> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://www.krea.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # MCP > Verbinde Krea mit MCP-kompatiblen Agenten, damit sie Modelle entdecken, Schemas inspizieren und Bilder oder Videos aus deinem Workspace generieren können. Krea stellt einen gehosteten Model-Context-Protocol-Server (MCP) für Agenten und Coding-Assistenten bereit. Nutze ihn, wenn ein MCP-kompatibler Client Krea direkt aufrufen soll, anstatt API-Anfragen manuell zu schreiben. Du brauchst keinen API-Schlüssel, um dich zu verbinden. Trage `https://api.krea.ai/mcp` als MCP-Server-URL ein und melde dich anschließend über den OAuth-Flow deines Clients mit deinem Krea-Konto an. ## Server-Details | Einstellung | Wert | | ----------------- | ------------------------- | | Transport | Streamable HTTP | | URL | `https://api.krea.ai/mcp` | | Authentifizierung | OAuth | Die Abrechnung hängt davon ab, wie du dich authentifizierst: | Authentifizierungsmethode | Abrechnungsquelle | | ------------------------- | ----------------------------------------------------------------- | | OAuth | Compute Units des Workspaces, den du bei der Zustimmung auswählst | | API-Token | Separates API-Guthaben deines Workspaces | ## Authentifizierung Die meisten MCP-Clients verwenden OAuth automatisch. Wenn dich der Client zur Verbindung auffordert, folge dem Browser-Anmeldevorgang und autorisiere Krea. ### Workspace während der Zustimmung auswählen Der OAuth-Zustimmungsbildschirm enthält eine **Workspace**-Auswahl, die alle Workspaces auflistet, denen du angehörst. Dein Standard-Workspace ist vorausgewählt; wähle einen anderen, wenn diese MCP-Sitzung an einem anderen Ort laufen soll (zum Beispiel in einem gemeinsamen Studio-Workspace anstelle deines persönlichen). Der Workspace, den du auswählst, wird an die OAuth-Sitzung gebunden und bestimmt: * **Abrechnung.** Compute Units werden vom ausgewählten Workspace abgezogen, nicht nur vom angemeldeten Konto. * **Asset-Geltungsbereich.** Über Tools wie `upload_asset` hochgeladene Dateien werden im gebundenen Workspace gespeichert, und Tools, die einen Upload erfordern (zum Beispiel `get_upload_url`), funktionieren erst, wenn ein Workspace gebunden ist. Um den gebundenen Workspace später zu wechseln, trenne Krea in deinem MCP-Client und verbinde dich erneut – die Auswahl erscheint wieder. Ältere OAuth-Sitzungen, die vor der Einführung der Workspace-Auswahl erstellt wurden, haben keine explizite Bindung. Solche Sitzungen greifen auf den Standard-Workspace deines Kontos zurück. Verbinde dich erneut, um die Sitzung an einen bestimmten Workspace zu binden. Falls dein MCP-Client kein OAuth unterstützt, kannst du dich stattdessen mit einem API-Token authentifizieren: | Header-Schlüssel | Header-Wert | | ---------------- | ----------------------- | | `Authorization` | `Bearer KREA_API_TOKEN` | Ersetze `KREA_API_TOKEN` durch ein Token von [krea.ai/app/api/tokens](https://www.krea.ai/app/api/tokens). Nur Workspace-Owner und -Admins können API-Tokens erstellen. Die Nutzung per API-Token wird dem API-Guthaben deines Workspaces belastet, genauso wie direkte API-Aufrufe. Details zum API-Guthaben findest du unter [API-Schlüssel & Abrechnung](/developers/api-keys-and-billing). Bewahre MCP-Zugangsdaten mit API-Token genauso sicher auf wie API-Schlüssel. Committe niemals MCP-Konfigurationsdateien, die echte Tokens enthalten. ## Claude Code Führe diesen Befehl in deinem Terminal aus: ```bash theme={null} claude mcp add --transport http krea-ai https://api.krea.ai/mcp ``` Melde dich mit deinem Krea-Konto an, wenn Claude Code dich zur Verbindung auffordert. Starte Claude Code neu oder lade deine MCP-Server neu, nachdem du den Server hinzugefügt hast. ## Codex 1. Öffne in Codex **Settings** > **MCP servers**. 