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Krea एजेंट्स और कोडिंग असिस्टेंट्स के लिए एक होस्टेड Model Context Protocol (MCP) सर्वर उपलब्ध कराता है। इसका उपयोग तब करें जब आप चाहते हैं कि कोई MCP-संगत क्लाइंट हाथ से API रिक्वेस्ट लिखने के बजाय Krea को सीधे कॉल करे।
कनेक्ट करने के लिए आपको API key की आवश्यकता नहीं है। MCP सर्वर URL के रूप में https://api.krea.ai/mcp जोड़ें, फिर अपने क्लाइंट के OAuth फ़्लो के माध्यम से अपने Krea अकाउंट से साइन इन करें।

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सर्वर विवरण

सेटिंगमान
TransportStreamable HTTP
URLhttps://api.krea.ai/mcp
AuthenticationOAuth
बिलिंग इस बात पर निर्भर करती है कि आप कैसे प्रमाणित होते हैं:
प्रमाणीकरण विधिबिलिंग स्रोत
OAuthसहमति देते समय आपके द्वारा चुने गए वर्कस्पेस के compute units
API tokenआपके वर्कस्पेस का अलग API बैलेंस

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प्रमाणीकरण

अधिकांश MCP क्लाइंट स्वचालित रूप से OAuth का उपयोग करते हैं। जब क्लाइंट आपसे कनेक्ट करने के लिए कहे, तो ब्राउज़र साइन-इन फ़्लो का पालन करें और Krea को अधिकृत करें।

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सहमति के दौरान एक वर्कस्पेस चुनें

OAuth सहमति स्क्रीन में एक Workspace पिकर शामिल होता है जो उन सभी वर्कस्पेस को सूचीबद्ध करता है जिनसे आप जुड़े हैं। आपका डिफ़ॉल्ट वर्कस्पेस पहले से चयनित होता है; यदि आप चाहते हैं कि यह MCP सत्र किसी अन्य जगह चले (उदाहरण के लिए, अपने व्यक्तिगत वर्कस्पेस के बजाय किसी साझा स्टूडियो वर्कस्पेस में) तो कोई दूसरा चुनें। आपके द्वारा चुना गया वर्कस्पेस OAuth सत्र से बँधा होता है और निर्धारित करता है:
  • बिलिंग. Compute units चयनित वर्कस्पेस से काटे जाते हैं, केवल साइन-इन किए हुए अकाउंट से नहीं।
  • एसेट स्कोप. upload_asset जैसे टूल्स के माध्यम से अपलोड की गई फ़ाइलें बँधे हुए वर्कस्पेस में सहेजी जाती हैं, और जिन टूल्स के लिए अपलोड आवश्यक है (उदाहरण के लिए, get_upload_url) वे केवल तभी काम करते हैं जब कोई वर्कस्पेस बँधा हो।
बाद में बँधे हुए वर्कस्पेस को बदलने के लिए, अपने MCP क्लाइंट में Krea को डिस्कनेक्ट करें और फिर से कनेक्ट करें — आपको पिकर फिर से दिखाई देगा।
पुराने OAuth सत्र जो वर्कस्पेस पिकर लॉन्च होने से पहले बनाए गए थे, उनमें कोई स्पष्ट बाइंडिंग नहीं होती। वे सत्र आपके अकाउंट के डिफ़ॉल्ट वर्कस्पेस पर वापस आ जाते हैं। सत्र को किसी विशिष्ट वर्कस्पेस से जोड़ने के लिए फिर से कनेक्ट करें।
यदि आपका MCP क्लाइंट OAuth का समर्थन नहीं करता है, तो आप इसके बजाय API token के साथ प्रमाणित कर सकते हैं:
हेडर कुंजीहेडर मान
AuthorizationBearer KREA_API_TOKEN
KREA_API_TOKEN को krea.ai/app/api/tokens से प्राप्त एक token से बदलें। केवल वर्कस्पेस के मालिक और एडमिन ही API tokens बना सकते हैं। API-token उपयोग आपके वर्कस्पेस के API बैलेंस पर बिल किया जाता है, ठीक उसी तरह जैसे प्रत्यक्ष API कॉल। API बैलेंस विवरण के लिए API कीज़ और बिलिंग देखें।
API-token MCP क्रेडेंशियल्स को उसी तरह संग्रहीत करें जैसे आप API keys को संग्रहीत करते हैं। ऐसी MCP कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें कमिट न करें जिनमें वास्तविक tokens हों।

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Claude Code

अपने टर्मिनल में यह कमांड चलाएँ: 
claude mcp add --transport http krea-ai https://api.krea.ai/mcp
जब Claude Code आपसे कनेक्ट करने के लिए कहे तो अपने Krea अकाउंट से साइन इन करें। सर्वर जोड़ने के बाद Claude Code को पुनः आरंभ करें या अपने MCP सर्वर्स को रीलोड करें।

