Сервер Kubeez MCP подключает Claude к более чем 70 медиа-моделям ИИ.

Kubeez, платформа для генерации медиа с помощью ИИ, выпустил MCP-сервер, который напрямую подключается к Claude, предоставляя доступ к более чем 70 AI-моделям для создания медиаконтента, не выходя из интерфейса Claude.
Что он делает
MCP-сервер подключается к Claude и предоставляет инструменты для генерации изображений, видео, музыки и текста в речь. Вся генерация происходит асинхронно: Claude запускает задание, опрашивает статус и возвращает CDN-ссылку по завершении.
Доступные модели
- Изображения: Flux 2, Seedream V4.5, Imagen 4, Nano Banana Pro
- Видео: Veo 3.1, Kling 3.0, Kling 2.6, Seedance 1.5 Pro
- Музыка: Полная генерация треков из текстовых запросов
- Голос: Преобразование текста в речь на 70+ языках
Настройка и аутентификация
URL сервера: https://mcp.kubeez.com/mcp
Варианты аутентификации:
- OAuth (рекомендуется) — войдите и подтвердите доступ
- Персональный токен доступа — создайте на странице настроек, если клиент принимает только токены
Как использовать
Claude автоматически обнаруживает инструменты. Примеры команд, которые можно дать Claude:
"Сгенерируй снимок продукта: кофейная кружка на мраморном столе""Создай 5-секундное видео океанских волн на закате с помощью Veo 3.1""Сделай лоу-фай бит, 60 секунд, расслабленное настроение""Проверь мой кредитный баланс и скажи, какая видео-модель даёт лучшее качество за кредит"
Новые пользователи получают бесплатные кредиты для тестирования сервиса. Настройка MCP доступна по адресу https://kubeez.com/settings/mcp.
📖 Прочитать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Разработчик создаёт библиотеку сжатия на Rust с помощью Claude Opus 4.6, задаваясь вопросом о её практической пользе.
Разработчик использовал Claude Opus 4.6 в течение двух недель для создания библиотеки сжатия на Rust объёмом 15 800 строк с 449 пройденными тестами, привязками для Python и слоем C FFI, но задаётся вопросом, нужна ли была ещё одна библиотека сжатия.

Реальные инсайты по использованию OpenClaw с LLM: проблемы и ограничения
Пользователь OpenClaw описывает проблемы интеграции с LLM, отмечая бессмысленные ответы от Discord-бота.

Проект автоисследований Карпати: ИИ-агенты проводят ночные эксперименты по обучению LLM.
Андрей Карпати выпустил минимальный проект автоисследований, в котором ИИ-агент редактирует train.py, запускает 5-минутные эксперименты по обучению nanochat, проверяет, улучшился ли val_bpb, и повторяет это в течение ночи на одном GPU.

Красная королева: Детерминированный оркестратор, запускающий Claude Code в качестве пула работников
Red Queen использует конечный автомат для оркестрации подпроцессов Claude Code, устраняя ошибки маршрутизации LLM и потерю токенов из-за мега-промптов.