2. Füge einen neuen Server hinzu. 3. Wähle **Streamable HTTP** als Transport. 4. Füge die Server-URL ein: ```text theme={null} https://api.krea.ai/mcp ``` 5. Speichere den Server und melde dich mit deinem Krea-Konto an, wenn Codex dich zur Verbindung auffordert. ## Cursor Öffne die Befehlspalette, suche nach **Open MCP settings** und füge dann diesen Eintrag in `mcp.json` hinzu: ```json theme={null} { "mcpServers": { "krea-ai": { "url": "https://api.krea.ai/mcp" } } } ``` Starte Cursor nach dem Speichern der Datei neu und melde dich anschließend mit deinem Krea-Konto an, wenn Cursor dich zur Verbindung auffordert. ## Krea über MCP nutzen Sobald die Verbindung steht, bitte deinen Agenten, Krea-Modelle aufzulisten oder ein Modell-Schema zu inspizieren, bevor du generierst. Die Modell-IDs entsprechen den API-Pfaden aus dem restlichen Entwickler-Doc, etwa `image/krea/krea-2/medium` oder `video/google/veo-3.1`. Zum Beispiel: ```text theme={null} List the available Krea image models, then generate an image with Krea 2 using a 16:9 aspect ratio. ``` Wenn ein Modell veraltet ist, gibt Krea über die MCP-Modell-Discovery Deprecation-Metadaten zurück. Migrationshinweise findest du unter [Deprecations](/developers/deprecations). ## Tools Der Krea-MCP-Server stellt Tools bereit, die den öffentlichen API-Endpunkten entsprechen. Dein Agent entdeckt sie automatisch über `tools/list`; die gängigsten sind: | Tool | Funktion | | ------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `list_models` | Verfügbare Bild- und Videomodelle auflisten. | | `get_model_schema` | Das Eingabe-Schema eines Modells vor dem Generieren inspizieren. | | `generate` | Einen Bild- oder Video-Generierungsjob absenden. | | `execute_node_app` | Eine Node-App ausführen. | | `get_job` | Den aktuellen Status und die Ausgabe eines Jobs anhand der `jobId` abrufen. | | `cancel_job` | Einen laufenden Job abbrechen und ihn aus deinen Job-Listen entfernen. | | `get_upload_url` | Eine kurzlebige Presigned URL anfordern, um eine lokale Datei hochzuladen und als Modell-Eingabe zu verwenden. | Die Tool-Ausgaben für Generierungen und Node-Apps enthalten neben dem Job-Payload auch die `job_id` des abgesendeten Jobs. Gib diese ID an `get_job` weiter, um den Status abzufragen, oder an `cancel_job`, um einen Job zu stoppen, den du nicht mehr brauchst. ### Job abbrechen `cancel_job` ruft intern `DELETE /jobs/{id}` auf und gibt bei Erfolg `{ "job_id": "...", "deleted": true }` zurück. Ein Abbruch greift nur, solange sich der Job in einem nicht abschließenden Status befindet – siehe [Job-Lebenszyklus](/developers/job-lifecycle) für die Regeln und Abrechnungsfolgen (abgebrochene Jobs werden nicht berechnet). Beispiel-Prompt: ```text theme={null} Cancel job 7f3c9b1a-… because the prompt was wrong. ``` ### Medien-Eingaben bereitstellen Jede Modell-Eingabe, die eine Medien-URL akzeptiert (zum Beispiel `start_image`, `image_style_references[].url` oder `reference_images`), akzeptiert eine von drei Formen: * Eine externe URL – ein öffentlich erreichbarer `https://`-Link zu einer Bild-, Video-, Audio- oder 3D-Modell-Datei. * Ein Base64-Daten-URI – zum Beispiel `data:image/png;base64,iVBORw0KGgo…`. * Eine URL zu einem hochgeladenen Asset – die URL, die nach dem Hochladen einer lokalen Datei zu Krea zurückgegeben wird. Komma-separierte Listen von URLs werden nicht unterstützt. Übergib jede Eingabe als eigenes Feld oder Array-Element. ### Lokale Datei mit `get_upload_url` hochladen Wenn die Datei, die du verwenden möchtest, auf deinem lokalen Rechner liegt und noch nicht irgendwo gehostet ist, bitte deinen Agenten, `get_upload_url` aufzurufen. Das Tool gibt eine Presigned URL