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Codex

  1. Codex में Settings > MCP servers खोलें।
  2. एक नया सर्वर जोड़ें।
  3. Transport के रूप में Streamable HTTP चुनें।
  4. सर्वर URL पेस्ट करें:
https://api.krea.ai/mcp
  1. सर्वर सहेजें और जब Codex आपसे कनेक्ट करने के लिए कहे तो अपने Krea अकाउंट से साइन इन करें।

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Cursor

कमांड पैलेट खोलें, Open MCP settings खोजें, फिर इस एंट्री को mcp.json में जोड़ें: 
{
  "mcpServers": {
    "krea-ai": {
      "url": "https://api.krea.ai/mcp"
    }
  }
}
फ़ाइल सहेजने के बाद Cursor को पुनः आरंभ करें, फिर जब Cursor आपसे कनेक्ट करने के लिए कहे तो अपने Krea अकाउंट से साइन इन करें।

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MCP के माध्यम से Krea का उपयोग

कनेक्ट होने के बाद, अपने एजेंट से Krea मॉडलों की सूची बनाने या जनरेट करने से पहले किसी मॉडल स्कीमा का निरीक्षण करने के लिए कहें। मॉडल IDs बाकी डेवलपर डॉक्स में उपयोग किए गए API पाथ्स से मेल खाती हैं, जैसे image/krea/krea-2/medium या video/google/veo-3.1। उदाहरण के लिए: 
List the available Krea image models, then generate an image with Krea 2 using a 16:9 aspect ratio.
यदि कोई मॉडल अप्रचलित (deprecated) है, तो Krea MCP मॉडल खोज के माध्यम से deprecation मेटाडेटा लौटाता है। माइग्रेशन मार्गदर्शन के लिए Deprecations देखें।

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टूल्स

Krea MCP सर्वर ऐसे टूल्स उजागर करता है जो सार्वजनिक API से मैप होते हैं। आपका एजेंट उन्हें tools/list के माध्यम से स्वचालित रूप से खोजता है; सबसे सामान्य ये हैं:
टूलयह क्या करता है
list_modelsउपलब्ध इमेज और वीडियो मॉडलों की सूची बनाता है।
get_model_schemaजनरेट करने से पहले किसी मॉडल के इनपुट स्कीमा का निरीक्षण करता है।
generateइमेज या वीडियो जनरेशन जॉब सबमिट करता है।
execute_node_appएक node app चलाता है।
get_jobjobId द्वारा किसी जॉब की वर्तमान स्थिति और आउटपुट प्राप्त करता है।
cancel_jobचल रही जॉब रद्द करता है और उसे आपकी जॉब सूची से हटा देता है।
get_upload_urlकिसी मॉडल इनपुट के रूप में उपयोग करने के लिए लोकल फ़ाइल अपलोड करने हेतु एक अल्पकालिक presigned URL का अनुरोध करता है।
जनरेशन और node-app टूल आउटपुट में जॉब पेलोड के साथ-साथ सबमिट की गई जॉब का job_id शामिल होता है। स्थिति पोल करने के लिए उस ID को get_job में पास करें, या किसी जॉब को रोकने के लिए cancel_job में पास करें जिसकी अब आपको आवश्यकता नहीं है।

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किसी जॉब को रद्द करना

cancel_job अंदरूनी रूप से DELETE /jobs/{id} कॉल करता है और सफलता पर { "job_id": "...", "deleted": true } लौटाता है। रद्दीकरण केवल तभी प्रभावी होता है जब जॉब किसी गैर-टर्मिनल स्थिति में हो — नियमों और बिलिंग प्रभावों के लिए Job Lifecycle देखें (रद्द की गई जॉब्स पर बिलिंग नहीं होती)। उदाहरण प्रॉम्प्ट: 
Cancel job 7f3c9b1a-… because the prompt was wrong.

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मीडिया इनपुट प्रदान करना

कोई भी मॉडल इनपुट जो किसी मीडिया URL को स्वीकार करता है (उदाहरण के लिए start_image, image_style_references[].url, या reference_images) तीन रूपों में से किसी एक को स्वीकार करता है:
  • एक बाहरी URL — किसी इमेज, वीडियो, ऑडियो, या 3D मॉडल फ़ाइल का सार्वजनिक रूप से पहुँच योग्य https:// लिंक।
  • एक base64 data URI — उदाहरण के लिए data:image/png;base64,iVBORw0KGgo…।
  • एक अपलोड की गई asset URL — किसी लोकल फ़ाइल को Krea पर अपलोड करने के बाद लौटाई गई URL।
URLs की कॉमा-सेपरेटेड सूचियाँ समर्थित नहीं हैं। हर इनपुट को उसके अपने फ़ील्ड या array तत्व के रूप में पास करें।

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get_upload_url के साथ लोकल फ़ाइल अपलोड करना

