KieAI MCP
# 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
## Quick Start
### Lokal (stdio) — Als Claude Code Plugin
```bash
# 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
```bash
# 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](https://kie.ai) erstellen
2. API Key generieren unter https://kie.ai/api-key
3. Key als Umgebungsvariable setzen:
```bash
export KIE_API_KEY="dein-kie-ai-api-key"
```
| Variable | Beschreibung | Default |
|----------|-------------|---------|
| `KIE_API_KEY` | API Key von kie.ai | — (Pflicht) |
| `MCP_TRANSPORT` | Transport-Modus: `stdio` oder `http` | `stdio` |
| `PORT` | Port für HTTP/SSE-Modus | `3001` |
## Verfügbare Modelle
### Bilder (7 Modelle)
| Modell | Stärke | Kosten |
|--------|---------|--------|
| **Flux 2 Pro** | Allrounder, bis 2K | ~$0.03 |
| **Seedream 3.0** | Text-Rendering | ~$0.02 |
| **Google Imagen 4** | Negative Prompts | ~$0.04 |
| **Ideogram Character** | Referenz-Bilder | ~$0.05 |
| **Qwen** | Viele Parameter | ~$0.02 |
| **Grok Imagine** | Kreativ (nur EN) | ~$0.03 |
| **Z-Image** | Fotorealistisch | ~$0.01 |
### Videos (6 Modelle)
| Modell | Typ | Max Dauer | Kosten |
|--------|-----|-----------|--------|
| **Sora 2 Pro** | Text-to-Video | 15s | ~$2.00 |
| **ByteDance V1** | Text-to-Video | 10s | ~$0.40 |
| **Grok Video** | Text-to-Video | 15s | ~$0.50 |
| **Kling V2.1** | Image-to-Video | 10s | ~$0.30 |
| **Wan 2.6** | Image-to-Video | 15s | ~$0.35 |
| **Hailuo 2.3** | Image-to-Video | 10s | ~$0.40 |
### Audio (1 Modell)
| Modell | Typ | Kosten |
|--------|-----|--------|
| **ElevenLabs TTS** | Text-to-Speech | ~$0.01 |
### Upscaling (2 Modelle)
| Modell | Max Faktor | Kosten |
|--------|------------|--------|
| **Topaz** | 8x | ~$0.05 |
| **Recraft Crisp** | Auto | ~$0.03 |
## 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.
```bash
# 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.
```bash
MCP_TRANSPORT=http PORT=3001 bun run src/index.ts
```
## Docker
### Image bauen
```bash
docker build -t kie-ai-mcp .
```
### Container starten
```bash
docker run \
-e KIE_API_KEY=dein-api-key \
-e MCP_TRANSPORT=http \
-p 3001:3001 \
kie-ai-mcp
```
### Health Check
```bash
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:
```json
{
"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
```bash
bun install # Dependencies
bun test # Tests (61 Tests)
bun run build # TypeScript kompilieren
bun run dev # Watch Mode
```
## Lizenz
MIT
TDQS
Scored across 6 tools
Each tool targets a distinct operation: generating images, videos, audio, checking task status, upscaling images, and listing models. There is no overlap or ambiguity between these actions.
All tool names follow a consistent kie_ prefix with snake_case verbs, but 'kie_upscale' is a verb alone while others use verb_noun (e.g., kie_generate_image). This minor deviation keeps it mostly predictable.
Six tools are well-scoped for an AI media generation server, covering generation across modalities plus task management and model discovery without unnecessary bloat.
The surface covers generation, upscaling, task checking, and model listing, which forms a cohesive workflow. Minor gaps like explicit cancelation or result retrieval are indirectly handled via check_task, so the core scope is complete.