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Kling API und MCP: So bringst du Videogenerierung in dein Projekt

Eine leuchtende Filmkamera aus Lichtpartikeln

Kling ist eine Familie von Modellen zur Videogenerierung. NeuralSpace bietet folgende Modelle an: Kling O3, Kling 3.0 und Kling 3.0 Turbo. Alle laufen über eine einzige öffentliche API, und für AI-Agenten steht ein fertiger MCP-Server bereit. Den Key bekommst du auf der Seite mit den API-Keys. Unten findest du die Funktionen der Modelle, Beispiel-Requests und die Schritte zur Einrichtung.

Was Kling kann

Kling erzeugt Videos aus Text. Kling O3 unterstützt die Auflösungen 720p, 1080p und 4K, Kling 3.0 bietet die Modi std, pro und 4K, und Kling 3.0 Turbo liefert schnelles 720p und 1080p. Die Modelle eignen sich für Szenen mit Bewegung, Menschen und Objekten, abgerechnet wird pro Sekunde.

API-Endpunkt

Schick deinen Request an POST /v1/videos/generations. Beispiel: {"model": "kling-3.0", "prompt": "a chef cooking a dish in the kitchen", "resolution": "1080p"}. Die Authentifizierung läuft über einen API-Key im Header x-api-key. Verfügbare Modell-IDs: kling-o3, kling-3.0, kling-3-0-turbo.

Eine leuchtende Filmkamera aus Lichtpartikeln

MCP-Tools

Der MCP-Server von NeuralSpace ist unter POST /mcp erreichbar (Streamable HTTP). Für die Arbeit mit Kling nutzt ein Agent die Tools: generate_video, check_video, list_models, get_balance. Damit können Claude Code, Cursor und andere MCP-Clients die Modelle der Website direkt verwenden.

So bindest du alles ein

Registriere dich bei NeuralSpace, öffne die Seite mit den API-Keys und erstelle einen Key im Format nsk-…. Anschließend übergibst du ihn im Request-Header oder in den Einstellungen deines MCP-Clients. Die vollständige Dokumentation findest du auf der Seite /v1/docs.

FAQ

Welche Auflösungen sind verfügbar?

O3 unterstützt 720p, 1080p und 4K; 3.0 bietet std, pro und 4K; Turbo liefert 720p und 1080p.

Worin unterscheidet sich Turbo von 3.0?

Turbo ist die schnelle Variante mit den Auflösungen 720p und 1080p.

Wie sieht der Request aus?

POST /v1/videos/generations mit den Feldern model und prompt.