실시간 WaveSpeed 카탈로그의 이미지, 비디오, 오디오 및 3D 모델을 실행하며, 스키마 조회, 예상 비용 및 실행 기록 기능을 제공합니다.
다른 이름 WaveSpeedAI/mcp-server, mcp-server, @wavespeed/mcp
- 스타
- 37
- Tools
- 16
- 다운로드, 30일
- —
- 최신 버전
- 1.2.14
- 마지막 커밋
- 2026년 11월 10일
- 라이선스
- MIT
WaveSpeed MCP란?
WaveSpeed은(는) MCP server입니다. 실시간 WaveSpeed 카탈로그의 이미지, 비디오, 오디오 및 3D 모델을 실행하며, 스키마 조회, 예상 비용 및 실행 기록 기능을 제공합니다. 16개 도구를 제공합니다. 예: list_models, get_model_schema, run_model.
프로젝트 README에서 생성된 요약
WaveSpeed MCP server 정보
WaveSpeed를 사용하면 이미지, 비디오, 오디오 및 3D 모델을 실시간 카탈로그에서 AI 개발 환경 내로 직접 실행할 수 있습니다. Claude Desktop, Cursor, Claude Code 또는 Cline을 사용하는 개발자는 별도의 하드코딩된 설정 없이도 다양한 생성형 모델에 접근할 수 있습니다. 이 서버는 매시간 카탈로그를 업데이트하는 실시간 API에 연결되어 있어, 플랫폼에 새로운 모델이 출시되는 즉시 사용할 수 있습니다.
사용자는 run_model과 같은 일반 도구나 generate_image, edit_video, extend_video와 같은 특화된 단축 명령을 통해 카탈로그와 상호작용할 수 있습니다. 로컬 파일에 @path 마커를 사용하면 시스템이 파일 업로드를 자동으로 처리합니다. 비용 관리를 위해 get_price 도구를 사용하여 실행 전 예상 비용을 확인할 수 있습니다. 서버는 호스팅된 URL을 통해 원격으로 설정하거나, WAVESPEED_API_KEY를 사용하여 npx로 로컬에 설정할 수 있습니다. 또한 계정 잔액 확인, list_predictions를 통한 실행 기록 조회, 항목별 결제 내역 검토와 같은 관리 기능도 제공합니다.
활용 사례
- 1생성 비용 예측요청을 제출하기 전에 특정 모델 실행에 드는 비용을 AI에게 확인하도록 요청합니다.
- 2로컬 파일 업로드 자동화AI에게 로컬 파일 경로를 제공하여 파일을 자동으로 업로드하고 모델 입력값으로 사용하게 합니다.
프로젝트의 README를 바탕으로 작성되었습니다. 모든 활용 사례는 해당 내용의 인용문과 대조하여 확인합니다.
WaveSpeed MCP 설치 방법
형식 확인: 2026년 11월 10일Cursor에 추가Goose에 추가Claude Code에 WaveSpeed MCP 설치
$ claude mcp add --env 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' mcp-server -- npx -y @wavespeed/mcpCursor에 WaveSpeed MCP 설치
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}VS Code에 WaveSpeed MCP 설치
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"mcp-server": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}VS Code CLI에 WaveSpeed MCP 설치
$ code --add-mcp '{"name":"mcp-server","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@wavespeed/mcp"],"env":{"WAVESPEED_API_KEY":"<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"}}'Claude Desktop에 WaveSpeed MCP 설치
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}Codex에 WaveSpeed MCP 설치
$ codex mcp add mcp-server --env 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' -- npx -y @wavespeed/mcpCodex config.toml에 WaveSpeed MCP 설치
~/.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>"
Gemini CLI에 WaveSpeed MCP 설치
$ gemini mcp add -s user -e 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' mcp-server npx -- -y @wavespeed/mcpGemini settings.json에 WaveSpeed MCP 설치
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}WaveSpeed MCP 도구 16
README에서 감지됨list_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 | — |
도구 16개 모두 보기도구 수 줄이기
get_usagedelete_predictionsupload_fileget_prediction
| get_usage | — | |
| delete_predictions | — | |
| upload_file | — | |
| get_prediction | — |
구성
WAVESPEED_API_KEY비밀WaveSpeed 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.
| 이름 | 설명 | 유형 |
|---|---|---|
| WAVESPEED_API_KEY | WaveSpeed API key (https://wavespeed.ai/accesskey). Optional when the wavespeed CLI is logged in. | 비밀 |
| 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. |
자동 검사
2026년 11월 12일에 실행됨전체 보고서 →자동 검사를 통과했습니다. 이는 보안 감사가 아닙니다. 코드를 직접 읽고 서버에 필요한 최소한의 권한만 부여하십시오. 검사 방식
- 소스 저장소 연결 및 접근 가능통과
- 오픈 소스 라이선스 (OSI)통과
- 최근 1년 내 커밋 또는 릴리스통과
- 패키지 이름이 인기 패키지와 유사하지 않음통과
- 원격 엔드포인트가 HTTPS 사용통과
- 파괴적인 도구에 라벨 표시됨검사되지 않음
- 모델에 대한 숨겨진 지침 없음통과
- 패키지 및 해당 종속성에 중요한 보안 권고 없음통과
README
GitHub에서 보기WaveSpeed 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 질문
WaveSpeed MCP를 Claude Code에 추가하려면 어떻게 하나요?
터미널에서 claude mcp add --env 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' mcp-server -- npx -y @wavespeed/mcp를 실행합니다. 모든 프로젝트에서 사용할 수 있게 하려면 --scope user를 추가합니다.
WaveSpeed MCP를 Cursor에 추가하려면 어떻게 하나요?
~/.cursor/mcp.json를 열고 mcpServers 아래에 서버를 추가합니다. 위 설치 섹션에 표시된 Cursor 구성을 사용합니다.
WaveSpeed MCP는 어떤 도구를 제공하나요?
16개 도구를 제공합니다. 예: list_models, get_model_schema, run_model, generate_image, edit_image.
WaveSpeed MCP 인증은 어떻게 하나요?
로컬 서버는 WAVESPEED_API_KEY 또는 저장된 CLI 로그인을 통해 WaveSpeed API key를 읽습니다. 호스팅된 클라이언트는 브라우저 연결을 승인하여 전용 API key를 생성합니다.
실행 전 생성 비용을 확인할 수 있나요?
네, get_price를 사용하면 run_model에 전달할 것과 동일한 입력값에 대한 예상 비용을 비용 청구 없이 확인할 수 있습니다. 실제 실행 시 청구되는 금액이 최종 확정 금액입니다.
입력값으로 사용할 로컬 이미지를 어떻게 업로드하나요?
입력값에 @path 마커를 넣으면 서버가 파일을 업로드하고 호스팅된 URL로 대체합니다. 호스팅된 서버의 경우, create_upload를 사용하거나 ChatGPT에 파일을 첨부하여 download_url을 얻으세요.
이 서버를 통해 어떤 모델을 실행할 수 있나요?
이미지, 비디오, 오디오 및 3D를 포함하여 실시간 WaveSpeed 카탈로그에 있는 모든 모델을 실행할 수 있습니다. 카탈로그는 실시간 API로부터 1시간 단위로 캐시되어 제공되므로, 신규 모델이 출시된 당일에 바로 사용할 수 있습니다.