zurück, die drei Stunden gültig ist. Dein Client schickt die Datei dann per `POST` als `multipart/form-data` mit einem einzigen `file`-Feld an diese URL, und der Antwort-Body enthält eine Asset-URL, die du an einen anschließenden `generate`-Aufruf übergeben kannst. Beispiel-Ablauf: ```bash theme={null} # 1. Ask the agent to call get_upload_url through MCP. It returns something like: # https://api.krea.ai/public-api/assets/presigned/... # 2. POST the local file to that presigned URL. curl -X POST "$UPLOAD_URL" -F "file=@/path/to/image.png" # 3. The response body contains the asset URL. Use it in the next generate call, # for example as start_image or image_style_references[].url. ``` Wenn der Upload-`POST` aufgrund eingeschränkten Netzwerk-Egress fehlschlägt, füge `api.krea.ai` zur Domain-Allowlist deines Clients hinzu. Die Presigned URL wird vom selben Host bereitgestellt wie der Rest der Public API. Wenn deine Datei bereits unter einer öffentlichen URL erreichbar ist oder du sie als Base64-Daten-URI kodieren kannst, überspringe `get_upload_url` und übergib diesen Wert stattdessen direkt an die Generierungs-Eingabe. ## MCP Apps UI-Widget Tool-Aufrufe für Generierungen und Node-Apps hängen eine [MCP Apps](https://modelcontextprotocol.io/) UI-Ressource an. MCP-Clients, die MCP Apps unterstützen, rendern ein interaktives Job-Ergebnis-Widget direkt in der Tool-Antwort, einschließlich: * Einer Lade-Kachel im Seitenverhältnis des Jobs, während dieser in der Warteschlange ist oder verarbeitet wird. * Automatischem Polling von `get_job`, damit sich das Widget mit dem Job-Fortschritt aktualisiert, ohne dass der Agent `get_job` selbst aufrufen muss. * Aktions-Buttons, um die Generierung erneut zu starten oder den Job direkt aus dem Widget abzubrechen. * Einem Vollbild-Vorher-Nachher-Vergleichsschieber für Enhance-Ergebnisse. Das Widget wird als Ressource `ui://krea-public-api/job-result-frame` bereitgestellt und automatisch angebunden – es ist keine Client-Konfiguration nötig. Clients, die MCP Apps nicht unterstützen, ignorieren die Ressource einfach und greifen auf die strukturierte Tool-Ausgabe zurück. Da das Widget das Polling für dich übernimmt, ist die asynchrone Generierung (Standard) zu bevorzugen, wenn die UI den Fortschritt anzeigen soll. Verwende den Sync-Modus nur, wenn der Nutzer ausdrücklich darum bittet, in der Tool-Antwort auf das Endergebnis zu warten. ## Fehlerbehebung | Problem | Lösung | | ------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Authentifizierung schlägt fehl | Verbinde den MCP-Server neu und schließe den Krea-OAuth-Flow im Browser ab. Wenn du ein API-Token verwendest, prüfe, dass der Header exakt `Authorization: Bearer KREA_API_TOKEN` lautet und das Token nicht widerrufen wurde. | | Client kann sich nicht verbinden | Stelle sicher, dass der Client für Streamable HTTP konfiguriert ist und `https://api.krea.ai/mcp` verwendet. | | Generierung wird wegen Abrechnung abgelehnt | Hast du dich per OAuth verbunden, prüfe die Compute Units des Workspaces, den du bei der Zustimmung ausgewählt hast – verbinde dich erneut, wenn du die Sitzung an einen anderen Workspace binden musst. Bei API-Token-Verbindung lade API-Guthaben unter [krea.ai/app/api](https://www.krea.ai/app/api) auf. | | Modellaufruf schlägt fehl | Bitte deinen Agenten, das Modell-Schema vor einem erneuten Versuch zu inspizieren. MCP-Anfragen verwenden dieselben Modell-Eingaben wie die API. | ## Nächste Schritte Erstelle API-Tokens und verwalte das API-Guthaben für Token-authentifizierte Anfragen. Probiere Anfragen in der Krea-App aus, bevor du einen Agenten damit beauftragst. Erfahre, wie MCP Metadaten zur Modellmigration bereitstellt. Durchsuche Endpoint-Schemas und Modellparameter.