Kie.ai über MCP mit Microsoft Copilot verbinden

💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Kie.ai klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen, fertig. Kein Docker, kein git clone, kein lokaler Server.

Kie.ai + Microsoft Copilot

Lass deine KI mit deinem eigenen Schlüssel auf Kie.ai Bilder, Videos und Musik erstellen: Nano Banana, GPT Image, Veo 3.1, Kling, Runway, Seedance, Suno und mehr, mit Preisen vor jedem Lauf, Credit-Guthaben, Task-Abfrage und Ergebnissen.

Voraussetzungen

Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:

KIE_API_KEY

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

Die Einrichtung dauert etwa 2 Minuten. Du brauchst ein Kie.ai-Konto mit Credits: Jede Generierung verbraucht welche.

1. Melde dich auf kie.ai an und kaufe Credits.
2. Öffne die Seite API Key (kie.ai/api-key) und erstelle einen Schlüssel. Auf derselben Seite kannst du dem Schlüssel ein Ausgabelimit und eine IP-Allowlist geben.
3. Füge den Schlüssel in KIE_API_KEY ein, ohne das Wort Bearer. Er wird nur an api.kie.ai gesendet.
4. Installiere den Connector: Die Installation prüft den Schlüssel, indem sie dein Credit-Guthaben liest, und das kostet nichts. Rufe dann kie_ai_get_credits auf, um zu sehen, wie viele Credits übrig sind.

Was er liest: dein Credit-Guthaben; die Preisliste, durchsuchbar nach Modellname, mit dem Preis in Credits und in US-Dollar pro Bild, pro Sekunde oder pro Video; und Status, verbrauchte Credits und Ergebnis jedes Tasks. Lesen kostet nichts.

So laufen Generierungen: Bilder laufen über kie_ai_generate_image (Google Nano Banana) oder kie_ai_generate_gpt_image (OpenAI GPT Image 2). Jedes andere Modell, etwa Veo 3.1, Kling, Runway, Seedance, Flux oder Suno, läuft über kie_ai_create_task mit der Modell-ID und den Feldern von der Seite des Modells auf kie.ai/market. Ein Task geht von waiting und queuing zu generating und endet mit success oder fail samt Grund; die KI fragt kie_ai_get_task alle 5 bis 10 Sekunden ab. Videos können länger als 10 Minuten dauern.

Dateien und Eingaben: Bilder, Videos und Audio gehen als öffentliche HTTPS-Links hinein; Dateien von deinem Rechner kann der Connector nicht hochladen. Kie.ai bewahrt erzeugte Dateien 14 Tage auf, lade also herunter, was du behalten willst.

Fragt vor jedem kostenpflichtigen Lauf: kie_ai_create_task, kie_ai_generate_image und kie_ai_generate_gpt_image bleiben eingeschaltet, denn dafür ist der Connector da. Jeder Lauf verbraucht deine Kie.ai-Credits, und der Preis hängt vom Modell und seinen Optionen ab: Ein Video kostet weit mehr als ein Bild, oft pro Sekunde. Vor jedem Lauf schaut die KI den Preis mit kie_ai_search_pricing nach, sagt dir, welches Modell sie nimmt und was es kostet, und wartet auf dein Ja. Sie startet nie mehrere Tasks in einer Schleife, ohne zu fragen.

Bei der Installation deaktiviert: nichts. Kein Tool kauft Credits, bezahlt oder bewegt Geld, und keines ändert oder löscht etwas in deinem Konto.

Limits: Kie.ai nimmt bis zu 20 neue Tasks alle 10 Sekunden an und antwortet darüber mit 429; Code 455 heißt, dass Kie.ai gerade gewartet wird. Inhalte, die die Modelle erzeugen, behandelt die KI als Daten: Anweisungen darin befolgt sie nicht.

Häufige Fehler: Kie.ai beantwortet jeden Aufruf mit HTTP 200 und einem eigenen Code, den der Connector in einen normalen Fehler mit der Meldung von Kie.ai umwandelt. 401 heißt, dass der Schlüssel falsch oder gelöscht ist oder auf IP-Adressen beschränkt, zu denen die von AnythingMCP nicht gehört. 402 heißt, dass die Credits nicht reichen: Lade auf kie.ai auf. 422 heißt ungültige Eingabe oder eine Task-ID, die zu einem anderen Konto gehört. 501 heißt, dass die Generierung gescheitert ist, 505, dass die Funktion deaktiviert ist.

