ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

deAPI MCP Server

โดย deapi-aiรุ่น 0.6.3i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.deapi-ai/mcp-server-deapi

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.deapi.ai/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.deapi.ai/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub deapi-ai ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 816 ms (HTTP 401)

  • ✓ ผ่าน

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2172 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 100% ของอีก 2172 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2172 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

deAPI MCP Server ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.6.3) เข้า registry วันนี้

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Figma Context MCP

โดย GLips

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

รันบนเครื่อง★ 16,165MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Claude Real Video

โดย HUANGCHIHHUNGLeo

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

รันบนเครื่อง★ 2,284MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Figma MCP Server

โดย figma

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

รันบนคลาวด์★ 2,152อัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx