项目简介

WavespeedMCP 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 标准实现的服务器端程序。它旨在通过标准化的接口，让支持MCP协议的客户端（如大型语言模型应用、IDE插件等）能够方便地调用 WaveSpeed AI 提供的图像和视频生成服务。本质上，它是一个将 WaveSpeed AI API 能力封装成 MCP 工具的适配层。

主要功能点

强大的图像生成: 支持通过文字描述生成高质量图像，也支持图生图（基于已有图片进行修改）和局部重绘，并可加载 LoRA 模型。
动态视频生成: 能够将输入的静态图像转换为动态视频，并支持自定义运动参数。
高效的API通信: 优化了与 WaveSpeed AI API 的交互流程，包括智能重试和详细的进度跟踪。
灵活的资源处理: 生成结果支持多种输出模式，包括直接提供资源的 URL、将资源数据编码为 Base64 返回，或将资源保存到本地文件系统。
标准化的接口: 通过 MCP 协议暴露服务能力，使得任何符合 MCP 标准的客户端都能轻松集成和使用。

安装步骤

前提条件

需要安装 Python 3.11 或更高版本。
需要从 WaveSpeed AI 官方网站获取一个有效的 API 密钥。

安装方法

可以直接使用 pip 包管理器进行安装：

pip install wavespeed-mcp

服务器配置

MCP 服务器通常由 MCP 客户端应用进行配置和启动。以下是一个示例配置，说明了如何让 MCP 客户端（如 Claude Desktop）找到并运行 WavespeedMCP 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "WaveSpeed": {
      "command": "wavespeed-mcp",
      "env": {
        "WAVESPEED_API_KEY": "您的 WaveSpeed API 密钥",
        "WAVESPEED_MCP_BASE_PATH": "", // 可选，指定本地文件输出的基础路径
        "WAVESPEED_API_HOST": "https://api.wavespeed.ai", // 可选，WaveSpeed API 主机地址
        "WAVESPEED_API_RESOURCE_MODE": "url" // 可选，资源输出模式 (url, base64, local)
      }
    }
  }
}

'WaveSpeed': 这是服务器在客户端中显示的名称。
'command': 指定启动 WavespeedMCP 服务器的可执行命令，安装后通常是 'wavespeed-mcp'。
'env': 一个字典，包含启动服务器时需要设置的环境变量。'WAVESPEED_API_KEY' 是必需的，您需要替换为自己的密钥。其他环境变量如 'WAVESPEED_MCP_BASE_PATH'、'WAVESPEED_API_HOST'、'WAVESPEED_API_RESOURCE_MODE' 是可选的，用于自定义服务器行为。

基本使用方法

启动服务器

在配置好 API 密钥后，可以在终端中直接运行服务器（通常由 MCP 客户端自动启动）：

wavespeed-mcp --api-key your_api_key_here

或者通过设置环境变量来提供 API 密钥：

export WAVESPEED_API_KEY=your_api_key_here
wavespeed-mcp

与MCP客户端集成

如果您使用的是支持 MCP 的客户端应用（例如 Claude Desktop），可以通过生成特定的配置文件来进行集成。运行以下命令，指定客户端配置文件的保存路径：

python -m wavespeed_mcp --api-key your_api_key_here --config-path /path/to/client/config/directory

此命令会在指定的目录下生成一个名为 'claude_desktop_config.json' 的文件。然后，启动 WavespeedMCP 服务器，再启动您的 MCP 客户端应用。客户端应该能够检测到并使用 WavespeedMCP 提供的工具（例如用于图像和视频生成的工具）。您即可在客户端中通过自然语言或特定的界面调用这些工具。

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