MCP
Claude에 Higgsfield를 연결하고, 생성 없이 잔여 크레딧과 예상 크레딧부터 확인할 수 있습니다.
단계 1 / 6
아래 공식 연결 페이지의 버튼을 누르면 입력창까지 바로 이동합니다.
https://claude.ai/customize/connectors?modal=add-custom-connector
이름과 원격 MCP 서버 URL을 적는 커스텀 커넥터 추가 창이 열립니다.
단계 2 / 6
OAuth 클라이언트 ID와 시크릿은 비워 둡니다.
연결 주소입니다. 터미널에서 실행하는 명령이 아닙니다. Claude의 원격 MCP 서버 URL 칸에 붙여넣습니다.
https://mcp.higgsfield.ai/mcp
단계 3 / 6
연결 뒤에는 생성하지 말고 도구와 잔액부터 확인합니다.
Higgsfield 연결 상태를 확인해 주세요. 이미지나 영상은 생성하지 마세요. 사용할 수 있는 도구 이름, 현재 잔여 크레딧, 비용을 생성 전에 확인할 수 있는 방법만 알려 주세요.
연결 상태와 잔여 크레딧이 나오고, 생성 작업은 시작되지 않습니다.
단계 4 / 6
브라우저 로그인은 본인이 완료합니다.
Set up Higgsfield for me so I can generate images and videos from here. 1. Install the CLI: run `npm i -g @higgsfield/cli`. 2. Authenticate: run `higgsfield auth login` and complete the sign-in in the browser it opens. 3. Install the companion skills: run `npx skills add higgsfield-ai/skills`. Once that's done, let me know when it's ready.
Higgsfield CLI와 보조 스킬이 설치되고, 브라우저에서 로그인을 마치면 준비됐다는 답이 나옵니다.
단계 5 / 6
두 명령은 조회만 합니다. 계정의 잔여 크레딧과 사용할 수 있는 영상 모델 목록이 나오면 성공입니다.
higgsfield account status higgsfield model list --video
단계 6 / 6
이 명령은 결과물을 만들지 않습니다.
<video_model>은 앞 단계에서 확인한 실제 모델 이름으로 바꿉니다. 시작 이미지가 없는 모델이라면 --image 항목을 빼고, 모델별 입력값은 `higgsfield model get <video_model>`로 확인합니다.
higgsfield generate cost <video_model> --prompt "승인된 한 숏 프롬프트" --image ./_assets/generated/images/codex/approved-frame.png