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Glama

gwanggo-mcp

AIエージェントに画像・動画生成の力を。

Gwanggo API 用のMCPサーバー + CLI — Seedream、Sora、Veo、Kling、GPT Image など30以上のモデルを1つのキーで。

npm License: MIT MCP

Claude Code · Claude Desktop · Cursor · Codex など、MCPに対応するあらゆるツールで動作します。


You: "우리 신제품 세럼 광고 이미지 만들어줘, 화장품 무드로"
Agent: [calls generate_image with seedream-5] → https://…/result.png

セットアップ(2分)

1. アカウントを接続(ブラウザでの承認が開きます — パスワードの貼り付けは不要):

npx gwanggo-mcp login
# or, after install:
gwanggo auth login

新規アカウントには無料クレジットが付与されます:gwanggo.ai でサインアップしてください。login をスキップして GWANGGO_API_KEY を設定することもできます(ダッシュボード → APIキー で作成)。

2. エージェントに追加:

Claude Code

claude mcp add gwanggo -- npx -y gwanggo-mcp

Claude Desktop / Cursor(claude_desktop_config.json / .cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "gwanggo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "gwanggo-mcp"]
    }
  }
}

Codex CLI(~/.codex/config.toml)

[mcp_servers.gwanggo]
command = "npx"
args = ["-y", "gwanggo-mcp"]

login の代わりにキーを明示的に渡すには、"env": { "GWANGGO_API_KEY": "gwk_..." } を追加します。

Related MCP server: Corent MCP Server

ツール

ツール

説明

list_models

クレジットコストとモデル別オプションを含む35以上の画像・動画モデル

generate_image

テキスト→画像 / 画像編集。完了を待ってURLを返します

generate_video

テキスト→動画 / 画像→動画(Seedance 2.0、Kling 3.0、Veo 3.1、Sora 2 …)

get_task

以前の生成をIDで確認

get_credits

残りのクレジット残高

失敗した生成はサーバー側で自動返金されます。

CLIの使い方

同じバイナリがCLIとしても機能します:

gwanggo auth login
gwanggo models
gwanggo generate image "neon alley cat, cinematic" --model gpt-image-2 --quality high
gwanggo generate video "waves crashing at dawn" --model seedance-2.0 --resolution 720p --duration 5 --generate-audio
gwanggo me          # account and credits
gwanggo task <id>   # check status

gwanggo コマンドは gwanggo auth login で保存されたアカウントを再利用します。APIキーの環境変数は不要です。GWANGGO_API_KEY はCIやその他の非対話環境でも引き続き使用できます。

仕組み

公開されている Gwanggo /v1 REST API のシンクライアントです — オープンソースの Gwanggo Studio を支えるのと同じAPIです。キーは ~/.config/gwanggo/config.json(0600)に保存され、Bearerトークンとしてのみ送信されます。ブラウザログインのキーは GWANGGO_API_KEY より優先されるため、古い環境キーが新しく承認されたログインを上書きすることはありません。ログインファイルが存在しないCIでは、GWANGGO_API_KEY が使用されます。

ライセンス

MIT

Available Tools

5 tools
generate_imageA

Generate an image with a Gwanggo model. Spends credits. Waits for completion and returns the image URL. Use list_models first to choose a model slug and see its options.

NameRequiredDescriptionDefault
modelYesModel slug, e.g. "seedream-5", "gpt-image-2"
promptYesWhat to generate
qualityNoModel-dependent quality tier, e.g. "basic" | "high"
image_urlNoReference image URL for edit/i2i models
aspect_ratioNoe.g. "1:1", "16:9", "9:16" (model-dependent)
generate_videoA

Generate a video with a Gwanggo model. Spends credits (often per-second — check list_models). Waits up to 10 minutes and returns the video URL.

NameRequiredDescriptionDefault
modelYesModel slug, e.g. "seedance-2.0", "kling-3", "veo-3.1"
promptYesScene/motion description
durationNoSeconds (model-dependent, e.g. 5 or 10)
image_urlNoReference image URL for image-to-video
resolutionNoe.g. "480p", "720p", "1080p" (model-dependent)
aspect_ratioNoe.g. "16:9", "9:16" (model-dependent)
generate_audioNoGenerate audio track (model-dependent)
get_creditsA

Get the connected Gwanggo account email and remaining credit balance.

NameRequiredDescriptionDefault

No parameters

get_taskA

Check the status/result of a previous generation by its id.

NameRequiredDescriptionDefault
idYesGeneration id returned by generate_image/generate_video
list_modelsA

List available AI image/video generation models with credit costs and per-model options (aspect ratios, resolutions, durations). Call this first to pick a model slug.

NameRequiredDescriptionDefault
typeNoFilter by model type

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 5 tool updatesv0.1.0
    • First observedgenerate_image
    • First observedgenerate_video
    • First observedget_credits
    • First observedget_task
    • First observedlist_models

TDQS

A4.2/5.0

Scored across 5 tools

Disambiguation5/5

Each tool serves a distinct function: generating images, generating videos, checking credits, checking task status, and listing models. No overlaps or ambiguity.

Naming Consistency5/5

All tool names follow a consistent verb_noun pattern (generate_image, generate_video, get_credits, get_task, list_models), making predictions easy.

Tool Count5/5

With 5 tools, the set covers the core workflow for an AI media generation service without being too sparse or excessive.

Completeness4/5

The surface covers model discovery, generation for both image and video, credit tracking, and task status. Missing a cancel/delete tool is a minor gap but not critical.

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo recent community issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers