WaveSpeed CLI · MCP
Claude Code, Codex ve terminalinizden görsel ve video üretin
Herhangi bir WaveSpeed AI modelini çalıştırmak için tek bir açık kaynak CLI. Görsel, video, ses, 3D. Terminal ve Codex, Claude Code, Claude Cowork, Cursor gibi kodlama ajanları için tasarlandı.
CLI
@wavespeed/cli
Bir kez kur, her modeli kabuktan veya betiklerden çalıştır.
$npm install -g @wavespeed/cliMCP
@wavespeed/mcp
Barındırılan MCP sunucusu: herhangi bir MCP istemcisine adresiyle ekle ve giriş yap.
https://api.wavespeed.ai/mcpWaveSpeed'i ajanına kur
En hızlı kurulum için aracını seç. Her seçenek tüm model kataloğunu, harcamadan önce fiyatıyla birlikte sunar.
Claude Code
EklentiBarındırılan MCP sunucusunu ve WaveSpeed skill'ini tek kurulumda ekler.
- 1
WaveSpeed marketplace'ini ekle
$claude plugin marketplace add WaveSpeedAI/claude-plugins - 2
Eklentiyi kur
$claude plugin install wavespeed@wavespeed - 3
Claude Code'da /mcp çalıştır, wavespeed'i seç ve bağlantıyı tarayıcıda onayla
/mcp
Diğer yollar
Skill olmadan yalnızca MCP sunucusu:
$claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpCodex
EklentiBarındırılan MCP sunucusunu ve WaveSpeed skill'ini tek kurulumda ekler.
- 1
WaveSpeed marketplace'ini ekle
$codex plugin marketplace add WaveSpeedAI/codex-plugins - 2
Codex'te /plugins'i aç, WaveSpeed'i kur ve bağlantıyı tarayıcıda onayla
/plugins
Diğer yollar
Skill olmadan yalnızca MCP sunucusu:
$codex mcp add wavespeed --url https://api.wavespeed.ai/mcp && codex mcp login wavespeedOpenCode
EklentiBarındırılan MCP sunucusunu ve WaveSpeed skill'ini tek kurulumda ekler.
- 1
Eklentiyi opencode.json dosyana ekle
{ "plugin": ["@wavespeed/opencode"] } - 2
Giriş yap ve bağlantıyı tarayıcıda onayla
$opencode mcp auth wavespeed
Diğer yollar
Skill olmadan yalnızca MCP sunucusu:
$opencode mcp add wavespeed --url https://api.wavespeed.ai/mcp && opencode mcp auth wavespeedCursor
Tek tıkBarındırılan MCP sunucusuna bağlanır. Kurulacak bir şey yok.
- 1
Düğmeye tıkla ve Cursor'da onayla
Cursor'a ekle - 2
İstendiğinde WaveSpeed'e giriş yap ve bağlantıyı onayla
Diğer yollar
Ya da bunu mcp.json dosyana ekle:
{
"mcpServers": {
"wavespeed": { "url": "https://api.wavespeed.ai/mcp" }
}
}VS Code
Tek komutBarındırılan MCP sunucusuna bağlanır. Kurulacak bir şey yok.
- 1
Bunu terminalde çalıştır
$code --add-mcp '{"name":"wavespeed","type":"http","url":"https://api.wavespeed.ai/mcp"}' - 2
İstendiğinde WaveSpeed'e giriş yap ve bağlantıyı onayla
Diğer yollar
Sunucuyu kendi bilgisayarında çalıştır:
Claude
Özel bağlayıcıWeb'deki Claude'da ve Claude Desktop'ta çalışır. Kurulacak bir şey yok.
- 1
Claude'da Customize → Connectors → Add custom connector'ı aç
- 2
Bu adresi yapıştır
https://api.wavespeed.ai/mcp - 3
WaveSpeed hesabınla giriş yap
Diğer yollar
Sunucuyu kendi bilgisayarında çalıştır:
ChatGPT
Özel bağlayıcıWaveSpeed'i ChatGPT'ye özel MCP sunucusu olarak ekle. Kurulacak bir şey yok.
- 1
ChatGPT'de Plugins'i aç ve Add custom MCP server'ı seç
- 2
Bu adresi sonundaki /mcp ile birlikte yapıştır
https://api.wavespeed.ai/mcp - 3
OAuth'u seç ve WaveSpeed hesabınla giriş yap
Diğer yollar
ChatGPT bilgisayarındaki dosyaları okuyamaz: dosyaları sohbete ekle veya herkese açık URL ver.
