WaveSpeed CLI · MCP
在 Claude Code、Codex 和终端里生成图片和视频
一个开源 CLI,运行任何 WaveSpeed AI 模型。图像、视频、音频、3D。为终端和 Codex、Claude Code、Claude Cowork、Cursor 等编码 agent 而设计。
在你的智能体中接入 WaveSpeed
选择你用的工具,查看最快的接入方式。每种方式都能使用完整模型库,运行前先看价格。
Claude Code
插件一次安装即可获得托管 MCP 服务器和 WaveSpeed 技能。
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添加 WaveSpeed 插件市场
$claude plugin marketplace add WaveSpeedAI/claude-plugins - 2
安装插件
$claude plugin install wavespeed@wavespeed - 3
在 Claude Code 中运行 /mcp,选择 wavespeed,并在浏览器中批准连接
/mcp
其他方式
只要 MCP 服务器,不要技能:
$claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpCodex
插件一次安装即可获得托管 MCP 服务器和 WaveSpeed 技能。
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添加 WaveSpeed 插件市场
$codex plugin marketplace add WaveSpeedAI/codex-plugins - 2
在 Codex 中打开 /plugins,安装 WaveSpeed,并在浏览器中批准连接
/plugins
其他方式
只要 MCP 服务器,不要技能:
$codex mcp add wavespeed --url https://api.wavespeed.ai/mcp && codex mcp login wavespeedOpenCode
插件一次安装即可获得托管 MCP 服务器和 WaveSpeed 技能。
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在 opencode.json 中添加插件
{ "plugin": ["@wavespeed/opencode"] } - 2
登录并在浏览器中批准连接
$opencode mcp auth wavespeed
其他方式
只要 MCP 服务器,不要技能:
$opencode mcp add wavespeed --url https://api.wavespeed.ai/mcp && opencode mcp auth wavespeedCursor
一键安装连接托管 MCP 服务器,无需安装。
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点击按钮并在 Cursor 中确认
添加到 Cursor - 2
按提示登录 WaveSpeed 并批准连接
其他方式
或者把以下内容加入 mcp.json:
{
"mcpServers": {
"wavespeed": { "url": "https://api.wavespeed.ai/mcp" }
}
}VS Code
一条命令连接托管 MCP 服务器,无需安装。
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在终端中运行
$code --add-mcp '{"name":"wavespeed","type":"http","url":"https://api.wavespeed.ai/mcp"}' - 2
按提示登录 WaveSpeed 并批准连接
其他方式
改为在自己的电脑上运行服务器:
Claude
自定义连接器适用于网页版 Claude 和 Claude Desktop,无需安装。
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在 Claude 中打开 Customize → Connectors → Add custom connector
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粘贴此地址
https://api.wavespeed.ai/mcp - 3
用你的 WaveSpeed 账号登录
其他方式
改为在自己的电脑上运行服务器:
ChatGPT
自定义连接器在 ChatGPT 中把 WaveSpeed 添加为自定义 MCP 服务器,无需安装。
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在 ChatGPT 中打开 Plugins,选择 Add custom MCP server
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粘贴此地址,保留末尾的 /mcp
https://api.wavespeed.ai/mcp - 3
选择 OAuth,用你的 WaveSpeed 账号登录
其他方式
ChatGPT 无法读取你电脑上的文件:请在对话中附加文件或提供公开链接。
Gemini CLI
扩展为 Gemini CLI 打包的 WaveSpeed 技能,一条命令即可安装和更新。
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安装 WaveSpeed CLI 并登录
$npm install -g @wavespeed/cli && wavespeed login - 2
安装扩展
$gemini extensions install https://github.com/WaveSpeedAI/wavespeed-gemini-extension
DeepSeek Harness
技能插件自动注册 WaveSpeed 技能的 dsh 插件。
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安装 WaveSpeed CLI 并登录
$npm install -g @wavespeed/cli && wavespeed login - 2
添加技能插件
$dsh plugin --profile web add github:WaveSpeedAI/wavespeed-dsh-skill
其他 MCP 客户端
托管 MCPWindsurf、Cline、GitHub Copilot、Goose 及其他任意 MCP 客户端:用地址添加托管服务器。
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用此地址添加远程 MCP 服务器。大多数客户端随后会通过浏览器让你登录。
https://api.wavespeed.ai/mcp
其他方式
客户端不支持远程 MCP?在本地运行服务器:
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wavespeed/mcp@latest"],
"env": { "WAVESPEED_API_KEY": "wsk_..." }
}
}
}已用 wavespeed login 登录?本地服务器会沿用该登录,可以删掉 env 这一行。
三条命令即可上线
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安装
需要 Node 18+。一次全局安装即可在任何地方使用 wavespeed 二进制。
$npm install -g @wavespeed/cli - 2
登录
在浏览器中打开 access-key 页面。我们自动检测剪贴板里的密钥并实时校验。
$wavespeed login - 3
运行任意模型
所有模型形状一致。传入模型 ID 和输入 — 得到 CDN URL,或将 --json 管道送入你的脚本。
$wavespeed run wavespeed-ai/z-image/turbo -p "a cat"
教你的编程智能体使用 CLI
安装一个技能,让 Codex、Claude Code、Cursor 等智能体知道如何调用它。
$wavespeed skill install没有 Node.js?
