Добавить сервер
runapi-ai/mcp
  1. Каталог MCP
  2. runapi-ai/mcp

runapi-ai/mcp

от runapi-ai
RunAPI MCP Server открывает 130+ моделей генерации медиа, музыки, речи и поиска промптов прямо из MCP-хостов — Claude Code, Cursor, VS Code. Идеально для быстрых экспериментов с генерацией без пере...
GithubNPMСайт сервера

RunAPI MCP Server

AI image generation, video generation, music creation, text-to-speech, prompt search, and model discovery — 160+ executable models across 4 modalities in one MCP server.

Works with Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, VS Code, Roo Code, and any MCP-compatible host.

npm version Apache-2.0 license MCP Server 160+ models

Quick Start | Tools | Examples | Catalog | Platforms

What Is This?

RunAPI MCP Server connects MCP-compatible coding tools to RunAPI. It lets an assistant browse the RunAPI catalog, inspect model inputs, check current runtime pricing, create media tasks, poll task status, and check account balance.

The discovery tools work without an API key because they use the embedded build-time catalog. Authenticated operations use the login tool, runapi login, RUNAPI_API_KEY, or shared RunAPI config.

This package is a pure client. It does not run a local generation backend and only needs RunAPI sign-in for authenticated tools.

Hosted MCP

Remote MCP clients can connect directly to:

https://mcp.runapi.ai/mcp

No Node.js installation is required. Use OAuth when the client supports remote MCP authorization, or configure a RunAPI API key as the bearer credential. See the Hosted MCP setup page for Cursor, Claude Desktop, VS Code, and Windsurf configurations.

Часто задаваемые вопросы

Инструменты были проиндексированы:
check_balance

Возвращает баланс аутентифицированного аккаунта RunAPI и статистику расходов.

Параметры

Без параметров.

check_pricing

Возвращает встроенные данные снимка цен для пары модель/действие RunAPI.

Параметры
  • actionstringобязательный

    Название конечной точки RunAPI, например text_to_image или text_to_music.

  • modelstring

    Слаг модели RunAPI

  • servicestringобязательный

    Слаг сервиса RunAPI, возвращаемый list_models.

create_task

Выполняет операцию RunAPI с ключом идемпотентности, сгенерированным вызывающей стороной. Асинхронные операции могут по желанию опрашивать до завершения.

Параметры
  • actionstringобязательный

    Имя конечной точки API, например text_to_image

  • idempotency_keystringобязательный

    Непрозрачный ключ, созданный вызывающей стороной, для безопасного повторного выполнения создания одной логической задачи.

  • modelstring

    Значение модели RunAPI уходит на сервер без локальной проверки.

  • paramsobject

    Параметры эндпоинта, отправляемые в RunAPI для проверки на стороне сервера.

  • poll_interval_msinteger

    Интервал проверки статуса при ожидании завершения.

  • servicestringобязательный

    Слаг сервиса RunAPI, возвращаемый list_models.

  • timeout_msinteger

    Запрошенный срок завершения в миллисекундах; значения выше лимита эндпоинта ограничиваются.

  • waitboolean

    Ожидает готовый результат, когда эндпоинту нужно длительное выполнение.

get_model_info

Получает поддерживаемую конечную точку, снимок цен и ограничения ввода из встроенного каталога для slug модели RunAPI. Добавляет сервис и действие, когда модель поддерживает несколько конечных точек.

Параметры
  • actionstring

    Имя конечной точки RunAPI, возвращаемое list_models; используйте его с сервисом для устранения неоднозначности моделей с несколькими конечными точками.

  • modelstringобязательный

    Slug модели RunAPI, возвращаемый list_models

  • servicestring

    Слаг сервиса RunAPI, возвращаемый list_models; используется с действием, чтобы различать модели с несколькими эндпоинтами.

get_task

Получить текущий статус и последний payload для существующей задачи RunAPI.

Параметры
  • actionstring

    Имя конечной точки RunAPI. Укажите его при использовании маршрутов задач мультимедиа.

  • servicestringобязательный
  • task_idstringобязательный
list_actions

Перечисли названия эндпоинтов RunAPI, сгруппированные по модальности вывода.

Параметры

Без параметров.

list_models

Выводит список моделей RunAPI из встроенного каталога. Дополнительные фильтры: модальность, сервис или действие.

Параметры
  • actionstring
  • modalityenum
  • servicestring
login

Аутентифицирует RunAPI, открывая браузерный PKCE-поток входа и сохраняя ключ API в ~/.config/runapi/config.json.

Параметры
  • forceboolean

    Повторно запустите вход через браузер, когда текущие учетные данные берутся из локального файла конфигурации.

search_prompts

Ищет примеры промптов RunAPI по модальности, категории, тегам, текстовому запросу или модели. Бесплатно, API-ключ не нужен.

Параметры
  • categorystring
  • modalitystring

    Модальность запроса: изображение, видео, музыка или аудио.

  • modelstring

    Slug модели RunAPI, например flux-kontext-pro или suno-v5.

  • pagenumber

    Номер страницы; API приводит значения меньше 1 к 1.

  • per_pagenumber

    Размер страницы; API ограничивает значения диапазоном 1-100.

