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/cliMCP
@wavespeed/mcp
Gehosteter MCP-Server: in jedem MCP-Client per Adresse hinzufügen und anmelden.
https://api.wavespeed.ai/mcpWaveSpeed in deinem Agenten einrichten
Wähle dein Tool für die schnellste Einrichtung. Jede Variante bietet den vollständigen Modellkatalog, mit Preis vor dem Start.
Claude Code
PluginInstalliert den gehosteten MCP-Server und den WaveSpeed-Skill in einem Schritt.
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WaveSpeed-Marketplace hinzufügen
$claude plugin marketplace add WaveSpeedAI/claude-plugins - 2
Plugin installieren
$claude plugin install wavespeed@wavespeed - 3
Führe in Claude Code /mcp aus, wähle wavespeed und bestätige die Verbindung im Browser
/mcp
Weitere Wege
Nur der MCP-Server, ohne Skill:
$claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpCodex
PluginInstalliert den gehosteten MCP-Server und den WaveSpeed-Skill in einem Schritt.
- 1
WaveSpeed-Marketplace hinzufügen
$codex plugin marketplace add WaveSpeedAI/codex-plugins - 2
Öffne in Codex /plugins, installiere WaveSpeed und bestätige die Verbindung im Browser
/plugins
Weitere Wege
Nur der MCP-Server, ohne Skill:
$codex mcp add wavespeed --url https://api.wavespeed.ai/mcp && codex mcp login wavespeedOpenCode
PluginInstalliert den gehosteten MCP-Server und den WaveSpeed-Skill in einem Schritt.
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Füge das Plugin zu deiner opencode.json hinzu
{ "plugin": ["@wavespeed/opencode"] } - 2
Melde dich an und bestätige die Verbindung im Browser
$opencode mcp auth wavespeed
Weitere Wege
Nur der MCP-Server, ohne Skill:
$opencode mcp add wavespeed --url https://api.wavespeed.ai/mcp && opencode mcp auth wavespeedCursor
Ein KlickVerbindet sich mit dem gehosteten MCP-Server. Keine Installation nötig.
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Klicke auf den Button und bestätige in Cursor
Zu Cursor hinzufügen - 2
Melde dich bei Aufforderung bei WaveSpeed an und bestätige die Verbindung
Weitere Wege
Oder füge das zu deiner mcp.json hinzu:
{
"mcpServers": {
"wavespeed": { "url": "https://api.wavespeed.ai/mcp" }
}
}VS Code
Ein BefehlVerbindet sich mit dem gehosteten MCP-Server. Keine Installation nötig.
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Führe das im Terminal aus
$code --add-mcp '{"name":"wavespeed","type":"http","url":"https://api.wavespeed.ai/mcp"}' - 2
Melde dich bei Aufforderung bei WaveSpeed an und bestätige die Verbindung
Weitere Wege
Server stattdessen auf deinem eigenen Rechner ausführen:
Claude
Eigener ConnectorFunktioniert in Claude im Web und in Claude Desktop. Keine Installation nötig.
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Öffne in Claude Customize → Connectors → Add custom connector
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Diese Adresse einfügen
https://api.wavespeed.ai/mcp - 3
Mit deinem WaveSpeed-Konto anmelden
Weitere Wege
Server stattdessen auf deinem eigenen Rechner ausführen:
ChatGPT
Eigener ConnectorFüge WaveSpeed in ChatGPT als eigenen MCP-Server hinzu. Keine Installation nötig.
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Öffne in ChatGPT Plugins und wähle Add custom MCP server
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Diese Adresse einfügen, /mcp am Ende beibehalten
https://api.wavespeed.ai/mcp - 3
OAuth wählen und mit deinem WaveSpeed-Konto anmelden
Weitere Wege
ChatGPT kann keine Dateien auf deinem Computer lesen: Hänge sie an den Chat an oder übergib öffentliche URLs.
Gemini CLI
ErweiterungBündelt den WaveSpeed-Skill für Gemini CLI, mit einem Befehl installiert und aktualisiert.
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WaveSpeed CLI installieren und anmelden
$npm install -g @wavespeed/cli && wavespeed login - 2
Erweiterung installieren
$gemini extensions install https://github.com/WaveSpeedAI/wavespeed-gemini-extension
DeepSeek Harness
Skill-PluginEin dsh-Plugin, das den WaveSpeed-Skill automatisch registriert.
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WaveSpeed CLI installieren und anmelden
$npm install -g @wavespeed/cli && wavespeed login - 2
Skill-Plugin hinzufügen
$dsh plugin --profile web add github:WaveSpeedAI/wavespeed-dsh-skill
Andere MCP-Clients
Gehosteter MCPWindsurf, Cline, GitHub Copilot, Goose und jeder andere MCP-Client: Füge den gehosteten Server über seine Adresse hinzu.
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Füge einen Remote-MCP-Server mit dieser Adresse hinzu. Die meisten Clients melden dich dann über den Browser an.
https://api.wavespeed.ai/mcp
Weitere Wege
Client ohne Remote-MCP? Starte den Server lokal:
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wavespeed/mcp@latest"],
"env": { "WAVESPEED_API_KEY": "wsk_..." }
}
}
}Mit wavespeed login angemeldet? Der lokale Server nutzt diese Anmeldung, die env-Zeile kann dann weg.
Drei Befehle und du lieferst aus
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Installieren
Node 18+ erforderlich. Eine globale Installation stellt das wavespeed-Binary überall bereit.
$npm install -g @wavespeed/cli - 2
Anmelden
Öffnet die Access-Key-Seite in deinem Browser. Wir erkennen einen kopierten Key automatisch und validieren ihn live.
$wavespeed login - 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 installKein 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 | bashImmer aktuell
Mit einem Befehl auf die neueste Version aktualisieren.
$wavespeed upgradeWaveSpeed-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.
# 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.
Mach mir ein 16:9-Hero-Bild für die Landingpage meines Cafés: gemütlich, Sonnenaufgang, mit Platz für eine Überschrift.
/filters:quality(82)/media/images/31fc1223-1f59-428c-91dd-ec3df11866d1.webp)
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 --downloadSchön. Schreib "Open at 7" auf das Schaufenster.
/filters:quality(82)/media/images/b021bf45-cfc6-419d-8e34-5d2db159895a.webp)
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 --downloadBilder 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_imageEin Bild aus einem Prompt erstellen, optional mit Referenzbildern
edit_imageBestehende Bilder bearbeiten, umgestalten oder kombinieren
generate_videoEin Video aus einem Prompt, einem ersten Frame oder Referenzen erstellen
edit_videoÄndern, was in einem bestehenden Video passiert
extend_videoEin Video mit neuem Material fortsetzen
list_modelsDen Live-Katalog nach Text oder Typ durchsuchen
get_model_schemaDie echten Eingaben, Pflichtfelder und Standardwerte eines Modells
run_modelJedes Modell ausführen; lokale @Datei-Eingaben werden automatisch hochgeladen
get_priceDie Kosten vorab abfragen
get_balanceGuthaben prüfen
upload_fileEine lokale Datei in eine gehostete URL umwandeln
get_predictionEine lange laufende Generierung über ihre ID wieder aufnehmen
list_predictionsDen Verlauf deiner Generierungen ansehen
list_billingsEinzelne Abbuchungen und Erstattungen ansehen
get_usageAusgaben und Nutzung nach Tag und Modell prüfen
delete_predictionsLäufe 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.
Lieber eine grafische App? Probieren Sie WaveSpeed DesktopAlle Wege, WaveSpeed anzubinden