プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

deAPI MCP Server

作者:deapi-aiバージョン 0.6.2i★ –iクラウドで動く
レジストリ名io.github.deapi-ai/mcp-server-deapi

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

39 AI tools: transcription, video description, image & video generation, TTS, music, OCR via deAPI

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: デザイン・画像・音声

インストール

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:3項目中3項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

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:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.deapi.ai/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http deapi https://mcp.deapi.ai/mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "deapi": {
      "url": "https://mcp.deapi.ai/mcp"
    }
  }
}

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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "deapi": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.deapi.ai/mcp"
    }
  }
}

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.deapi.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。

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。

できること

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。

基本チェックi

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6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント deapi-ai で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    816ミリ秒で応答(HTTP 401)

  • ✓ 合格

    OAuthでサインイン

    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

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2169件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2169件のうち97%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2169件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

deAPI MCP Serverは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3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。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.6.2)がレジストリに届いたのは昨日です。

どのアプリで使えますか?

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。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

代わりの候補

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:★ 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

Figma Context MCP

作者:GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新
インストール

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新
インストール

Figma MCP Server

作者:figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

クラウドで動く★ 2,15213 か月前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

deAPI MCP Server

Production-ready Model Context Protocol (MCP) server for the deAPI REST API. This server exposes all deAPI AI capabilities as MCP tools, enabling LLMs to perform audio transcription, image generation, OCR, video generation, text-to-speech, and more.

deAPI v2 — this server targets the deAPI v2 client API (OpenAI-aligned noun paths under /api/v2/*). API v1 is not supported: the tools send v2 payloads only.

Features

  • Complete API Coverage: 39 deAPI tools exposed via MCP, covering every v2 client endpoint
  • Smart Adaptive Polling: Automatically polls async jobs with optimized intervals based on job type
  • OAuth 2.0 Authentication: Secure token exchange via OAuth Authorization Code flow with PKCE
  • Error Recovery: Automatic retry logic with exponential backoff
  • Progress Reporting: Real-time progress updates to MCP clients
  • Type Safety: Full Pydantic schema validation
  • Production Ready: Built with FastMCP framework for reliability

Available Tools

Audio Tools
  • audio_transcription - Transcribe audio files to text using Whisper models
  • audio_transcription_price - Calculate transcription cost
  • text_to_audio - Convert text to natural speech (TTS)
  • text_to_audio_price - Calculate TTS cost
  • text_to_music - Generate music from text description and lyrics
  • text_to_music_price - Calculate music generation cost
  • audio_url_transcription - Transcribe audio from URLs of completed Twitter Spaces
  • audio_url_transcription_price - Calculate Twitter Spaces transcription cost
Video Transcription Tools
  • video_file_transcription - Transcribe video files to text
  • video_file_transcription_price - Calculate video file transcription cost
  • video_url_transcription - Transcribe videos from URLs (YouTube, Twitter/X, Twitch, Kick, TikTok)
  • video_url_transcription_price - Calculate video URL transcription cost
Image Tools
  • text_to_image - Generate images from text prompts
  • image_to_image - Transform images with text guidance
  • image_to_text - Extract text from images (OCR)
  • image_remove_background - Remove background from images
  • image_upscale - Upscale images to higher resolution
  • text_to_image_price - Calculate image generation cost
  • image_to_image_price - Calculate image transformation cost
  • image_to_text_price - Calculate OCR cost
  • image_remove_background_price - Calculate background removal cost
  • image_upscale_price - Calculate upscaling cost
Video Tools
  • text_to_video - Generate videos from text prompts
  • image_to_video - Animate static images into videos
  • audio_to_video - Generate video conditioned on audio content
  • video_description - Describe a video in text (from an uploaded file or a video URL)
  • video_upscale - Upscale a video to higher resolution
  • text_to_video_price - Calculate text-to-video cost
  • image_to_video_price - Calculate image-to-video cost
  • audio_to_video_price - Calculate audio-to-video cost
  • video_description_price - Calculate video description cost
  • video_upscale_price - Calculate video upscaling cost
Embedding Tools
  • text_to_embedding - Generate text embeddings for semantic search
  • text_to_embedding_price - Calculate embedding cost
Prompt Tools
  • prompt_booster - Enhance a prompt for any deAPI inference type using AI guides (synchronous, returns refined prompt directly)
  • prompt_booster_price - Calculate prompt-enhancement cost
Utility Tools
  • get_balance - Check account balance
  • get_available_models - List available AI models with specifications
  • check_job_status - Query async job status by ID; with wait_seconds it waits for the job and returns the finished result in the original tool's shape. A failed job reports success: false with error_reason, error_code, retryable and refunded
Webhooks