  • qstring

    Текстовый запрос сопоставляется с заголовком промпта и текстом промпта.

  • tagsstring[]

    Теги для сопоставления. Все указанные теги должны присутствовать.

0.16.0основная
0.15.0
0.14.0
0.13.1
0.13.0
0.12.7
0.12.6
0.12.5
0.12.4
0.12.3
0.12.2
0.12.1
0.12.0
0.11.0
0.10.0
0.9.1
0.9.0
0.8.0
0.7.4
0.7.3
0.7.2
0.7.1
0.7.0
0.6.0
0.5.0
0.3.0
0.2.1
0.2.0
0.1.19
0.1.18
0.1.17
0.1.16
0.1.15
0.1.14
0.1.13
0.1.12
0.1.11
0.1.10
0.1.9
0.1.8
0.1.7
0.1.6
0.1.5
0.1.4
0.1.3
0.1.2
0.1.1
0.1.0

Выберите клиент, чтобы установить runapi-ai/mcp:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@runapi.ai/mcp"
      ],
      "env": {
        "RUNAPI_API_KEY": "${RUNAPI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@runapi.ai/mcp"
      ],
      "env": {
        "RUNAPI_API_KEY": "${RUNAPI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@runapi.ai/mcp"
      ],
      "env": {
        "RUNAPI_API_KEY": "${RUNAPI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"@runapi.ai/mcp\"],\"env\":{\"RUNAPI_API_KEY\":\"${RUNAPI_API_KEY}\"}}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@runapi.ai/mcp"
      ],
      "env": {
        "RUNAPI_API_KEY": "${RUNAPI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u --env RUNAPI_API_KEY=${RUNAPI_API_KEY} -- npx -y @runapi.ai/mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u "{\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"@runapi.ai/mcp\"],\"env\":{\"RUNAPI_API_KEY\":\"${RUNAPI_API_KEY}\"}}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u --env RUNAPI_API_KEY=${RUNAPI_API_KEY} -- npx -y @runapi.ai/mcp

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u]
command = "npx"
args = ["-y", "@runapi.ai/mcp"]

[mcp_servers.runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u.env]
RUNAPI_API_KEY = "${RUNAPI_API_KEY}"
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите runapi-ai/mcp, а в поле команды запуска — строку ниже:
npx -y @runapi.ai/mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@runapi.ai/mcp"
      ],
      "env": {
        "RUNAPI_API_KEY": "${RUNAPI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@runapi.ai/mcp"
      ],
      "env": {
        "RUNAPI_API_KEY": "${RUNAPI_API_KEY}"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u
    command: npx
    args:
      - "-y"
      - "@runapi.ai/mcp"
    env:
      RUNAPI_API_KEY: ${RUNAPI_API_KEY}
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "runapi-ai-mcp-wj8z72fw6u": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@runapi.ai/mcp"
      ],
      "env": {
        "RUNAPI_API_KEY": "${RUNAPI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

raveenb/fal-mcp-server

raveenb/fal-mcp-server

от raveenb

MCP сервер для генерации изображений, видео, музыки и аудио через Fal.ai. Интегрируется с Claude Desktop и любыми MCP-клиентами, предлагая 18 инструментов: от текстовых промптов до ретуши и анимации. Полезен разработчикам и креаторам для быстрого создания контента без переключения между сервисами.

Python⭐ 61
Amazon Bedrock Nova Canvas

Amazon Bedrock Nova Canvas

от zxkane

MCP сервер для генерации изображений через Amazon Bedrock и модель Nova Canvas. Создает качественные картинки по тексту, поддерживает негативные промпты, настройку разрешения и seed. Полезен разработчикам AI-решений на AWS.

JavaScript⭐ 25
elestirelbilinc-sketch/vap-showcase

elestirelbilinc-sketch/vap-showcase

от elestirelbilinc-sketch

MCP-сервер VAP Media добавляет AI-агентам генерацию изображений Flux, видео Veo и музыки Suno с детерминированным ценообразованием. Управляй затратами, используй готовые инструменты в Claude Deskto...

Python⭐ 1
doctorm333/promptpilot-mcp-server

doctorm333/promptpilot-mcp-server

от doctorm333

PromptPilot MCP-сервер генерирует изображения, видео и аудио прямо в Claude, Cursor или Windsurf. Поддерживает 20+ моделей (Flux, Imagen 4, Grok Imagine и др.), есть бесплатные без ключа. Полезен р...

TypeScript⭐ 2
rendobar/mcp

rendobar/mcp

от rendobar

MCP сервер для облачного сервиса обработки медиа Rendobar. Позволяет AI-агентам отправлять задачи FFmpeg и субтитров, а также загружать локальные файлы — все в одном вызове. Работает локально, без браузера.

TypeScript⭐ 1
nanana-app/mcp-server-nano-banana

nanana-app/mcp-server-nano-banana

от nanana-app

MCP-сервер для генерации и трансформации изображений через Nanana AI с моделью Google Gemini nano banana. Позволяет Claude Desktop создавать картинки по тексту и редактировать существующие. Полезен...

JavaScript⭐ 10
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин