WaveSpeed CLI · MCP

हर WaveSpeed मॉडल — आपके टर्मिनल और एजेंट से

किसी भी WaveSpeed AI मॉडल को चलाने के लिए एक ओपन-सोर्स CLI। इमेज, वीडियो, ऑडियो, 3D। Codex, Claude Code, Claude Cowork, और Cursor जैसे टर्मिनल और कोडिंग एजेंट्स के लिए बनाया गया।

$npm install -g @wavespeed/cli

npm से इंस्टॉल करें MCP सेटअप GitHub पर देखें

तीन कमांड और आप तैयार हैं

इंस्टॉल करें

Node 18+ आवश्यक। एक ग्लोबल इंस्टॉल आपको हर जगह wavespeed बाइनरी देता है।

$npm install -g @wavespeed/cli

साइन इन करें

आपके ब्राउज़र में एक्सेस-की पेज खोलता है। हम कॉपी की गई की को स्वतः पहचानते हैं और उसे लाइव सत्यापित करते हैं।

$wavespeed login

कोई भी मॉडल चलाएं

सभी मॉडल्स के लिए एक ही ढाँचा। मॉडल ID और इनपुट पास करें — बदले में एक CDN URL पाएं, या अपनी स्क्रिप्ट में --json पाइप करें।

$wavespeed run wavespeed-ai/z-image/turbo -p "a cat"

इंसानों और एजेंट्स के लिए बनाया गया

डायनामिक प्रति-मॉडल सहायता

wavespeed run <model> -h चलाएं और CLI उस मॉडल का इनपुट स्कीमा लाइव प्राप्त करता है और वे सटीक फ़्लैग प्रिंट करता है जो वह स्वीकार करता है — कोई अनुमान नहीं।

एलियास जो आपके रिपॉज़िटरी के साथ आते हैं

wavespeed.json में नामित शॉर्टकट परिभाषित करें जो एक मॉडल + डिफ़ॉल्ट इनपुट को बंडल करते हैं। टीमें फ़ाइल पुल करती हैं, wavespeed run hero टाइप करती हैं, और ब्रांड के अनुरूप आउटपुट पाती हैं।

डिज़ाइन से ही एजेंट-नेटिव

हर कमांड stdout पर --json और stderr पर प्रगति का समर्थन करता है। एक SKILL.md रखें ताकि Codex, Claude Code, Claude Cowork, और Cursor जानें कि इसे कैसे कॉल करना है।

कोई जादू नहीं, कोई डीमन नहीं

CLI कभी आपके प्रॉम्प्ट को नहीं बदलता और कभी बैकग्राउंड प्रोसेस नहीं खोलता। यह सीधे api.wavespeed.ai को कॉल करता है। ओपन सोर्स, MIT लाइसेंस।

एक वास्तविक सत्र कैसा दिखता है

कैटलॉग ब्राउज़ से JSON आउटपुट तक — तीन कमांड।

~/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
}

एक ही चरण में अपने कोडिंग एजेंट में प्लग करें

कोई अतिरिक्त कॉन्फ़िग नहीं। Codex, Claude Code और Claude Cowork जैसे कोडिंग एजेंट पहले से शेल कमांड चलाना जानते हैं — SKILL.md उन्हें CLI का इस्तेमाल बताती है।

$wavespeed skill install

Codex, Claude Code, Claude Cowork, Cursor, और किसी भी एजेंट के साथ काम करता है जो .claude/skills/* को स्वतः लोड करता है।

MCP पसंद है? किसी भी MCP क्लाइंट को जोड़ें

WaveSpeed MCP सर्वर Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Cline और किसी भी अन्य MCP क्लाइंट को वही लाइव कैटलॉग देता है: मॉडल खोजें, किसी मॉडल के असली इनपुट पढ़ें, कीमत जानें, फिर उसे चलाएँ।

wavespeed login से साइन इन किया है? MCP सर्वर वही लॉगिन इस्तेमाल करता है। नहीं तो WAVESPEED_API_KEY सेट करें।

Claude Code

$claude mcp add wavespeed -- npx -y @wavespeed/mcp

Cursor

एक क्लिक में Cursor में इंस्टॉल करें।

Cursor में जोड़ें

Claude Desktop और अन्य क्लाइंट

इसे अपने क्लाइंट के कॉन्फ़िग के mcpServers सेक्शन में जोड़ें।

{
  "mcpServers": {
    "wavespeed": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@wavespeed/mcp"],
      "env": { "WAVESPEED_API_KEY": "wsk_..." }
    }
  }
}

सात टूल

list_models

लाइव कैटलॉग को टेक्स्ट या प्रकार से खोजें

get_model_schema

किसी मॉडल के असली इनपुट, ज़रूरी फ़ील्ड और डिफ़ॉल्ट

run_model

कोई भी मॉडल चलाएँ; लोकल @फ़ाइल इनपुट अपने-आप अपलोड होते हैं

get_price

खर्च करने से पहले कीमत जानें

get_balance

अपना क्रेडिट बैलेंस देखें

upload_file

लोकल फ़ाइल को होस्टेड URL में बदलें

get_prediction

लंबे जनरेशन को उसकी id से फिर से पाएँ

GitHub npm

ओपन सोर्स। आज ही तैयार।

MIT लाइसेंस, npm पर @wavespeed के अंतर्गत, GitHub पर होस्ट किया गया। इशू और PR का स्वागत है।

npm से इंस्टॉल करें GitHub पर स्टार करें