KieAI MCP
MCP server for AI-powered media generation: images, videos, audio, and upscaling using 99 AI models.
README
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
# 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
- Account auf kie.ai erstellen
- API Key generieren unter https://kie.ai/api-key
- Key als Umgebungsvariable setzen:
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.
# 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
- GitHub Repo verbinden — Repository in Coolify als neue Ressource hinzufügen
- Umgebungsvariablen setzen:
KIE_API_KEY— Dein kie.ai API KeyMCP_TRANSPORT— aufhttpsetzenPORT—3001(oder nach Bedarf)
- Domain zuweisen — Über die Coolify-Oberfläche eine Domain konfigurieren (z.B.
kie-mcp.deine-domain.de) - 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
- YAML-Datei in
models/{type}/erstellen - 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
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This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.