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

WaveSpeed

作者:WaveSpeedAIバージョン 1.2.10i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名ai.wavespeed/mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Run any model on the live WaveSpeed catalog: image, video, audio, 3D.

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: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • カテゴリ: デザイン・画像・音声
  • 入力が必要なもの:WAVESPEED_API_KEY

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。
  • 自分で入力するもの: 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

  • クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

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://api.wavespeed.ai/mcp

または、パソコンで動かす

Claude 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/mcp

または、パソコンで動かす

claude 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。

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": {
    "wavespeed": {
      "url": "https://api.wavespeed.ai/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "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。

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": {
    "wavespeed": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.wavespeed.ai/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "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:

  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://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。

自分で入力する値

  • WAVESPEED_API_KEY 秘密 env
    WaveSpeed API key (https://wavespeed.ai/accesskey). Optional when the wavespeed CLI is logged in.
  • WAVESPEED_BASE_URL env
    Override the WaveSpeed API base URL. Defaults to https://api.wavespeed.ai.
  • WAVESPEED_CLIENT_NAME env
    Override the client name reported for channel attribution. Defaults to wavespeed-mcp.

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)

  • … 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

    65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2166件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2166件のうち100%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2166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

WaveSpeed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?

入力が必要なもの:WAVESPEED_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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。

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(1.2.10)がレジストリに届いたのは今日です。

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。

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_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.
  • Inputs are never mutated. The one explicit transform is the @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.
  • Quote before you spend. get_price takes the same input as run_model and returns an estimate; the amount actually charged for a run is authoritative.

Tools

ToolWhat it does
list_modelsSearch the live catalog by text or modality type
get_model_schemaA model's real input schema (required, properties, defaults), with a link to the model's playground page
run_modelSubmit + wait; rejects input keys the model doesn't accept; @path inputs upload automatically; returns output URLs
generate_imageImage from a prompt with the /chat image models (default Seedream 5 Pro); reference images use the model's edit endpoint
edit_imageEdit, restyle or combine existing images with the same models
generate_videoVideo 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_videoEdit an existing video, optionally with reference images/audio
extend_videoContinue an existing video with new footage
get_priceCost estimate for the inputs you pass (no charge), with a link to the model's playground page
get_balanceAccount credit balance, with the top-up link
list_predictionsRun history (default last 24h); filter by model, status, time range
list_billingsItemized charges and refunds (needs a Billing-access key)
get_usageSpend, request counts and per-model breakdown (default last 7 days; needs a Billing-access key)
delete_predictionsDelete finished runs from the history (up to 100; needs confirm: true, cannot be undone from here)
upload_fileLocal file → hosted URL (24h content-hash dedupe)
get_predictionStatus/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 · ) 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 .

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

MIT


[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)

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