MCP - Krea

Krea предоставляет размещённый сервер Model Context Protocol (MCP) для агентов и помощников по написанию кода. Используйте его, когда хотите, чтобы MCP-совместимый клиент обращался к Krea напрямую, вместо того чтобы вручную писать API-запросы.

API-ключ для подключения не требуется. Добавьте https://api.krea.ai/mcp в качестве URL MCP-сервера, а затем войдите в свою учётную запись Krea через OAuth-процесс вашего клиента.

Параметры сервера

Настройка	Значение
Транспорт	Streamable HTTP
URL	`https://api.krea.ai/mcp`
Аутентификация	OAuth

Способ списания зависит от того, как вы аутентифицируетесь:

Метод аутентификации	Источник биллинга
OAuth	Compute-юниты того рабочего пространства, которое вы выбираете при подтверждении доступа
API-токен	Отдельный API-баланс вашего рабочего пространства

Аутентификация

Большинство MCP-клиентов используют OAuth автоматически. Когда клиент попросит вас подключиться, пройдите вход через браузер и авторизуйте Krea.

Выбор рабочего пространства при подтверждении доступа

На экране подтверждения доступа OAuth есть выпадающий список Рабочее пространство, в котором перечислены все рабочие пространства, к которым вы относитесь. По умолчанию выбрано ваше основное рабочее пространство; выберите другое, если хотите, чтобы эта MCP-сессия выполнялась в каком-то другом месте (например, в общем рабочем пространстве студии вместо личного). Выбранное вами рабочее пространство привязывается к OAuth-сессии и определяет:

Биллинг. Compute-юниты списываются с выбранного рабочего пространства, а не просто с учётной записи, в которую выполнен вход.
Область ассетов. Файлы, загруженные через такие инструменты, как upload_asset, сохраняются в привязанном рабочем пространстве, а инструменты, требующие загрузки (например, get_upload_url), работают только после того, как рабочее пространство привязано.

Чтобы позже сменить привязанное рабочее пространство, отключите Krea в своём MCP-клиенте и подключитесь заново — вы снова увидите выпадающий список.

Старые OAuth-сессии, созданные до появления выбора рабочего пространства, не имеют явной привязки. Такие сессии используют рабочее пространство по умолчанию вашей учётной записи. Подключитесь заново, чтобы привязать сессию к конкретному рабочему пространству.

Если ваш MCP-клиент не поддерживает OAuth, вы можете пройти аутентификацию с помощью API-токена:

Ключ заголовка	Значение заголовка
`Authorization`	`Bearer KREA_API_TOKEN`

Замените KREA_API_TOKEN на токен, полученный на странице krea.ai/app/api/tokens. Создавать API-токены могут только владельцы и администраторы рабочего пространства. Использование через API-токен списывается с API-баланса вашего рабочего пространства — так же, как и прямые вызовы API. Подробнее об API-балансе см. в разделе API-ключи и биллинг.

Храните учётные данные MCP с API-токеном так же, как и сами API-ключи. Не размещайте в системах контроля версий файлы конфигурации MCP, содержащие реальные токены.

Claude Code

Выполните в терминале следующую команду:

claude mcp add --transport http krea-ai https://api.krea.ai/mcp

Когда Claude Code попросит вас подключиться, войдите в свою учётную запись Krea. После добавления сервера перезапустите Claude Code или перезагрузите список MCP-серверов.

Codex

Откройте Settings > MCP servers в Codex.
Добавьте новый сервер.
Выберите Streamable HTTP в качестве транспорта.
Вставьте URL сервера:

https://api.krea.ai/mcp

Сохраните сервер и войдите в свою учётную запись Krea, когда Codex попросит вас подключиться.

Cursor

Откройте палитру команд, найдите пункт Open MCP settings и добавьте в mcp.json следующую запись:

{
  "mcpServers": {
    "krea-ai": {
      "url": "https://api.krea.ai/mcp"
    }
  }
}

После сохранения файла перезапустите Cursor, а затем войдите в свою учётную запись Krea, когда Cursor попросит вас подключиться.

Использование Krea через MCP

После подключения попросите своего агента вывести список моделей Krea или изучить схему конкретной модели перед генерацией. Идентификаторы моделей совпадают с путями API, используемыми в остальной документации для разработчиков, например image/krea/krea-2/medium или video/google/veo-3.1. Например:

List the available Krea image models, then generate an image with Krea 2 using a 16:9 aspect ratio.

Если модель устарела, Krea возвращает метаданные об устаревании через механизм обнаружения моделей MCP. Рекомендации по миграции см. в разделе Устаревания.

Инструменты

MCP-сервер Krea предоставляет инструменты, соответствующие публичному API. Ваш агент автоматически обнаруживает их через tools/list; наиболее распространённые из них:

Инструмент	Что делает
`list_models`	Вывести список доступных моделей изображений и видео.
`get_model_schema`	Изучить входную схему модели перед генерацией.
`generate`	Отправить задание на генерацию изображения или видео.
`execute_node_app`	Запустить node-приложение.
`get_job`	Получить текущий статус и результат задания по `jobId`.
`cancel_job`	Отменить выполняющееся задание и удалить его из списка ваших заданий.
`get_upload_url`	Запросить временный presigned URL для загрузки локального файла, чтобы использовать его в качестве входных данных модели.

