Canlı WaveSpeed kataloğundaki görüntü, video, ses ve 3D modelleri şema sorgulama, fiyat tahmini ve çalışma geçmişi ile birlikte çalıştırır.
Ayrıca bilinen adı WaveSpeedAI/mcp-server, mcp-server, @wavespeed/mcp
- Yıldızlar
- 37
- Araçlar
- 16
- İndirmeler, 30 gün
- —
- En son sürüm
- 1.2.14
- Son commit
- 10 Kas 2026
- Lisans
- MIT
WaveSpeed MCP nedir?
WaveSpeed bir MCP sunucusudur. Canlı WaveSpeed kataloğundaki görüntü, video, ses ve 3D modelleri şema sorgulama, fiyat tahmini ve çalışma geçmişi ile birlikte çalıştırır. 16 araç sunar; örneğin list_models, get_model_schema, run_model.
Özet, projenin README dosyasından oluşturuldu
WaveSpeed MCP sunucusu hakkında
WaveSpeed, görüntü, video, ses ve 3D modelleri canlı bir katalogdan doğrudan yapay zeka geliştirme ortamınızda çalıştırmanızı sağlar. Claude Desktop, Cursor, Claude Code veya Cline kullanan geliştiriciler, sabit konfigürasyonlara ihtiyaç duymadan çok çeşitli üretken modellere erişebilirler. Sunucu, kataloğunu saatlik olarak güncelleyen canlı bir API'ye bağlanarak yeni modellerin platformda yayınlanır yayınlanmaz kullanılabilir olmasını sağlar.
Kullanıcılar katalogla run_model gibi genel araçlar veya generate_image, edit_video ve extend_video gibi özel kısayollar aracılığıyla etkileşime girebilirler. Yerel dosyalar için @path işareti kullanıldığında sistem dosya yüklemelerini otomatik olarak yönetir. Maliyetleri yönetmek için get_price aracı, herhangi bir işlem gerçekleşmeden önce tahminler sunar. Sunucu, barındırılan bir URL üzerinden uzaktan veya npx ve bir WAVESPEED_API_KEY kullanarak yerel olarak kurulabilir. Ayrıca hesap bakiyesini kontrol etme, list_predictions aracılığıyla çalışma geçmişini görüntüleme ve kalem kalem fatura detaylarını inceleme gibi yönetimsel yetenekler de sağlar.
Neler yapabilirsiniz
- 1Üretim maliyetlerini tahmin edinİsteği göndermeden önce yapay zekadan belirli bir model çalıştırmasının ne kadar maliyeti olacağını kontrol etmesini isteyin.
- 2Yerel dosya yüklemelerini otomatize edinDosyanın otomatik olarak yüklenmesi ve bir model girdisi olarak kullanılması için yapay zekaya yerel bir dosya yolu sağlayın.
Projenin README dosyasından alınmıştır. Her kullanım durumu, oradaki bir alıntı ile kontrol edilir.
WaveSpeed MCP nasıl yüklenir
Biçimler 10 Kas 2026 tarihinde doğrulandıCursor'a ekleGoose'a ekleWaveSpeed MCP'yi Claude Code içine yükleyin
$ claude mcp add --env 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' mcp-server -- npx -y @wavespeed/mcpWaveSpeed MCP'yi Cursor içine yükleyin
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}WaveSpeed MCP'yi VS Code içine yükleyin
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"mcp-server": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}WaveSpeed MCP'yi VS Code CLI içine yükleyin
$ code --add-mcp '{"name":"mcp-server","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@wavespeed/mcp"],"env":{"WAVESPEED_API_KEY":"<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"}}'WaveSpeed MCP'yi Claude Desktop içine yükleyin
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}WaveSpeed MCP'yi Codex içine yükleyin
$ codex mcp add mcp-server --env 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' -- npx -y @wavespeed/mcpWaveSpeed MCP'yi Codex config.toml içine yükleyin
~/.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'yi Gemini CLI içine yükleyin
$ gemini mcp add -s user -e 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' mcp-server npx -- -y @wavespeed/mcpWaveSpeed MCP'yi Gemini settings.json içine yükleyin
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>"
}
}
}
}WaveSpeed MCP araçları 16
README dosyasından algılandılist_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 | — |
16 aracın tümünü gösterDaha az araç göster
get_usagedelete_predictionsupload_fileget_prediction
| get_usage | — | |
| delete_predictions | — | |
| upload_file | — | |
| get_prediction | — |
Yapılandırma
WAVESPEED_API_KEYGizliWaveSpeed 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.
