프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

deAPI MCP Server

제작자: deapi-ai버전 0.6.2i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.deapi-ai/mcp-server-deapi

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 3개 중 3개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.deapi.ai/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.deapi.ai/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

서버가 도구 목록을 보여 주기 전에 로그인을 요구해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 deapi-ai 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • ✓ 통과

    엔드포인트 응답

    816ms 만에 응답(HTTP 401)

  • ✓ 통과

    OAuth로 로그인

    OAuth 로그인을 지원한다고 밝혀서, AI 앱이 로그인 화면으로 안내해 줘요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2164개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2164개 중 97%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2164개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

deAPI MCP Server, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.6.2)은 어제 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

제작자: GLips

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

내 컴퓨터에서 실행★ 16,165MIT5개월 전 업데이트
설치

Claude Real Video

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo

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

내 컴퓨터에서 실행★ 2,284MIT2개월 전 업데이트
설치

Figma MCP Server

제작자: figma

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

클라우드에서 실행★ 2,15213개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기