WaveSpeed CLI · MCP

Bilder und Videos aus Claude Code, Codex und deinem Terminal generieren

Eine Open-Source-CLI, um jedes WaveSpeed-KI-Modell auszuführen. Bild, Video, Audio, 3D. Entwickelt für Terminals und Coding-Agenten wie Codex, Claude Code, Claude Cowork und Cursor.

CLI

@wavespeed/cli

Einmal installieren, jedes Modell aus Shell oder Skripten ausführen.

$npm install -g @wavespeed/cli

MCP

@wavespeed/mcp

Gehosteter MCP-Server: in jedem MCP-Client per Adresse hinzufügen und anmelden.

https://api.wavespeed.ai/mcp

WaveSpeed in deinem Agenten einrichten

Wähle dein Tool für die schnellste Einrichtung. Jede Variante bietet den vollständigen Modellkatalog, mit Preis vor dem Start.

Claude Code

Plugin

Installiert den gehosteten MCP-Server und den WaveSpeed-Skill in einem Schritt.

  1. 1

    WaveSpeed-Marketplace hinzufügen

    $claude plugin marketplace add WaveSpeedAI/claude-plugins
  2. 2

    Plugin installieren

    $claude plugin install wavespeed@wavespeed
  3. 3

    Führe in Claude Code /mcp aus, wähle wavespeed und bestätige die Verbindung im Browser

    /mcp
Dann frag: “Erstelle ein 16:9-Hero-Bild einer Cyberpunk-Skyline und nenne mir vorher den Preis.”

Weitere Wege

Nur der MCP-Server, ohne Skill:

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

Drei Befehle und du lieferst aus

  1. 1

    Installieren

    Node 18+ erforderlich. Eine globale Installation stellt das wavespeed-Binary überall bereit.

    $npm install -g @wavespeed/cli
  2. 2

    Anmelden

    Öffnet die Access-Key-Seite in deinem Browser. Wir erkennen einen kopierten Key automatisch und validieren ihn live.

    $wavespeed login
  3. 3

    Jedes Modell ausführen

    Gleiche Struktur für alle Modelle. Übergib Modell-ID und Inputs — erhalte eine CDN-URL zurück oder leite --json in deine Skripte um.

    $wavespeed run wavespeed-ai/z-image/turbo -p "a cat"
  • Bring deinem Coding-Agenten die CLI bei

    Installiert einen Skill, damit Codex, Claude Code, Cursor und andere Agenten wissen, wie sie sie aufrufen.

    $wavespeed skill install
  • Kein Node.js?

    Unter macOS und Linux können Sie stattdessen eine eigenständige ausführbare Datei installieren. Unter Windows laden Sie sie von GitHub Releases herunter.

    $curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/WaveSpeedAI/wavespeed-cli/main/install.sh | bash
  • Immer aktuell

    Mit einem Befehl auf die neueste Version aktualisieren.

    $wavespeed upgrade
  • WaveSpeed-Modelle in Ihrem Coding-Agenten nutzen

    Richtet Claude Code, Codex, OpenCode und weitere für die WaveSpeed-LLM-API ein. Jederzeit rückgängig zu machen.

    $wavespeed setup

Für Menschen und Agenten gebaut

Dynamische Hilfe pro Modell

Führe wavespeed run <model> -h aus, und die CLI ruft das Input-Schema des Modells live ab und zeigt genau die Flags, die es akzeptiert — kein Raten.

Aliase, die mit deinem Repo mitgehen

Definiere benannte Shortcuts in wavespeed.json, die ein Modell + Standard-Inputs bündeln. Teams pullen die Datei, tippen wavespeed run hero und erhalten markenkonforme Ergebnisse.

Agent-nativ konzipiert

Jeder Befehl unterstützt --json auf stdout und Fortschritt auf stderr. Lege eine SKILL.md ab, damit Codex, Claude Code, Claude Cowork und Cursor wissen, wie sie sie aufrufen.

Keine Magie, kein Daemon

Die CLI verändert deinen Prompt nie und öffnet keinen Hintergrundprozess. Sie spricht api.wavespeed.ai direkt an. Open Source, MIT-lizenziert.

So sieht eine echte Session aus

Vom Katalog-Browsen zur JSON-Ausgabe — drei Befehle.

~/projects/marketing
# 1. browse the catalog
$ wavespeed models --type text-to-image --popular

# 2. inspect a model's inputs — schema fetched live
$ wavespeed run wavespeed-ai/z-image/turbo -h
  * prompt          string
    size            string   default: "1024*1024"
    strength        number   default: 0.6   range: 0..1
    output_format   string   default: "jpeg"   enum: jpeg | png | webp

# 3. run — JSON out so you can pipe it
$ wavespeed run wavespeed-ai/z-image/turbo \
    -p "a cyberpunk skyline at golden hour" --json
{
  "model": "wavespeed-ai/z-image/turbo",
  "outputs": ["https://example.com/output/skyline.jpeg"],
  "elapsed_ms": 4718
}

Bilder und Videos aus Claude Code und Codex generieren

Einmal die CLI und ihren Skill installieren, dann einfach fragen. Dein Coding-Agent führt die Befehle aus und speichert die Dateien in deinem Projekt.

Claude Code · WaveSpeed CLI

Mach mir ein 16:9-Hero-Bild für die Landingpage meines Cafés: gemütlich, Sonnenaufgang, mit Platz für eine Überschrift.

Ein gemütliches Café bei Sonnenaufgang, von der Straße aus gesehen

Hier ist dein Hero-Bild: warmes Sonnenaufgangslicht auf der Ladenfront, weit gefasst für ein Banner. · Kosten $0.045

generate image
$ wavespeed generate image "cozy coffee shop at sunrise, warm light in the windows, room for a headline" --aspect-ratio 16:9 --download

Schön. Schreib "Open at 7" auf das Schaufenster.

Dasselbe Café mit "Open at 7" auf dem Fenster

Erledigt: "Open at 7" steht handgeschrieben auf dem Fenster, alles andere ist unverändert. · Kosten $0.045

edit image
$ wavespeed edit image "add the words \"Open at 7\" in white hand lettering on the front window" --image @./hero.jpg --download

Bilder und Videos mit deinem Coding-Agent generieren

Wie generiere ich Bilder aus Claude Code?

Installiere die CLI mit npm install -g @wavespeed/cli, melde dich mit wavespeed login an und füge den Skill mit wavespeed skill install hinzu. Dann bittest du Claude Code um ein Bild; es führt wavespeed generate image aus und speichert die Datei in deinem Projekt.

Wie generiere ich Bilder und Videos aus Codex?

Installiere die CLI, melde dich an und führe wavespeed skill install aus, damit Codex die Befehle kennt. Bitte Codex um ein Bild oder Video, und es führt sie für dich aus – oder installiere das WaveSpeed-Plugin über /plugins.

Was führt der Agent eigentlich aus?

Ganz normale Befehle, die du lesen und wiederholen kannst: wavespeed generate image, wavespeed edit image, wavespeed generate video. Lokale Dateien werden mit @./file übergeben, Ergebnisse mit --download heruntergeladen.

Funktioniert das auch in Cursor und anderen Coding-Agents?

Ja. Jeder Agent, der Terminalbefehle ausführen kann, kann die CLI nutzen, und der Skill bringt ihm die Befehle bei. Agents mit MCP-Unterstützung können sich alternativ mit dem gehosteten Server verbinden.

Kann ich auch Videos generieren?

Ja. wavespeed generate video erstellt einen Clip aus Text, einem Startbild oder Referenzbildern, und wavespeed edit video und extend video ändern oder verlängern ein vorhandenes Video.

Was kostet das?

Du zahlst pro Generierung von deinem WaveSpeed-Guthaben, ohne Abo. Mit --estimate siehst du den Preis, bevor etwas läuft; jedes Ergebnis zeigt, was es gekostet hat.

Was dein Agent über MCP kann

Abkürzungs-Tools für alltägliche Bild- und Videoarbeit plus der ganze Katalog: Modelle suchen, echte Eingaben eines Modells lesen, Preis abfragen, dann ausführen.

generate_image

Ein Bild aus einem Prompt erstellen, optional mit Referenzbildern

edit_image

Bestehende Bilder bearbeiten, umgestalten oder kombinieren

generate_video

Ein Video aus einem Prompt, einem ersten Frame oder Referenzen erstellen

edit_video

Ändern, was in einem bestehenden Video passiert

extend_video

Ein Video mit neuem Material fortsetzen

list_models

Den Live-Katalog nach Text oder Typ durchsuchen

get_model_schema

Die echten Eingaben, Pflichtfelder und Standardwerte eines Modells

run_model

Jedes Modell ausführen; lokale @Datei-Eingaben werden automatisch hochgeladen

get_price

Die Kosten vorab abfragen

get_balance

Guthaben prüfen

upload_file

Eine lokale Datei in eine gehostete URL umwandeln

get_prediction

Eine lange laufende Generierung über ihre ID wieder aufnehmen

list_predictions

Den Verlauf deiner Generierungen ansehen

list_billings

Einzelne Abbuchungen und Erstattungen ansehen

get_usage

Ausgaben und Nutzung nach Tag und Modell prüfen

delete_predictions

Läufe aus dem Verlauf löschen (fragt vorher nach)

upload_file gibt es nur im lokalen Server. Der Remote-Server kann Ihre Dateien nicht lesen: Übergeben Sie öffentliche URLs, nutzen Sie create_upload in einem Tool, das HTTP-Anfragen senden kann, oder hängen Sie die Datei in ChatGPT an den Chat an.

Open Source. Heute bereit.

MIT-lizenziert, unter @wavespeed auf npm, gehostet auf GitHub. Issues und PRs willkommen.

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