जब आप जिस फ़ाइल का उपयोग करना चाहते हैं वह आपकी लोकल मशीन पर है और पहले से कहीं होस्ट नहीं की गई है, तो अपने एजेंट से get_upload_url कॉल करने के लिए कहें। यह टूल एक presigned URL लौटाता है जो तीन घंटे के लिए वैध होता है। फिर आपका क्लाइंट उस URL पर फ़ाइल को multipart/form-data के रूप में एक ही file फ़ील्ड के साथ POST करता है, और रिस्पॉन्स बॉडी में एक asset URL होती है जिसे आप किसी बाद की generate कॉल में पास कर सकते हैं। उदाहरण फ़्लो: 
# 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.
यदि प्रतिबंधित नेटवर्क egress के कारण अपलोड POST विफल हो जाए, तो अपने क्लाइंट की डोमेन allowlist में api.krea.ai जोड़ें। presigned URL उसी होस्ट से सर्व की जाती है जहाँ से शेष public API सर्व किया जाता है।
यदि आपकी फ़ाइल पहले से किसी सार्वजनिक URL पर उपलब्ध है या आप इसे base64 data URI के रूप में एनकोड कर सकते हैं, तो get_upload_url को छोड़ दें और उस मान को सीधे जनरेशन इनपुट में पास करें।

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MCP Apps UI विजेट

जनरेशन और node-app टूल कॉल एक MCP Apps UI रिसोर्स संलग्न करते हैं। जो MCP क्लाइंट MCP Apps का समर्थन करते हैं, वे टूल रिस्पॉन्स के साथ इनलाइन एक इंटरैक्टिव जॉब-रिज़ल्ट विजेट रेंडर करते हैं, जिसमें शामिल हैं:
  • जब जॉब कतार में हो या प्रोसेसिंग में हो, तब जॉब के aspect ratio के अनुसार आकार वाला एक लोडिंग टाइल।
  • get_job का स्वचालित पोलिंग ताकि जॉब के आगे बढ़ने पर विजेट अपडेट होता रहे, बिना एजेंट द्वारा स्वयं get_job कॉल किए।
  • विजेट के अंदर से जनरेशन पुनः प्रयास करने या जॉब रद्द करने के लिए एक्शन बटन।
  • enhance परिणामों के लिए एक फ़ुलस्क्रीन before/after तुलना स्लाइडर।
विजेट ui://krea-public-api/job-result-frame रिसोर्स के रूप में उजागर किया जाता है और स्वचालित रूप से तैयार होता है — किसी क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है। जो क्लाइंट MCP Apps का समर्थन नहीं करते वे केवल इस रिसोर्स को नज़रअंदाज़ करते हैं और स्ट्रक्चर्ड टूल आउटपुट पर वापस आ जाते हैं। चूँकि विजेट आपके लिए पोल करता है, इसलिए जब आप चाहते हैं कि UI प्रगति दिखाए तो एसिंक्रोनस जनरेशन (डिफ़ॉल्ट) को प्राथमिकता दें। सिंक मोड का उपयोग केवल तभी करें जब उपयोगकर्ता स्पष्ट रूप से टूल रिस्पॉन्स में अंतिम परिणाम की प्रतीक्षा करने के लिए कहे।

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समस्या निवारण

समस्यासमाधान
प्रमाणीकरण विफल हो रहा हैMCP सर्वर को पुनः कनेक्ट करें और अपने ब्राउज़र में Krea OAuth फ़्लो पूरा करें। यदि आप API token का उपयोग करते हैं, तो पुष्टि करें कि हेडर ठीक Authorization: Bearer KREA_API_TOKEN है और token को रद्द नहीं किया गया है।
क्लाइंट कनेक्ट नहीं हो सकतापुष्टि करें कि क्लाइंट Streamable HTTP के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है और https://api.krea.ai/mcp का उपयोग करता है।
बिलिंग के कारण जनरेशन अस्वीकृत हो रहा हैयदि आप OAuth से कनेक्ट हुए हैं, तो सहमति देते समय आपके द्वारा चुने गए वर्कस्पेस के compute units जाँचें — यदि आपको सत्र को किसी अन्य वर्कस्पेस से जोड़ना है तो फिर से कनेक्ट करें। यदि आप API token से कनेक्ट हुए हैं, तो krea.ai/app/api पर API बैलेंस जोड़ें।
मॉडल कॉल विफल हो रहा हैपुनः प्रयास करने से पहले अपने एजेंट से मॉडल स्कीमा का निरीक्षण करने के लिए कहें। MCP रिक्वेस्ट्स वही मॉडल इनपुट्स उपयोग करते हैं जो API करता है।

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अगले चरण

API कीज़ और बिलिंग

Token-प्रमाणित रिक्वेस्ट्स के लिए API tokens बनाएँ और API बैलेंस प्रबंधित करें।

इंटरैक्टिव प्लेग्राउंड

किसी एजेंट से रिक्वेस्ट चलाने के लिए कहने से पहले Krea ऐप में रिक्वेस्ट्स आज़माएँ।

Deprecations

देखें कि MCP मॉडल माइग्रेशन मेटाडेटा कैसे उजागर करता है।

मॉडल APIs

एंडपॉइंट स्कीमा और मॉडल पैरामीटर्स ब्राउज़ करें।