Выходные данные инструментов генерации и node-приложений содержат job_id отправленного задания вместе с полезной нагрузкой задания. Передайте этот идентификатор в get_job, чтобы опрашивать статус, или в cancel_job, чтобы остановить ненужное задание.

Отмена задания

cancel_job под капотом вызывает DELETE /jobs/{id} и при успехе возвращает { "job_id": "...", "deleted": true }. Отмена действует только тогда, когда задание находится в нетерминальном статусе — см. правила и последствия для биллинга в разделе Жизненный цикл задания (отменённые задания не тарифицируются). Пример запроса:

Cancel job 7f3c9b1a-… because the prompt was wrong.

Передача медиа на вход

Любой входной параметр модели, который принимает URL медиафайла (например, start_image, image_style_references[].url или reference_images), принимает значение в одной из трёх форм:

Внешний URL — публично доступная ссылка https:// на файл изображения, видео, аудио или 3D-модели.
Data URI в формате base64 — например, data:image/png;base64,iVBORw0KGgo….
URL загруженного ресурса — URL, возвращённый после загрузки локального файла в Krea.

Списки URL через запятую не поддерживаются. Передавайте каждое значение в отдельном поле или элементе массива.

Загрузка локального файла через `get_upload_url`

Когда нужный файл находится на вашем локальном компьютере и ещё нигде не размещён, попросите агента вызвать get_upload_url. Инструмент возвращает presigned URL, действительный в течение трёх часов. Затем ваш клиент отправляет файл POST-запросом на этот URL как multipart/form-data с единственным полем file, и тело ответа содержит URL ресурса, который можно передать в последующий вызов generate. Пример процесса:

# 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.

Если POST-запрос на загрузку завершается неудачей из-за ограничений сетевого исходящего трафика, добавьте api.krea.ai в список разрешённых доменов вашего клиента. Presigned URL обслуживается тем же хостом, что и остальной публичный API.

Если ваш файл уже доступен по публичному URL или вы можете закодировать его в виде data URI в формате base64, пропустите get_upload_url и передайте это значение непосредственно во входные параметры генерации.

UI-виджет MCP Apps

Вызовы инструментов генерации и node-приложений прикрепляют UI-ресурс MCP Apps. MCP-клиенты, поддерживающие MCP Apps, отображают интерактивный виджет с результатом задания прямо в ответе инструмента, в том числе:

Плитку загрузки с размерами, соответствующими соотношению сторон задания, пока оно находится в очереди или обрабатывается.
Автоматический опрос get_job, чтобы виджет обновлялся по мере выполнения задания, без необходимости агенту самому вызывать get_job.
Кнопки действий для повторного запуска генерации или отмены задания прямо из виджета.
Полноэкранный ползунок сравнения «до/после» для результатов улучшения.

Виджет предоставляется как ресурс ui://krea-public-api/job-result-frame и подключается автоматически — никакой настройки клиента не требуется. Клиенты, не поддерживающие MCP Apps, просто игнорируют этот ресурс и используют структурированный вывод инструмента. Поскольку виджет сам выполняет опрос, отдавайте предпочтение асинхронной генерации (используется по умолчанию), когда хотите, чтобы UI показывал прогресс. Используйте синхронный режим только тогда, когда пользователь явно просит дождаться окончательного результата в ответе инструмента.

Устранение неполадок

Проблема	Решение
Сбой аутентификации	Переподключите MCP-сервер и заново пройдите OAuth-процесс Krea в браузере. Если вы используете API-токен, убедитесь, что заголовок имеет вид ровно `Authorization: Bearer KREA_API_TOKEN` и что токен не был отозван.
Клиент не может подключиться	Убедитесь, что клиент настроен на Streamable HTTP и использует `https://api.krea.ai/mcp`.
Генерация отклоняется по причинам биллинга	Если вы подключились через OAuth, проверьте количество compute-юнитов в рабочем пространстве, которое вы выбрали при подтверждении доступа — переподключитесь, если нужно привязать сессию к другому рабочему пространству. Если вы подключились с API-токеном, пополните API-баланс на krea.ai/app/api.
Сбой вызова модели	Попросите агента изучить схему модели перед повторной попыткой. Запросы через MCP используют те же входные параметры модели, что и API.

Дальнейшие шаги

API-ключи и биллинг

Создавайте API-токены и управляйте API-балансом для запросов с токен-аутентификацией.

Интерактивная песочница

Опробуйте запросы в приложении Krea, прежде чем поручать их агенту.

Устаревания

Узнайте, как MCP передаёт метаданные о миграции моделей.

API моделей

Просматривайте схемы эндпоинтов и параметры моделей.

​Параметры сервера

​Аутентификация

​Выбор рабочего пространства при подтверждении доступа

​Claude Code

​Codex

​Cursor

​Использование Krea через MCP

​Инструменты

​Отмена задания

​Передача медиа на вход

​Загрузка локального файла через get_upload_url

​UI-виджет MCP Apps

​Устранение неполадок

​Дальнейшие шаги

API-ключи и биллинг

Интерактивная песочница

Устаревания

API моделей

Параметры сервера

Аутентификация

Выбор рабочего пространства при подтверждении доступа

Claude Code

Codex

Cursor

Использование Krea через MCP

Инструменты

Отмена задания

Передача медиа на вход

Загрузка локального файла через `get_upload_url`

UI-виджет MCP Apps

Устранение неполадок

Дальнейшие шаги