一個 MCP Server。
160+ AI Models。
透過 Hosted MCP 將 Claude Desktop、Cursor、VS Code 或 Windsurf 連接到 RunAPI，並使用 OAuth 登入。
https://mcp.runapi.ai/mcphttps://mcp.runapi.ai/mcphttps://mcp.runapi.ai/mcphttps://mcp.runapi.ai/mcpHosted MCP 在 https://mcp.runapi.ai/mcp 使用 Streamable HTTP。將此 URL 加入 Claude Desktop、Cursor、VS Code 或 Windsurf，接著在瀏覽器完成 RunAPI OAuth 流程。僅在相容性或無介面環境使用獨立的 API Key 備援方式。
API Key 備援方式
僅在用戶端無法完成 OAuth 或用於無介面環境時使用這些設定。請將 API key 保存在用戶端的密鑰機制中，不要直接寫入 JSON。
{
"mcpServers": {
"runapi": {
"url": "https://mcp.runapi.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${env:RUNAPI_API_KEY}"
}
}
}
}macOS GUI：在 Terminal 執行下方命令，接著以 Cmd+Q 完全結束 Cursor，再從 Finder 或 Dock 開啟。登出或重開 macOS 後必須重做。此方式會讓登入 session 中之後啟動的 app 取得金鑰，請使用可撤銷的專用 key，並在不再需要時執行 `launchctl unsetenv RUNAPI_API_KEY`。
printf 'RunAPI API key: ' >&2
read -r -s RUNAPI_API_KEY
printf '\n' >&2
launchctl setenv RUNAPI_API_KEY "$RUNAPI_API_KEY"
unset RUNAPI_API_KEY{
"mcpServers": {
"runapi": {
"serverUrl": "https://mcp.runapi.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${file:~/.config/runapi/mcp_api_key}"
}
}
}
}macOS/Linux：執行下方命令一次來建立僅個人可讀的 mode 600 金鑰檔案。儲存複製的 JSON 後，完全結束並重新開啟 Windsurf，讓它重新讀取設定。這可避免 GUI environment variable 為空。
install -d -m 700 ~/.config/runapi
umask 077
printf 'RunAPI API key: ' >&2
read -r -s RUNAPI_API_KEY
printf '\n' >&2
printf '%s' "$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}"
}
}
}
}什麼是 RunAPI MCP Server？
RunAPI MCP Server 將相容 MCP 的開發工具連接到 RunAPI。AI 助理可以在編輯器中瀏覽模型、查看輸入參數、檢查定價、搜尋可重複使用的提示詞、建立媒體任務、輪詢任務狀態並查看帳戶餘額。Claude Desktop、Cursor、VS Code 和 Windsurf 使用 OAuth；API Key 驗證仍作為相容性和無介面環境的獨立備援方式。
8 個內建工具
你的 AI 助理用來探索、查價與執行 AI models 所需的一切。
list_models
依模態、服務或 endpoint 瀏覽模型。
get_model_info
查看模型的輸入參數、限制與定價。
list_actions
依輸出模態分組 endpoint 名稱。
check_pricing
回傳服務、endpoint 與模型的定價快照。
search_prompts
搜尋可重複使用的提示詞範例。
create_task
建立媒體任務，並可選擇持續輪詢直到完成。
get_task
取得現有任務的狀態與最新負載。
check_balance
回傳帳戶餘額與消費指標。
選用的本機安裝
Local MCP 是獨立的 stdio 方案。偏好本機程序時，可搭配 Node.js 和 Local Login 使用；上方 Hosted MCP 無需本機程序。
使用 Node.js 啟動本機 stdio server。
npx -y @runapi.ai/mcp
執行 `runapi login` 開啟瀏覽器 Local Login，並將憑據儲存到本機設定。
runapi login
在無頭環境中，啟動本機程序前設定 RUNAPI_API_KEY。
RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx npx -y @runapi.ai/mcp
160+ 模型，4 種模態
列出的每個模型都可透過此 MCP server 執行。
| 模態 | 模型 |
|---|---|
| 圖片 | Flux Kontext, Nano Banana, GPT Image, Seedream, Ideogram, Qwen |
| 影片 | Kling, Veo, Seedance, Hailuo, Wan, Runway, Luma |
| 音訊 | Suno Music, ElevenLabs TTS, Sound Effects, STT, Isolation |
| 實用工具 | Kling AI Avatar, OmniHuman Detection, Seedream Layer Decomposition |
常見問題
Claude Desktop、Cursor、VS Code 和 Windsurf 均在瀏覽器完成 RunAPI OAuth。API Key 驗證仍作為相容性和無介面環境的獨立備援方式。
可以。Local MCP 透過 Node.js 作為獨立 stdio 程序執行；互動式使用 Local Login，無頭主機可設定 RUNAPI_API_KEY。