하나의 MCP 서버.
160+ AI 모델.
Hosted MCP로 Claude Desktop, Cursor, VS Code 또는 Windsurf를 RunAPI에 연결하고 OAuth로 로그인하세요.
https://mcp.runapi.ai/mcphttps://mcp.runapi.ai/mcphttps://mcp.runapi.ai/mcphttps://mcp.runapi.ai/mcpHosted MCP는 https://mcp.runapi.ai/mcp에서 Streamable HTTP를 사용합니다. 이 URL을 Claude Desktop, Cursor, VS Code 또는 Windsurf에 추가하고 브라우저에서 RunAPI OAuth 흐름을 완료하세요. 호환성 또는 headless 환경에서만 별도의 API Key fallback을 사용하세요.
API Key fallback
client가 OAuth를 완료할 수 없거나 headless 환경인 경우에만 이 구성을 사용하세요. API key를 JSON에 직접 쓰지 말고 client의 secret 기능에 보관하세요.
{
"mcpServers": {
"runapi": {
"url": "https://mcp.runapi.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${env:RUNAPI_API_KEY}"
}
}
}
}macOS GUI: Terminal에서 아래 명령을 실행한 다음 Cmd+Q로 Cursor를 완전히 종료하고 Finder 또는 Dock에서 다시 여세요. macOS에서 로그아웃하거나 재시작한 뒤에는 반복해야 합니다. 이 방식은 로그인 session에서 나중에 시작되는 app에 key를 노출하므로, 전용의 취소 가능한 key를 사용하고 더 이상 필요 없으면 `launchctl unsetenv RUNAPI_API_KEY`를 실행하세요.
printf 'RunAPI API key: ' >&2
read -r -s RUNAPI_API_KEY
printf '\n' >&2
launchctl setenv RUNAPI_API_KEY "$RUNAPI_API_KEY"
unset RUNAPI_API_KEY{
"mcpServers": {
"runapi": {
"serverUrl": "https://mcp.runapi.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${file:~/.config/runapi/mcp_api_key}"
}
}
}
}macOS/Linux: 아래 명령을 한 번 실행하여 개인 mode 600 key 파일을 만드세요. 복사한 JSON을 저장한 뒤 Windsurf를 완전히 종료하고 다시 열어 구성을 다시 읽게 하세요. 이렇게 하면 GUI environment variable이 비는 문제를 피할 수 있습니다.
install -d -m 700 ~/.config/runapi
umask 077
printf 'RunAPI API key: ' >&2
read -r -s RUNAPI_API_KEY
printf '\n' >&2
printf '%s' "$RUNAPI_API_KEY" > ~/.config/runapi/mcp_api_key
unset RUNAPI_API_KEY
chmod 600 ~/.config/runapi/mcp_api_key{
"inputs": [
{
"type": "promptString",
"id": "runapi-api-key",
"description": "RunAPI API key",
"password": true
}
],
"servers": {
"runapi": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.runapi.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${input:runapi-api-key}"
}
}
}
}RunAPI MCP 서버란?
RunAPI MCP Server는 MCP 호환 코딩 도구를 RunAPI에 연결합니다. AI 어시스턴트는 에디터에서 모델을 탐색하고, 입력 매개변수와 가격을 확인하며, 재사용 가능한 프롬프트를 검색하고, 미디어 작업을 만들고, 작업 상태와 계정 잔액을 확인할 수 있습니다. Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf는 OAuth를 사용하며 API Key 인증은 호환성과 headless 환경을 위해 별도로 제공됩니다.
기본 제공 8가지 도구
AI 어시스턴트가 AI 모델을 탐색하고, 요금을 확인하고, 실행하는 데 필요한 모든 것.
list_models
모달리티, 서비스, 엔드포인트별로 모델을 탐색합니다.
get_model_info
모델의 입력 파라미터, 제약 조건, 요금을 확인합니다.
list_actions
출력 모달리티별로 엔드포인트 이름을 그룹화합니다.
check_pricing
서비스, 엔드포인트, 모델의 요금 스냅샷을 반환합니다.
search_prompts
재사용 가능한 프롬프트 예시를 검색합니다.
create_task
미디어 태스크를 생성하고 선택적으로 완료될 때까지 폴링합니다.
get_task
기존 태스크의 상태와 최신 페이로드를 가져옵니다.
check_balance
계정 잔액과 사용량 지표를 반환합니다.
선택적 로컬 설치
Local MCP는 별도의 stdio 옵션입니다. 로컬 프로세스를 선호한다면 Node.js 및 Local Login과 함께 사용하세요. 위 Hosted MCP에는 로컬 프로세스가 필요하지 않습니다.
Node.js로 로컬 stdio 서버를 시작합니다.
npx -y @runapi.ai/mcp
`runapi login`을 실행해 브라우저 기반 Local Login을 열고 자격 증명을 로컬 설정에 저장합니다.
runapi login
헤드리스 환경에서는 로컬 프로세스를 시작하기 전에 RUNAPI_API_KEY를 설정하세요.
RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx npx -y @runapi.ai/mcp
160+ 모델, 4가지 모달리티
표시된 모든 모델을 이 MCP 서버에서 실행할 수 있습니다.
| 모달리티 | 모델 |
|---|---|
| 이미지 | Flux Kontext, Nano Banana, GPT Image, Seedream, Ideogram, Qwen |
| 비디오 | Kling, Veo, Seedance, Hailuo, Wan, Runway, Luma |
| 오디오 | Suno Music, ElevenLabs TTS, Sound Effects, STT, Isolation |
| 유틸리티 | Kling AI Avatar, OmniHuman Detection, Seedream Layer Decomposition |
자주 묻는 질문
Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf는 브라우저에서 RunAPI OAuth를 완료합니다. API Key 인증은 호환성과 headless 환경을 위한 별도의 fallback으로 유지됩니다.
예. Local MCP는 Node.js를 사용하는 별도 stdio 프로세스입니다. 대화형으로는 Local Login을 사용하고, 헤드리스 호스트에서는 RUNAPI_API_KEY를 설정하세요.