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

WaveSpeed

제작자: WaveSpeedAI버전 1.2.10i★ –i컴퓨터 또는 클라우드
레지스트리 이름ai.wavespeed/mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

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: 컴퓨터 또는 클라우드
  • 전송 방식: stdio, Streamable HTTP
  • 카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오
  • 입력해야 할 값: WAVESPEED_API_KEY

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.
  • 직접 입력할 값: WAVESPEED_API_KEY, WAVESPEED_BASE_URL, WAVESPEED_CLIENT_NAME

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

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://api.wavespeed.ai/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "wavespeed": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@wavespeed/mcp"
      ],
      "env": {
        "WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
        "WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
        "WAVESPEED_CLIENT_NAME": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "wavespeed": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@wavespeed/mcp"
      ],
      "env": {
        "WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
        "WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
        "WAVESPEED_CLIENT_NAME": "your-value"
      }
    }
  }
}

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

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://api.wavespeed.ai/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • WAVESPEED_API_KEY 비밀 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.

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 도메인 wavespeed.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • … 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

    65ms 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 2165개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2165개 중 100%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2165개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

WaveSpeed, 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?

입력해야 할 값: WAVESPEED_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.2.10)은 오늘 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.

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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