What is an MCP server, and what does the Luw.ai MCP server do?

MCP (Model Context Protocol) is an open standard that lets AI assistants such as Claude, ChatGPT and Cursor call outside tools. The Luw.ai MCP server gives them 21 design tools — interior, exterior and landscape design, virtual staging, sketch and CAD to render, image editing, video and image to 3D — so you can ask for a design in plain language and get the result in the chat.

Is the Luw.ai MCP server free?

Connecting is free and the server is open source. Each generation spends Luw.ai credits — 1 credit for most designs — and new accounts get free credits to try it. The Free plan adds 2 credits every day at 512px with a watermark; paid plans give 4K without a watermark.

How do I add Luw.ai to Claude?

In claude.ai or Claude Desktop, open Settings, then Connectors, choose Add custom connector, paste https://mcp.luw.ai/mcp, click Connect and sign in to Luw.ai. In Claude Code, run claude mcp add --transport http luw https://mcp.luw.ai/mcp --scope user, then type /mcp and sign in.

How do I connect Luw.ai to ChatGPT?

In ChatGPT, open Settings, then Apps & Connectors, then Advanced settings, and turn on Developer mode. Click Create, enter https://mcp.luw.ai/mcp as the URL, choose OAuth and sign in to Luw.ai.

Which AI assistants and code editors are supported?

Claude (claude.ai, Claude Desktop, mobile and Claude Code), ChatGPT, Cursor, VS Code with GitHub Copilot, Windsurf, OpenAI Codex CLI, Gemini CLI and Kiro have step-by-step setups. Any other client that supports remote MCP over Streamable HTTP, or local stdio servers, works too.

Can Claude Code or Cursor generate images with an MCP server?

Yes. With Luw.ai connected, luw_generate_image creates images from text with Fluw AI, or SVG vectors, and the other tools edit, upscale, render and animate images. Run the local server and the assistant can work on image files in your project folder directly.

Do I need an API key to use the MCP server?

Not for the hosted server: clients that support MCP sign-in let you log in to Luw.ai, and the sign-in creates a key for you. The local server, and clients that can't sign in, use a key you create on the API page at app.luw.ai/dashboard/api.

Can the MCP server use images on my computer?

The local server can: give it a path such as ~/Desktop/room.jpg and it uploads the file as a temporary file that is deleted after 12 hours. The hosted server cannot read your disk, so give it an image URL or attach the image in a client that passes it through.

Does Luw.ai work with AutoCAD, Revit, SketchUp or Blender?

Yes, through what they export. Connect the AutoCAD, Revit, SketchUp, Rhino, Archicad, 3ds Max or Blender MCP server you use next to Luw.ai, and your assistant can pass a viewport, plan or screenshot to Luw.ai for a photoreal render, an edit, a video or a 3D model. Luw.ai does not control those applications and is not affiliated with their makers.

Is there an interior design API or a virtual staging API?

Yes. The interior model of the Luw.ai REST API redesigns a room photo in the style you choose and can furnish an empty room for virtual staging. The same API covers exterior and landscape design, sketch and CAD to render, upscaling, background removal, image to video and image to 3D.

Should I use the MCP server or the API?

Use the MCP server when a person works through an AI assistant and wants to ask in plain language. Use the REST API when your own software calls Luw.ai — a website, an app or a batch pipeline. Both use the same API keys and credits, so many teams use both.

Can I white-label Luw.ai?

Yes. On the E3 and Custom plans the Luw.ai branding is removed from outputs and you can add your own logo, and team plans include an extended license with branding and resale rights. To build your own product or resell Luw.ai in your market, apply at app.luw.ai/partners.

Will I be charged twice if a request fails and I retry it?

No. The MCP server sends an Idempotency-Key with every generation, so a retry returns the original job instead of a new charge. Do the same in your own API calls by sending an Idempotency-Key header when you retry a request.

Is the Luw.ai MCP server open source, and can I host it myself?

Yes. The server is MIT-licensed on GitHub at Luvi-io/luw-mcp and published to npm as @luw-ai/mcp. Run npx -y @luw-ai/mcp --http, or the included Dockerfile, to host the Streamable HTTP endpoint yourself; it is stateless and each request brings its own key.

Can I use the images commercially?

On paid plans, yes: Pro and above include a commercial license, and team plans add an extended license. Output made on the Free plan carries a watermark and is for personal use only.

Luw.ai API & MCP

Luw.ai API & MCP-Server

MCP-Server und API für KI-Innenarchitektur & Rendering

Geben Sie Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code oder jedem anderen MCP-Client mit einer einzigen URL 21 professionelle Design-Tools — oder bauen Sie sie mit der REST-API in Ihr eigenes Produkt ein. Innen- und Außengestaltung, Virtual Staging, Skizze und CAD zum fotorealistischen Rendering, Bildbearbeitung, Video und Bild zu 3D.

MCP URL https://mcp.luw.ai/mcp

Zu Cursor hinzufügen In VS Code installieren Erweiterung für Claude Desktop Claude, ChatGPT & 7 weitere

API-Schlüssel holen White-Label & Partner

Für den gehosteten Server ist keine Installation nötig: URL hinzufügen und anmelden. Neue Konten erhalten kostenlose Credits — ohne Kreditkarte.