Gemini CLI
UzantıGemini CLI için WaveSpeed skill'ini içerir; tek komutla kurulur ve güncellenir.
- 1
WaveSpeed CLI'yi kur ve giriş yap
$npm install -g @wavespeed/cli && wavespeed login - 2
Uzantıyı kur
$gemini extensions install https://github.com/WaveSpeedAI/wavespeed-gemini-extension
DeepSeek Harness
Skill eklentisiWaveSpeed skill'ini otomatik kaydeden bir dsh eklentisi.
- 1
WaveSpeed CLI'yi kur ve giriş yap
$npm install -g @wavespeed/cli && wavespeed login - 2
Skill eklentisini ekle
$dsh plugin --profile web add github:WaveSpeedAI/wavespeed-dsh-skill
Diğer MCP istemcileri
Barındırılan MCPWindsurf, Cline, GitHub Copilot, Goose ve diğer tüm MCP istemcileri: barındırılan sunucuyu adresiyle ekle.
- 1
Bu adresle uzak bir MCP sunucusu ekle. Çoğu istemci ardından tarayıcı üzerinden giriş yaptırır.
https://api.wavespeed.ai/mcp
Diğer yollar
İstemcin uzak MCP desteklemiyor mu? Sunucuyu yerelde çalıştır:
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wavespeed/mcp@latest"],
"env": { "WAVESPEED_API_KEY": "wsk_..." }
}
}
}wavespeed login ile giriş yaptın mı? Yerel sunucu bu girişi kullanır, env satırını silebilirsin.
Üç komut ve canlıdasınız
- 1
Yükle
Node 18+ gerekiyor. Tek bir global kurulum wavespeed ikilisini her yerde kullanılabilir kılar.
$npm install -g @wavespeed/cli - 2
Giriş yap
Tarayıcınızda access-key sayfasını açar. Kopyalanan anahtarı otomatik algılar ve anında doğrularız.
$wavespeed login - 3
Herhangi bir modeli çalıştır
Tüm modeller için aynı form. Model ID'sini ve girdileri geçin — bir CDN URL'i alın veya --json'u betiklerinize aktarın.
$wavespeed run wavespeed-ai/z-image/turbo -p "a cat"
Kodlama ajanına CLI'yi öğret
Codex, Claude Code, Cursor ve diğer ajanların onu nasıl çağıracağını bilmesi için bir skill kurar.
$wavespeed skill installNode.js yok mu?
macOS ve Linux'ta bunun yerine bağımsız bir çalıştırılabilir dosya kurabilirsiniz. Windows'ta GitHub Releases sayfasından indirin.
$curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/WaveSpeedAI/wavespeed-cli/main/install.sh | bashGüncel kalın
Tek komutla en son sürüme yükseltin.
$wavespeed upgradeWaveSpeed modellerini kodlama ajanınızda kullanın
Claude Code, Codex, OpenCode ve diğerlerini WaveSpeed LLM API'sini kullanacak şekilde yapılandırın. İstediğiniz zaman geri alabilirsiniz.
$wavespeed setup
İnsanlar ve ajanlar için tasarlandı
Modele özel dinamik yardım
wavespeed run <model> -h çalıştırın, CLI o modelin girdi şemasını anında çeker ve kabul ettiği tam flag'leri yazdırır — tahmin yok.
Repo ile birlikte gezen alias’lar
wavespeed.json içinde bir modeli + varsayılan girdileri paketleyen adlandırılmış kısayollar tanımlayın. Ekipler dosyayı çeker, wavespeed run hero yazar, markaya uygun çıktıyı alır.
Tasarımından beri ajan-yerel
Her komut stdout üzerinde --json ve stderr üzerinde ilerleme destekler. Bir SKILL.md bırakın ki Codex, Claude Code, Claude Cowork ve Cursor nasıl çağıracaklarını bilsin.
Sihir yok, daemon yok
CLI prompt’unuzu asla değiştirmez ve hiçbir zaman arka plan süreci açmaz. api.wavespeed.ai’yi doğrudan çağırır. Açık kaynak, MIT lisanslı.
Gerçek bir oturum nasıl görünür
Katalog gezintisinden JSON çıktıya — üç komut.
# 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
}Claude Code ve Codex'ten görsel ve video üretin
CLI'ı ve skill'ini bir kez kur, sonra sadece iste. Kodlama ajanın komutları çalıştırır ve dosyaları projene kaydeder.