| Ad | Açıklama | Sunucu |
|---|---|---|
| WAVESPEED_API_KEY | WaveSpeed API key (https://wavespeed.ai/accesskey). Optional when the wavespeed CLI is logged in. | Gizli |
| 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. |
Otomatik kontroller
Çalıştırıldı 12 Kas 2026Tam rapor →Otomatik kontrollerimizden geçti. Bu bir güvenlik denetimi değildir: kodu okuyun ve sunucuya ihtiyaç duyduğu en dar erişimi verin. Kontroller nasıl çalışır
- Kaynak deposu bağlantılı ve erişilebilirGeçti
- Açık kaynak lisansı (OSI)Geçti
- Son bir yıl içinde commit veya sürüm mevcutGeçti
- Paket adı popüler bir pakete yakın değilGeçti
- Uzak uç nokta HTTPS kullanıyorGeçti
- Yıkıcı araçlar etiketlenmişKontrol edilmedi
- Modele yönelik gizli talimat yokGeçti
- Pakette veya bağımlılıklarında kritik uyarı yokGeçti
WaveSpeed 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 soruları
WaveSpeed MCP'yi Claude Code'a nasıl eklerim?
Terminalinizde claude mcp add --env 'WAVESPEED_API_KEY=<YOUR_WAVESPEED_API_KEY>' mcp-server -- npx -y @wavespeed/mcp komutunu çalıştırın. Her projede kullanılabilir olması için --scope user ekleyin.
WaveSpeed MCP'yi Cursor'a nasıl eklerim?
~/.cursor/mcp.json dosyasını açın ve yukarıdaki yükleme bölümünde gösterilen Cursor yapılandırmasını kullanarak sunucuyu mcpServers altına ekleyin.
WaveSpeed MCP hangi araçları sunar?
16 araç sunar; bunlar arasında list_models, get_model_schema, run_model, generate_image, edit_image yer alır.
WaveSpeed MCP ile nasıl kimlik doğrulaması yapabilirim?
Yerel sunucu, WAVESPEED_API_KEY değişkeninden veya kayıtlı CLI girişinden bir WaveSpeed API anahtarı okur; barındırılan istemciler ise özel bir API anahtarı oluşturan tarayıcı bağlantısını onaylar.
Bir modeli çalıştırmadan önce maliyetini kontrol edebilir miyim?
Evet, get_price aracı, run_model komutuna göndereceğiniz girdiler için herhangi bir ücret yansıtmadan bir tahmin sunar. Çalıştırma işlemi için fiilen tahsil edilen tutar esastır.
Girdi olarak kullanmak üzere yerel bir görüntüyü nasıl yükleyebilirim?
Girdi değeri olarak bir @path işareti koyun; sunucu dosyayı yükler ve yerine barındırılan URL'yi koyar. Barındırılan sunucuda, bir download_url almak için create_upload kullanın veya dosyayı ChatGPT'ye ekleyin.
Bu sunucu üzerinden hangi modelleri çalıştırabilirim?
Görüntü, video, ses ve 3D kapsayan canlı WaveSpeed kataloğundaki tüm modelleri çalıştırabilirsiniz. Katalog, canlı API'den 1 saatlik önbellekle gelir, böylece yeni modeller yayınlandıkları gün çalışır hale gelir.