Next AI Draw.io
draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand
作者による説明(英語の原文)
Run any model on the live WaveSpeed catalog: image, video, audio, 3D.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
WAVESPEED_API_KEY, WAVESPEED_BASE_URL, WAVESPEED_CLIENT_NAME「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://api.wavespeed.ai/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpclaude mcp add wavespeed --env WAVESPEED_API_KEY=your-value --env WAVESPEED_BASE_URL=your-value --env WAVESPEED_CLIENT_NAME=your-value -- npx -y @wavespeed/mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"url": "https://api.wavespeed.ai/mcp"
}
}
}プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"wavespeed": {
"type": "http",
"url": "https://api.wavespeed.ai/mcp"
}
}
}プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"wavespeed": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:
https://api.wavespeed.ai/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
WAVESPEED_BASE_URL envWAVESPEED_CLIENT_NAME envこの設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
インターネット経由でつなげるアプリ
ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
このサーバーは、ツール一覧を表示する前にサインインを求めます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月11日にチェック
レジストリ名はドメイン wavespeed.ai で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
コードの最終更新:今日
MITを使用
199ミリ秒で応答(HTTP 401)
OAuthでのサインインに対応しているため、AIアプリがログイン画面へ案内してくれます
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック5項目のうち5項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:WAVESPEED_API_KEY
どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。
GitHubリポジトリの最終更新は今日、最新バージョン(1.2.11)がレジストリに届いたのは今日です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
同じカテゴリには:Next AI Draw.io, Pascal 3D Editor, screenpipe
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand
Create, inspect, validate, and save editable 3D building scenes with Pascal's MCP server.
Search your local screen recordings, audio transcripts, and computer activity from screenpipe.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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:
run_model executes anything; get_model_schema tells the agent what inputs a model actually accepts, so it reads before it writes. generate_image, edit_image, generate_video, edit_video and extend_video skip 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.@path marker — a "@./photo.jpg" value inside input uploads the file and substitutes its hosted URL. Bare paths are passed through untouched. The shortcut tools (generate_image etc.) are the exception: they pick the endpoint and fit the request to the model, and report what they changed in notes.get_price takes the same input as run_model and returns an estimate; the amount actually charged for a run is authoritative.| 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 Pro); 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.
The same server is hosted at:
https://api.wavespeed.ai/mcp
MCP · ) that you can delete on the API Keys page to disconnect.claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpcode --add-mcp '{"name":"wavespeed","type":"http","url":"https://api.wavespeed.ai/mcp"}'mcp-remote, which opens the same browser approval on first start: {
"mcpServers": { "wavespeed": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.wavespeed.ai/mcp"] } } }
Authorization: Bearer .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.
@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_..." } } } }
"@./photo.jpg")npm install
npm run dev # run from source (stdio) npm run lint # typecheck npm run build # tsc → dist/
[WaveSpeed AI](https://wavespeed.ai/) — AI image & video generation platform. Try it in the browser: [Image generator](https://wavespeed.ai/image-generator) · [Video generator](https://wavespeed.ai/video-generator)