在 macOS 和 Linux 上可改为安装独立可执行文件;在 Windows 上请从 GitHub Releases 下载。
$curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/WaveSpeedAI/wavespeed-cli/main/install.sh | bash保持最新
一条命令升级到最新版本。
$wavespeed upgrade在你的编程智能体中使用 WaveSpeed 模型
一键配置 Claude Code、Codex、OpenCode 等使用 WaveSpeed LLM API,随时可撤销。
$wavespeed setup
为人类和 agent 而生
按模型动态生成帮助
运行 wavespeed run <model> -h,CLI 会实时获取该模型的输入 schema 并打印它接受的确切 flag — 无需猜测。
随你的仓库一起分发的别名
在 wavespeed.json 中定义命名快捷方式,把模型 + 默认输入打包起来。团队拉取文件,输入 wavespeed run hero,就能拿到符合品牌的输出。
从设计上就是 agent 原生
每条命令都在 stdout 上输出 --json,在 stderr 上输出进度。放一个 SKILL.md,Codex、Claude Code、Claude Cowork 和 Cursor 就知道怎么调用。
没有魔法,也没有守护进程
CLI 永远不会修改你的 prompt,也不会启动后台进程。它直接调用 api.wavespeed.ai。开源,MIT 许可证。
真实会话长这样
从浏览目录到 JSON 输出 — 三条命令。
# 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
}在 Claude Code 和 Codex 里生成图片和视频
安装一次 CLI 和配套 skill,之后直接开口就行。编程智能体会帮你运行命令,并把文件保存到你的项目里。
帮我咖啡店的落地页做一张 16:9 的头图:温馨、日出时分,留出放标题的位置。
/filters:quality(82)/media/images/31fc1223-1f59-428c-91dd-ec3df11866d1.webp)
头图做好了:暖暖的日出光洒在店面上,画面够宽,适合做横幅。 · 花费 $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不错。在前窗上写上 "Open at 7"。
/filters:quality(82)/media/images/b021bf45-cfc6-419d-8e34-5d2db159895a.webp)
搞定:窗上手写了 "Open at 7",其他地方都没动。 · 花费 $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在编程智能体里生成图片和视频
如何在 Claude Code 里生成图片?
用 npm install -g @wavespeed/cli 安装 CLI,用 wavespeed login 登录,再用 wavespeed skill install 添加 skill。然后让 Claude Code 生成图片,它会运行 wavespeed generate image 并把文件保存到你的项目里。
如何在 Codex 里生成图片和视频?
安装并登录 CLI,然后运行 wavespeed skill install,让 Codex 学会这些命令。让 Codex 生成图片或视频,它就会替你运行;也可以从 /plugins 安装 WaveSpeed 插件。
智能体实际运行的是什么?
都是你能看懂、也能自己重复执行的普通命令:wavespeed generate image、wavespeed edit image、wavespeed generate video。本地文件用 @./file 传入,结果用 --download 下载。
在 Cursor 和其他编程智能体里也能用吗?
可以。任何能运行终端命令的智能体都能使用 CLI,skill 会教它这些命令。支持 MCP 的智能体也可以改为连接托管服务器。
也能生成视频吗?
可以。wavespeed generate video 可以根据文字、首帧图片或参考图生成视频,wavespeed edit video 和 extend video 可以修改或续写已有视频。
费用怎么算?
按次从你的 WaveSpeed 余额扣费,无需订阅。加上 --estimate 可以在运行前查看价格;每个结果都会显示实际花费。
智能体通过 MCP 能做什么
面向日常图片和视频工作的快捷工具,以及完整模型库:搜索模型、查看模型的真实输入、查询价格,然后运行。
generate_image根据提示词生成图片,可附参考图
edit_image编辑、换风格或合成已有图片
generate_video根据提示词、首帧或参考素材生成视频
edit_video修改已有视频中的内容
extend_video用新画面延长视频
list_models按文字或类型搜索实时模型目录
get_model_schema模型的真实输入、必填项和默认值
run_model运行任意模型;本地 @文件 输入会自动上传
get_price花钱前先报价
get_balance查看积分余额
upload_file把本地文件变成托管 URL
get_prediction按 id 取回耗时较长的生成任务
list_predictions查看生成历史
list_billings查看逐笔扣费与退款
get_usage按天和模型查看花费与用量
delete_predictions从历史记录中删除任务(会先征得你的同意)
upload_file 仅本地服务器提供。远程服务器读不了你的文件:请传公开链接,在能发送 HTTP 请求的工具里使用 create_upload,或者在 ChatGPT 里直接把文件附到对话中。
开源。今天就能用。
MIT 许可证,在 npm 上以 @wavespeed 范围发布,托管在 GitHub。欢迎提交 Issue 和 PR。