Kafemin açılış sayfası için 16:9 bir hero görseli yap: sıcak, gün doğumu, başlık için de yer olsun.
/filters:quality(82)/media/images/31fc1223-1f59-428c-91dd-ec3df11866d1.webp)
İşte hero görselin: vitrine vuran sıcak gün doğumu ışığı, banner için geniş kadraj. · Maliyet $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 --downloadGüzel. Ön cama "Open at 7" yaz.
/filters:quality(82)/media/images/b021bf45-cfc6-419d-8e34-5d2db159895a.webp)
Tamam: "Open at 7" cama el yazısıyla yazıldı, geri kalan her şey aynı. · Maliyet $0.045
edit image
$ wavespeed edit image "add the words \"Open at 7\" in white hand lettering on the front window" --image @./hero.jpg --downloadKodlama ajanından görsel ve video üretmek
Claude Code'dan nasıl görsel üretirim?
CLI'ı npm install -g @wavespeed/cli ile kur, wavespeed login ile giriş yap ve skill'i wavespeed skill install ile ekle. Sonra Claude Code'dan bir görsel iste; wavespeed generate image çalıştırır ve dosyayı projene kaydeder.
Codex'ten nasıl görsel ve video üretirim?
CLI'ı kur ve giriş yap, ardından Codex komutları bilsin diye wavespeed skill install çalıştır. Codex'ten görsel ya da video iste, senin yerine çalıştırsın; ya da WaveSpeed eklentisini /plugins üzerinden kur.
Ajan aslında ne çalıştırıyor?
Okuyup tekrarlayabileceğin sıradan komutlar: wavespeed generate image, wavespeed edit image, wavespeed generate video. Yerel dosyalar @./file ile verilir, sonuçlar --download ile indirilir.
Cursor ve diğer kodlama ajanlarında çalışır mı?
Evet. Terminal komutu çalıştırabilen her ajan CLI'ı kullanabilir, skill de ona komutları öğretir. MCP destekleyen ajanlar bunun yerine barındırılan sunucuya da bağlanabilir.
Video da üretebilir miyim?
Evet. wavespeed generate video metinden, bir başlangıç görselinden veya referans görsellerden klip oluşturur; wavespeed edit video ve extend video da mevcut bir videoyu değiştirir veya devam ettirir.
Ücreti ne kadar?
Abonelik olmadan, her üretim için WaveSpeed bakiyenden ödersin. Hiçbir şey çalışmadan fiyatı görmek için --estimate ekle; her sonuç ne kadar tuttuğunu bildirir.
Ajanın MCP üzerinden neler yapabilir
Günlük görsel ve video işleri için kısayol araçları ve tüm katalog: model ara, bir modelin gerçek girdilerini oku, fiyat al, sonra çalıştır.
generate_imageBir prompt'tan görsel oluştur, istersen referans görsellerle
edit_imageMevcut görselleri düzenle, stilini değiştir veya birleştir
generate_videoPrompt, ilk kare veya referanslardan video oluştur
edit_videoMevcut bir videoda olanları değiştir
extend_videoVideoyu yeni görüntülerle devam ettir
list_modelsCanlı kataloğu metne veya türe göre ara
get_model_schemaBir modelin gerçek girdileri, zorunlu alanları ve varsayılanları
run_modelHerhangi bir modeli çalıştır; yerel @dosya girdileri otomatik yüklenir
get_priceHarcamadan önce maliyeti öğren
get_balanceKredi bakiyeni kontrol et
upload_fileYerel bir dosyayı barındırılan bir URL'ye dönüştür
get_predictionUzun süren bir üretimi id'siyle yeniden al
list_predictionsÜretim geçmişinize göz atın
list_billingsTek tek ücretleri ve iadeleri görün
get_usageHarcamayı ve kullanımı güne ve modele göre izleyin
delete_predictionsGeçmişten çalıştırmaları sil (önce sorar)
upload_file yalnızca yerel sunucuda bulunur. Uzak sunucu dosyalarınızı okuyamaz: herkese açık URL’ler verin, HTTP isteği gönderebilen bir araçta create_upload kullanın veya ChatGPT’de dosyayı sohbete ekleyin.
Açık kaynak. Bugün hazır.
MIT lisanslı, npm'de @wavespeed altında yayımlandı, GitHub'da barındırılıyor. Issue ve PR memnuniyetle.
Grafik arayüzlü bir uygulama mı tercih edersiniz? WaveSpeed Desktop’u deneyinWaveSpeed’e bağlanmanın tüm yollarını görün