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Sunra.ai Mcp Server

Sunra.ai Mcp Server

本地服务
github.com/sunra-ai媒体与设计86 周前更新

关于 Sunra.ai Mcp Server

Sunra.ai Mcp Server 将 MCP 客户端连接到 Sunra.ai 模型推理服务,提供请求管理、模型发现与模式查询、文件上传,并支持 stdio 或 HTTP 传输。

主要功能

  1. 01提交、跟踪、获取、取消及等待请求
  2. 02列出和搜索可用模型
  3. 03获取模型端点模式
  4. 04上传文件到 Sunra.ai
  5. 05支持 stdio 和 HTTP 传输
  6. 06配置 API 密钥

适用场景

  1. 01向模型提交媒体生成请求
  2. 02查询请求状态并获取结果
  3. 03查找模型并查看端点模式
  4. 04上传供 Sunra.ai 使用的文件

MCP 相关

它通过 stdio 或 HTTP 向 MCP 客户端提供 Sunra.ai 请求、模型管理、文件上传和 API 密钥工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"sunra-ai": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sunra/mcp-server"
],
"env": {
"SUNRA_KEY": "<SUNRA_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @sunra/mcp-server
需要配置的环境变量
SUNRA_KEY密钥

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@sunra/mcp-server

工具

10

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
endpointIdstring是要提交到的 API 端点的 ID
inputany否要发送到端点的输入数据
webhookUrlstring否用于接收完成通知的可选 webhook URL

详细介绍

Sunra MCP Server

English | 简体中文

npm package Discord

一个模型上下文协议(MCP)服务,提供用于与 Sunra.ai 服务交互的工具。

安装

从 npm 安装(推荐)
npx @sunra/mcp-server --help
本地开发
git clone https://github.com/sunra-ai/sunra-clients.git
cd sunra-clients/mcp-server
npm install
npm run build

使用方法

命令行选项
sunra-mcp-server [options]

Options:
  -t, --transport <type>   Transport type: 'stdio' or 'http' (default: stdio)
  -p, --port <number>      Port for HTTP transport (default: 3000)
  -h, --host <string>      Host for HTTP transport (default: localhost)
  --help                   Show this help message

Examples:
  sunra-mcp-server                           # Start with stdio transport
  sunra-mcp-server --transport http          # Start with HTTP transport on port 3000
  sunra-mcp-server -t http -p 8080           # Start with HTTP transport on port 8080
用于 Cursor IDE

将以下内容添加到 .cursor/mcp.json 文件中:

{
  "mcpServers": {
    "sunra-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sunra/mcp-server"],
      "env": {
        "SUNRA_KEY": "${SUNRA_KEY}"
      }
    }
  }
}
用于 Claude Desktop

将以下内容添加到 Claude Desktop 配置文件中:

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

{
  "mcpServers": {
    "sunra-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sunra/mcp-server"],
      "env": {
        "SUNRA_KEY": "${SUNRA_KEY}"
      }
    }
  }
}

功能

  • 基础工具:提交、查询状态、获取结果、取消和订阅操作
  • 模型管理:列出、搜索 AI 模型,并获取模型架构信息
  • 文件管理:将文件上传到 Sunra.ai
  • 身份验证:安全管理 API 密钥
  • 多种传输方式:支持 stdio(用于 Claude Desktop)和 HTTP(用于 Cursor)

工具

基础操作
  • submit - 向模型端点提交请求
  • status - 检查请求状态
  • result - 获取已完成请求的结果
  • cancel - 取消待处理的请求
  • subscribe - 提交请求并等待完成
模型管理
  • list-models - 列出所有可用模型
  • search-models - 按名称或描述搜索模型
  • model-schema - 获取特定模型端点的输入和输出架构
文件管理
  • upload - 将文件上传到 Sunra.ai 存储
身份验证
  • set-sunra-key - 配置 Sunra.ai API 密钥

使用示例

模型架构工具

model-schema 工具现在接受格式为 owner/model/endpoint 的模型 slug,并且只返回输入和输出架构:

# Get schema for a specific model endpoint
model-schema --modelSlug "black-forest-labs/flux-kontext-max/text-to-image"
引用解析

该工具会自动解析 OpenAPI $ref 引用,以提供完整展开的架构。例如,如果原始 OpenAPI 架构包含:

{
  "schema": {
    "$ref": "#/components/schemas/TextToVideoInput"
  }
}

该工具会解析此引用并返回实际的架构定义:

{
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "prompt": {
        "type": "string",
        "description": "Text prompt for video generation"
      },
      "duration": {
        "type": "integer",
        "enum": [5, 10],
        "description": "Duration of the video in seconds"
      }
    },
    "required": ["prompt"]
  }
}

该工具可处理:

  • ✅ 简单引用(#/components/schemas/SchemaName)
  • ✅ 对象和数组中的嵌套引用
  • ✅ 循环引用(标记为 $circular: true)
  • ✅ 缺失的引用(优雅回退到原始 $ref)
响应格式

响应格式:

{
  "success": true,
  "modelSlug": "black-forest-labs/flux-kontext-max/text-to-image",
  "owner": "black-forest-labs",
  "model": "flux-kontext-max",
  "endpoint": "text-to-image",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "prompt": {
        "type": "string",
        "description": "Text prompt for image generation"
      }
    },
    "required": ["prompt"]
  },
  "outputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "id": {
        "type": "string",
        "description": "Request ID"
      },
      "status": {
        "type": "string",
        "description": "Request status"
      },
      "output": {
        "type": "object",
        "description": "Generated output"
      }
    }
  }
}

开发

运行测试
npm test
构建
npm run build
启动服务
npm start

配置

将 Sunra.ai API 密钥设置为环境变量:

export SUNRA_KEY="your-api-key-here"

或者在运行时使用 set-sunra-key 工具。

发布

要发布到 npm:

npm run build
npm publish

API 参考

详细的 API 文档请参阅 Sunra.ai API 文档。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。