx" args = ["-y", "@wavespeed/mcp"] [mcp_servers.mcp-server.env] WAVESPEED_API_KEY = "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
WaveSpeed MCP in Gemini CLI installieren
$ gemini mcp add -s user -e 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' mcp-server npx -- -y @wavespeed/mcpWaveSpeed MCP in Gemini settings.json installieren
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}WaveSpeed MCP tools 16
Erkannt aus dem READMElist_modelsget_model_schemarun_modelgenerate_imageedit_imagegenerate_videoedit_videoextend_videoget_priceget_balancelist_predictionslist_billings
| list_models | — | |
| get_model_schema | — | |
| run_model | — | |
| generate_image | — | |
| edit_image | — | |
| generate_video | — | |
| edit_video | — | |
| extend_video | — | |
| get_price | — | |
| get_balance | — | |
| list_predictions | — | |
| list_billings | — |
Alle 16 Tools anzeigenWeniger Tools anzeigen
get_usagedelete_predictionsupload_fileget_prediction
| get_usage | — | |
| delete_predictions | — | |
| upload_file | — | |
| get_prediction | — |
Konfiguration
WAVESPEED_API_KEYSecretWaveSpeed API key (https://wavespeed.ai/accesskey). Optional when the wavespeed CLI is logged in.
WAVESPEED_BASE_URLOverride the WaveSpeed API base URL. Defaults to https://api.wavespeed.ai.
WAVESPEED_CLIENT_NAMEOverride the client name reported for channel attribution. Defaults to wavespeed-mcp.
| Name | Beschreibung | Typ |
|---|---|---|
| WAVESPEED_API_KEY | WaveSpeed API key (https://wavespeed.ai/accesskey). Optional when the wavespeed CLI is logged in. | Secret |
| WAVESPEED_BASE_URL | Override the WaveSpeed API base URL. Defaults to https://api.wavespeed.ai. | |
| WAVESPEED_CLIENT_NAME | Override the client name reported for channel attribution. Defaults to wavespeed-mcp. |
Automatisierte Checks
Geluften am 12. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Unsere automatisierten Checks bestanden. Das ist kein Security-Audit: Lies den Code und gib dem Server nur den minimal notwendigen Zugriff. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbarBestanden
- Open Source Lizenz (OSI)Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrBestanden
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageBestanden
- Remote Endpoint nutzt HTTPSBestanden
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Keine versteckten Anweisungen an das ModellBestanden
- Keine kritischen Advisories im Paket oder seinen AbhängigkeitenBestanden
README
Auf GitHub ansehenWaveSpeed MCP Server
An MCP server for the WaveSpeed platform: run any model on the live catalog — image, video, audio, 3D — from Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, or any MCP client.
Built on the same design as the open-source @wavespeed/cli:
- No hardcoded models for
run_model. The catalog comes from the live API (1h cache); new platform models work the day they ship. - One general verb, five shortcuts.
run_modelexecutes anything;get_model_schematells the agent what inputs a model actually accepts, so it reads before it writes.generate_image,edit_image,generate_video,edit_videoandextend_videoskip that: they use the same models as the WaveSpeed /chat page, pick the endpoint for what you give them and fit the request to its live schema. - Inputs are never mutated. The one explicit transform is the
@pathmarker — a"@./photo.jpg"value insideinputuploads the file and substitutes its hosted URL. Bare paths are passed through untouched. The shortcut tools (generate_imageetc.) are the exception: they pick the endpoint and fit the request to the model, and report what they changed innotes. - Quote before you spend.
get_pricetakes the same input asrun_modeland returns an estimate; the amount actually charged for a run is authoritative.
Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
list_models |
Search the live catalog by text or modality type |
get_model_schema |
A model's real input schema (required, properties, defaults), with a link to the model's playground page |
run_model |
Submit + wait; rejects input keys the model doesn't accept; @path inputs upload automatically; returns output URLs |
generate_image |
Image from a prompt with the /chat image models (default Seedream 5.5); reference images use the model's edit endpoint |
edit_image |
Edit, restyle or combine existing images with the same models |
generate_video |
Video from a prompt, a first/last frame or reference images/videos/audio, with the /chat video models (default Seedance 2.5); the mode (text, image, reference) is picked from the inputs |
edit_video |
Edit an existing video, optionally with reference images/audio |
extend_video |
Continue an existing video with new footage |
get_price |
Cost estimate for the inputs you pass (no charge), with a link to the model's playground page |
get_balance |
Account credit balance, with the top-up link |
list_predictions |
Run history (default last 24h); filter by model, status, time range |
list_billings |
Itemized charges and refunds (needs a Billing-access key) |
get_usage |
Spend, request counts and per-model breakdown (default last 7 days; needs a Billing-access key) |
delete_predictions |
Delete finished runs from the history (up to 100; needs confirm: true, cannot be undone from here) |
upload_file |
Local file → hosted URL (24h content-hash dedupe) |
get_prediction |
Status/outputs of any run by id; optional wait_seconds to wait for it |
The five shortcut tools take wait_seconds like run_model, and estimate_only: true returns the price and the exact request that would run without submitting or charging anything. In their prompts, media is named @image 1, @video 1, @audio 1 (in the order given); it is renamed to what each model expects. Models and defaults follow /chat: an unknown model is rejected, and a named model is never switched.
Some generations take minutes to hours. run_model submits the run and returns the prediction id right away (done: false); the assistant then calls get_prediction with that id and wait_seconds (max 1800) until done is true. The task keeps running server-side, so a dropped connection loses nothing. Pass wait_seconds to run_model to wait for a quick model in the same call. While waiting, both tools send MCP progress notifications that carry the prediction id.
Setup
Remote (nothing to install)
The same server is hosted at:
https://api.wavespeed.ai/mcp
-
Claude on the web / ChatGPT: add a custom connector with that address and approve the connection on the WaveSpeed page that opens. Approving creates a dedicated API key (named
MCP · <app>) that you can delete on the API Keys page to disconnect. -
Claude Code:
claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcp -
Cursor:
-
VS Code:
code --add-mcp '{"name":"wavespeed","type":"http","url":"https://api.wavespeed.ai/mcp"}' -
Clients that only start local commands: connect through
mcp-remote, which opens the same browser approval on first start:{ "mcpServers": { "wavespeed": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.wavespeed.ai/mcp"] } } } -
Any other client that sends request headers: point it at the URL with
Authorization: Bearer <your API key>.
The hosted server has the same tools, with one difference for files: it cannot read files on your computer, so pass public URLs, use create_upload from a tool that can send HTTP requests (it returns a temporary upload address and the download_url to use as an input), or, in ChatGPT, attach the file to the chat (the upload_attachment tool, which only ChatGPT can fill, imports it and returns a download_url). Full guide: wavespeed.ai/docs/mcp.
Local (npx)
@latest makes npx fetch the newest release on each start; without it, npx runs a globally installed @wavespeed/mcp if one exists, however old.
Auth resolves from WAVESPEED_API_KEY, or from the CLI's stored login (wavespeed login) — one login covers both tools. Keys: wavespeed.ai/accesskey.
Claude Code
claude mcp add wavespeed -- npx -y @wavespeed/mcp@latest
Claude Desktop / other clients (mcpServers config):
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wavespeed/mcp@latest"],
"env": { "WAVESPEED_API_KEY": "wsk_..." }
}
}
}
Example prompts
- "Generate a 16:9 hero image of a cyberpunk skyline at golden hour."
- "Take ./photo.jpg and replace the background with a sunlit kitchen." (the agent passes
"@./photo.jpg") - "Animate ./hero.png with subtle parallax — check the price first."
Development
npm install
npm run dev # run from source (stdio)
npm run lint # typecheck
npm run build # tsc → dist/
License
WaveSpeed AI — AI image & video generation platform. Try it in the browser: Image generator · Video generator
WaveSpeed MCP Fragen
Wie füge ich WaveSpeed MCP zu Claude Code hinzu?
Führe claude mcp add --env 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' mcp-server -- npx -y @wavespeed/mcp in deinem Terminal aus. Füge --scope user hinzu, damit der Server in jedem Projekt verfügbar ist.
Wie füge ich WaveSpeed MCP zu Cursor hinzu?
Öffne ~/.cursor/mcp.json und füge den Server unter mcpServers hinzu, mit der Cursor-Config aus dem Installationsabschnitt oben.
Welche Tools bietet WaveSpeed MCP?
Er stellt 16 Tools bereit, darunter list_models, get_model_schema, run_model, generate_image, edit_image.
Wie authentifiziere ich mich mit WaveSpeed MCP?
Der lokale Server liest einen WaveSpeed API-Key aus WAVESPEED_API_KEY oder dem gespeicherten CLI-Login; gehostete Clients bestätigen eine Browser-Verbindung, die einen dedizierten API-Key erstellt.
Kann ich die Kosten einer Generierung prüfen, bevor ich sie starte?
Ja, get_price liefert eine Schätzung basierend auf denselben Inputs, die du an run_model übergeben würdest, ohne dass Kosten entstehen. Der tatsächlich für einen Run berechnete Betrag ist maßgeblich.
Wie lade ich ein lokales Bild als Input hoch?
Nutze einen @path-Marker als Input-Wert; der Server lädt die Datei hoch und ersetzt den Pfad durch die gehostete URL. Beim gehosteten Server nutzt du create_upload oder hängst die Datei in ChatGPT an, um eine download_url zu erhalten.
Welche Modelle kann ich über diesen Server ausführen?
Jedes Modell aus dem Live-WaveSpeed-Katalog, inklusive Bild, Video, Audio und 3D. Der Katalog wird über die Live-API mit einem 1-Stunden-Cache bezogen, sodass neue Modelle am Tag ihres Releases einsatzbereit sind.