KieAI MCP — KI-Mediengeneration via kie.ai

MCP-Server für KI-gestützte Mediengeneration: Bilder, Videos, Audio und Upscaling mit 99 KI-Modellen — lokal via Claude Code oder remote via Docker/Coolify.

Features

• 99 KI-Modelle — Bilder, Videos, Audio, Upscaling

• Zwei Transport-Modi — stdio (lokal) und HTTP/SSE (remote)

• YAML-basierte Modellkonfiguration — neue Modelle ohne Code hinzufügen

• Automatisches Polling — wartet auf Ergebnisse asynchroner Generierungen

• Docker-ready — einfaches Deployment via Docker oder Coolify

Related MCP server: mcp-media-engine

Quick Start

Lokal (stdio) — Als Claude Code Plugin

# Plugin installieren
claude mcp add kie-ai-mcp -- bun run /pfad/zu/kie-ai-plugin/src/index.ts

# API Key setzen
export KIE_API_KEY="dein-kie-ai-api-key"

Remote (HTTP/SSE) — Docker Deployment

# Image bauen
docker build -t kie-ai-mcp .

# Container starten
docker run -e KIE_API_KEY=dein-key -e MCP_TRANSPORT=http -p 3001:3001 kie-ai-mcp

# Health Check
curl http://localhost:3001/health

Konfiguration

1. Account auf kie.ai erstellen

2. API Key generieren unter https://kie.ai/api-key

3. Key als Umgebungsvariable setzen:

export KIE_API_KEY="dein-kie-ai-api-key"

Verfügbare Modelle

Bilder (7 Modelle)

Videos (6 Modelle)

Audio (1 Modell)

Upscaling (2 Modelle)

Transport-Modi

stdio (Standard)

Für die lokale Integration mit Claude Code. Der MCP-Server kommuniziert über stdin/stdout direkt mit Claude Code. Generierte Dateien werden lokal gespeichert.

# Automatisch bei Plugin-Nutzung via Claude Code
claude mcp add kie-ai-mcp -- bun run /pfad/zu/kie-ai-plugin/src/index.ts

HTTP/SSE (Remote)

Für Remote-Nutzung via Docker oder Coolify. Der Server stellt einen HTTP-Endpoint mit Server-Sent Events bereit.

Wichtig: Im HTTP-Modus werden nur Result-URLs zurückgegeben — es findet kein lokaler File-Download statt.

MCP_TRANSPORT=http PORT=3001 bun run src/index.ts

Docker

Image bauen

docker build -t kie-ai-mcp .

Container starten

docker run \
  -e KIE_API_KEY=dein-api-key \
  -e MCP_TRANSPORT=http \
  -p 3001:3001 \
  kie-ai-mcp

Health Check

curl http://localhost:3001/health

Coolify Deployment

1. GitHub Repo verbinden — Repository in Coolify als neue Ressource hinzufügen

2. Umgebungsvariablen setzen:

   • KIE_API_KEY — Dein kie.ai API Key

   • MCP_TRANSPORT — auf http setzen

   • PORT — 3001 (oder nach Bedarf)

3. Domain zuweisen — Über die Coolify-Oberfläche eine Domain konfigurieren (z.B. kie-mcp.deine-domain.de)

4. Deployen — Build starten, Coolify nutzt automatisch das Dockerfile

Remote MCP Client Konfiguration

Um einen MCP-Client mit dem remote deployten Server zu verbinden:

{
  "mcpServers": {
    "kie-ai-mcp": {
      "url": "https://kie-mcp.deine-domain.de/sse"
    }
  }
}

Nutzung

Bilder erstellen

"Erstelle ein Bild von einem Sonnenuntergang am Meer"
"Generiere ein fotorealistisches Portrait mit Flux 2"
"Mach ein Bild mit Text 'Hello World' — nutze Seedream"

Videos erstellen

"Erstelle ein Video von tanzenden Katzen"
"Animiere dieses Bild [URL] mit Kling"
"Generiere ein 10-Sekunden Video eines Wasserfalls"

Audio erstellen

"Lies diesen Text vor: Willkommen bei Alice"
"Text to Speech auf Deutsch: Guten Morgen Oliver"

Bilder hochskalieren

"Skaliere dieses Bild hoch: [URL]"
"Upscale mit 4x Faktor"

Neues Modell hinzufügen

1. YAML-Datei in models/{type}/ erstellen

2. Fertig — kein Code nötig

Entwicklung

bun install        # Dependencies
bun test           # Tests (61 Tests)
bun run build      # TypeScript kompilieren
bun run dev        # Watch Mode

Lizenz

MIT