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

WaveSpeed

โดย WaveSpeedAIรุ่น 1.2.9i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryai.wavespeed/mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: WAVESPEED_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

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://api.wavespeed.ai/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add wavespeed --env WAVESPEED_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env WAVESPEED_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env WAVESPEED_CLIENT_NAME='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @wavespeed/mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "wavespeed": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@wavespeed/mcp"
      ],
      "env": {
        "WAVESPEED_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WAVESPEED_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WAVESPEED_CLIENT_NAME": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

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://api.wavespeed.ai/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • WAVESPEED_API_KEY ความลับ 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.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน wavespeed.ai แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 65 ms (HTTP 401)

  • ✓ ผ่าน

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2162 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 100% ของอีก 2162 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2162 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

WaveSpeed ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: WAVESPEED_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.2.9) 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

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)

ถาม PopNx