Every generation tool accepts webhook_url (HTTPS) and an optional webhook_secret (32–255 chars). deAPI calls that URL when the job finishes, signed with X-DeAPI-Signature: sha256= . ")>; the tool still returns the result to the caller as usual.

Model-driven defaults

Generation parameters such as width, height, steps, frames and fps default to the selected model's own values when left unset — each model has different limits, so there is no fixed default that works everywhere. The get_available_models output and every tool description list each model's accepted ranges. Set enhance_prompt: true on text_to_image/image_to_image to let deAPI rewrite the prompt; the result then includes prompt_boost with the prompt actually used.

Installation

Prerequisites

For running the MCP server:

  • Python 3.11 or higher
  • uv, pip, or conda for package management

For a deAPI account:

  • Sign up at deapi.ai and get your API token
Setup
  1. Clone the repository:
git clone https://github.com/deapi-ai/mcp-server-deapi.git

cd mcp-server-deapi

  1. Choose your Python environment setup:

Option A: Using `uv` (recommended - fastest)

uv pip install -e .

Option B: Using `pip`

pip install -e .

Option C: Using `conda`

# Create conda environment

conda create -n mcp-server-deapi python=3.11 conda activate mcp-server-deapi

Install dependencies

pip install -e .

  1. (Optional) Create a .env file for configuration:
# Copy the example file

cp .env.example .env

Edit with your preferences (optional - defaults work fine locally).

Set DEAPI_JWT_SECRET_KEY before exposing the server beyond localhost.

DEAPI_API_BASE_URL=https://api.deapi.ai

DEAPI_HTTP_TIMEOUT=30.0

DEAPI_MAX_RETRIES=3

Usage

Running the Server

The server can run in two modes:

Local Mode (for use with Claude Desktop on the same machine):

MCP_HOST=127.0.0.1 python -m deapi_mcp.server_remote

The server starts on http://localhost:8000. On loopback it may run without DEAPI_JWT_SECRET_KEY (it then signs OAuth tokens with a per-process key, so a restart logs clients out).

Remote Mode (for deployment to a remote server):

# A fixed signing key is required whenever the server binds beyond loopback

(the default host is 0.0.0.0) or uses Redis; without it the server refuses to start.

export DEAPI_JWT_SECRET_KEY=$(python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))") MCP_HOST=0.0.0.0 MCP_PORT=8000 python -m deapi_mcp.server_remote

See the Remote Deployment section for production deployment options.

Connecting from Claude Desktop / Claude.ai
Option 1: Add Connector (Recommended)

Both Claude Desktop and Claude.ai support MCP connectors with built-in OAuth authentication.

  1. Get your deAPI token from deapi.ai
  2. In Claude Desktop or Claude.ai, go to Settings → Connectors → Add Connector
  3. Fill in the connector details:
Name:              deAPI

Remote MCP server: https://your-server-domain:8000/mcp

▼ Advanced settings OAuth Client ID: deapi-mcp OAuth Client Secret: YOUR_DEAPI_TOKEN

  1. Click Add — Claude will automatically authenticate via OAuth and discover all tools.

For details on the OAuth flow, see AUTH.md.


Option 2: Config File with Bearer Token (Local Development)

Best for: Server running on the same machine, quick setup without OAuth.

Edit your Claude Desktop config file:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{

"mcpServers": { "deapi": { "url": "http://localhost:8000/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_DEAPI_TOKEN" } } } }

Replace YOUR_DEAPI_TOKEN with your actual deAPI token. Save the file and restart Claude Desktop.

Using the Tools

Authentication is handled at the connection level, not per-tool-call. Tools do NOT accept a deapi_api_token parameter.

Here's an example workflow:

  1. Get available models:
Use get_available_models to see available models
  1. Check your balance:
Use get_balance to check remaining credits
  1. Generate an image:
Use text_to_image with:
  • prompt: "A beautiful sunset over mountains"
  • model: "Flux1schnell"
  1. Transcribe audio:
Use audio_transcription with:
  • audio: "base64-encoded-audio-or-url"
  • include_ts: true

Note: When calling tools via Claude Desktop or MCP SDK, authentication is handled automatically through the server connection (OAuth or HTTP headers). See AUTH.md for detailed OAuth setup.

Architecture

Key Components
  • DeapiClient (deapi_mcp/deapi_client.py): HTTP client with auth forwarding, built on the deAPI Python SDK transport
  • PollingManager (deapi_mcp/polling_manager.py): Smart adaptive polling for async jobs
  • Schemas (deapi_mcp/schemas.py): Pydantic models for type safety
  • Auth code store (deapi_mcp/auth_code_store.py): single-use OAuth authorization codes, in Redis when DEAPI_REDIS_HOST is set (so any replica can finish a login), otherwise in process memory
  • Webhooks (deapi_mcp/webhooks.py): optional HMAC-verified receiver for deAPI completion callbacks, so waiting tools wake on the callback instead of polling (DEAPI_WEBHOOKS_INTERNAL)
  • Tools (deapi_mcp/tools/): Organized tool implementations
  • audio.py - Audio transcription, TTS & music generation tools
  • image.py - Image generation, transformation, OCR, background removal & upscaling
  • video.py - Video generation, image/audio-to-video, description & upscale tools
  • embedding.py - Text embedding tools
  • prompt.py - Prompt booster tools
  • utility.py - Balance, models, status tools
Smart Adaptive Polling

The server uses job-type-specific polling strategies:

Job TypeInitial DelayMax DelayTimeout
Audio1s5s5 min
Image2s8s5 min
Video5s30s15 min
Embedding0.5s3s2 min
Other (incl. check_job_status)2s10s5 min

Polling uses exponential backoff with a configurable multiplier (default: 1.5x, DEAPI_POLLING_ __BACKOFF_FACTOR).

Error Handling
  • HTTP Errors: Reads are retried (3 attempts) with exponential backoff; a job submission is retried only when it provably was not processed (rate limited, or the connection never opened), so a job is never submitted twice
  • Long jobs: one tool call waits at most DEAPI_TOOL_MAX_WAIT (45 s, below the 60 s call timeout many MCP clients use). A job still running then returns success: true, done: false with its job_id, and check_job_status(job_id, wait_seconds=...) resumes the wait
  • Job Failures: Reported with the API's reason, error code, and whether the job is retryable / was refunded
  • API Errors: Properly formatted error responses

Configuration

Configuration can be set via environment variables (prefixed with DEAPI_). A variable set to an empty value (DEAPI_REDIS_PORT=) counts as unset and takes the default. Comments go on their own line: some tools (docker --env-file, kubectl create configmap --from-env-file) keep text after a value, # ... included, as part of that value. .env.example lists every variable with its default; the block below shows the common ones.

# API Configuration

DEAPI_API_BASE_URL=https://api.deapi.ai DEAPI_API_VERSION=v2

HTTP Client

DEAPI_HTTP_TIMEOUT=30.0 DEAPI_MAX_RETRIES=3

Seconds one tool call waits before returning done=false and the job_id

DEAPI_TOOL_MAX_WAIT=45.0

Polling Configuration (override defaults)

DEAPI_POLLING

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く