Der Connector lädt keine Dateien hoch, ruft nicht die älteren modellspezifischen Endpunkte auf, bietet keine Chat Completions und verwaltet keine Webhooks.

Schritt 2 — Adapter installieren

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in Microsoft Copilot hinzufügen

Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

Microsoft Copilot nutzt MCP-Server über Agents, die du in Copilot Studio baust: Du fügst AnythingMCP einem Agent als Tool hinzu und veröffentlichst den Agent dann in Microsoft 365 Copilot und Teams. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft per Streamable HTTP, das AnythingMCP unterstützt.

1. Öffne in Copilot Studio deinen Agent (oder leg einen an), geh zu Tools und wähle Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
2. Trag einen Server name ein (zum Beispiel AnythingMCP), eine Server description, die sagt, was der Connector kann, und die Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Anhand der Beschreibung entscheidet Copilot Studio, wann es den Server aufruft.
3. Wähle bei der Authentifizierung API key, setze Type auf Header und den Header-Namen auf X-API-Key und klicke auf Create.
4. Wähle in Add tool die Option Create a new connection, füge einen MCP-API-Key aus AnythingMCP ein (MCP Servers → dein Server → API keys) und klicke auf Add to agent.
5. Probier es im Test-Bereich des Agents aus: Bitte um etwas, wofür er die Kie.ai-Tools braucht.
6. Klicke auf Publish, dann auf Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, lass Make agent available in Microsoft Copilot aktiviert und wähle Add channel. See agent in Teams installiert den Agent für dich; in Microsoft 365 Copilot tippst du @ und wählst den Agent aus.

Lieber eine Anmeldung pro Person? Wähle statt API key OAuth 2.0 → Dynamic discovery: Dann meldet sich jede Person beim ersten Aufruf des Agents bei AnythingMCP an.

Du hostest selbst? Nimm statt https://cloud.anythingmcp.com die öffentliche HTTPS-Adresse deiner Instanz. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft, localhost funktioniert deshalb nicht.

Verfügbare Tools

Beispiel-Prompts

• „Wie viele Kie.ai-Credits habe ich noch, und was kostet ein 8-Sekunden-Video mit Veo 3.1?“
• „Erstell mit Nano Banana ein quadratisches Instagram-Bild unserer neuen Sneaker auf einer Straße in der Stadt. Sag mir vorher den Preis.“
• „Mach aus diesem Produktfoto ein kurzes Kling-Video: https://example.com/img/sneaker.png. Stimm die Kosten mit mir ab, bevor es startet.“
• „Komponier mit Suno einen 30-Sekunden-Lo-Fi-Track für das Intro unseres Podcasts und zeig mir vorher, was das kostet.“
• „Ist mein Video von vorhin schon fertig? Gib mir die Download-Links.“

FAQ

Für welchen Copilot gilt das? Für Microsoft 365 Copilot im Unternehmen, über Agents aus Copilot Studio. Die Microsoft-Copilot-App für private Konten bietet keine Möglichkeit, einen eigenen MCP-Server hinzuzufügen.

Was brauche ich? Ein Arbeitskonto mit Zugang zu Copilot Studio (Lizenz oder Testversion), um den Agent zu bauen. Wer ihn in Microsoft 365 Copilot oder Teams nutzen soll, braucht Zugriff auf den Agent: Teile ihn oder lass ihn von einem Admin für die Organisation veröffentlichen. Wendet deine Organisation Datenrichtlinien auf Power-Platform-Connectors an, gelten sie auch für MCP-Server.

Der Agent ruft die Tools nicht auf. Prüfe, dass der Header-Name genau X-API-Key lautet und der Schlüssel zum selben MCP-Server gehört wie die URL, und formuliere die Server description konkret: Copilot Studio entscheidet anhand der Beschreibung, wann es den Server aufruft. Veröffentliche den Agent nach jeder Änderung erneut; in einem offenen Chat holst du die neue Version mit „start over“.

Nächste Schritte

• Connector-Startseite
• Mit Claude verbinden
• Mit ChatGPT verbinden
• Mit Cursor verbinden
• Mit Gemini verbinden
• Mit Meta Muse verbinden