Ihr KI-Assistent luw verbunden

Gestalte ~/Desktop/bedroom.jpg als warme, moderne Hotelsuite um. Gib mir 2 Varianten.

⟶ luw_interior_design ✓ 2 Designs in 21 s

Originalfoto des Schlafzimmers, an den Luw.ai MCP-Server gesendet — Vorher

Schlafzimmer, von luw_interior_design als moderne Hotelsuite neu gestaltet — Nachher

Die zweite gefällt mir. Mach das Kopfteil aus Nussbaum und dann daraus ein Video mit langsamem Kameraflug.

⟶ luw_edit_image ⟶ luw_generate_video ✓

Fertig — die Nussbaum-Version und ein cineastisches Video sind bereit.

21MCP-Tools für Designarbeit

10+unterstützte KI-Assistenten und Editoren

1 Creditpro Design bei den meisten Tools

MITOpen-Source-MCP-Server

Vertraut von den weltweit führenden Unternehmen

Die beste AI für Innen- und Außenbereich

Und über 500 Nachrichtenseiten

Ein Konto, ein Satz Schlüssel

Zwei Wege, Luw.ai einzusetzen

Mit dem MCP-Server nutzt ein KI-Assistent Luw.ai für Sie — in natürlicher Sprache. Mit der REST-API ruft Ihre eigene Software dieselben Modelle direkt auf. Beide nutzen dieselben API-Schlüssel und dieselben Credits.

MCP-Server

Für alle, die in einem KI-Assistenten arbeiten

Bitten Sie Claude, ChatGPT, Cursor oder Copilot um ein Design — der Assistent ruft das passende Luw.ai-Tool auf, wartet auf das Ergebnis und zeigt es im Chat. Verketten Sie Schritte in einem Gespräch: umgestalten, bearbeiten, hochskalieren, animieren.

Gehostet: https://mcp.luw.ai/mcp hinzufügen und anmelden
Lokal: npx -y @luw-ai/mcp liest Dateien auf Ihrem Computer
Architekten, Designer, Makler und Immobilienteams

MCP einrichten

REST API

Für Produkte, Plattformen und Pipelines

Senden Sie ein Bild und einen Modellnamen an einen Endpunkt und fragen Sie das Ergebnis ab. Bauen Sie Virtual Staging in ein Immobilienportal ein, Raumvisualisierung in einen Möbel-Shop oder einen Render-Schritt in Ihre CAD-Pipeline.

POST https://api.luw.ai/v2/generate, dann /results
Bearer-Token-Authentifizierung, idempotente Wiederholungen, Batch-Workflows
White-Label-Ausgabe im E3-Plan und in individuellen Plänen

API ansehen

Der offizielle Luw.ai MCP-Server

Ein MCP-Server für Innenarchitektur und Architektur — für Claude, ChatGPT und Cursor

MCP (Model Context Protocol) ist der offene Standard, über den KI-Assistenten externe Tools aufrufen. Verbinden Sie den Luw.ai MCP-Server einmal, und Ihr Assistent kann Räume umgestalten, leere Immobilienfotos virtuell einrichten, Skizzen und CAD-Ansichten rendern, Bilder bearbeiten, Videos erstellen und 3D-Modelle bauen — mit denselben Modellen, die auch die Luw.ai-App antreiben.

Gehostet: nichts zu installieren

Fügen Sie https://mcp.luw.ai/mcp in Ihrem Client hinzu und melden Sie sich bei Luw.ai an. Bei der Anmeldung wird automatisch ein Schlüssel für Sie erstellt, Sie müssen also nichts kopieren. Zum Trennen löschen Sie diesen Schlüssel auf der API-Seite.

Lokal: arbeitet mit Ihren Dateien

Starten Sie npx -y @luw-ai/mcp mit Ihrem API-Schlüssel, und der Assistent kann Pfade wie ~/Desktop/room.jpg verwenden. Lokale Dateien werden als temporäre Dateien hochgeladen und nach 12 Stunden gelöscht.

Ergebnisse direkt im Chat

Fertige Bilder sind in das Tool-Ergebnis eingebettet, sodass Ihr Assistent sie direkt anzeigt. Setzen Sie LUW_OUTPUT_DIR, um zusätzlich jedes Bild, Video, GLB und SVG auf der Festplatte zu speichern.

Lange Jobs ohne Timeout

Ein Aufruf wartet bis zu 50 Sekunden und meldet laufend den Fortschritt. Dauert ein Job länger, etwa ein Video, gibt das Tool eine processing_url zurück, und der Assistent holt das Ergebnis mit luw_get_result ab — ohne doppelt zu generieren oder doppelt zu zahlen.

Nie doppelt berechnet

Jede Generierungsanfrage enthält einen Idempotency-Key. Erzwingt ein Netzwerkfehler eine Wiederholung, gibt Luw.ai den ursprünglichen Job zurück, statt erneut abzurechnen.

Masken automatisch erstellt

Sagen Sie „Ersetze den Boden durch Fischgrätparkett in Eiche“, und der Assistent segmentiert den Boden mit luw_segment und tauscht anschließend das Material mit luw_magic_wand. Kein manuelles Maskieren.

Eingerichtet in unter einer Minute

Luw.ai zu Ihrem KI-Assistenten hinzufügen

Wählen Sie Ihren Client. Gehostete Setups brauchen nur die URL und eine Anmeldung; lokale Setups brauchen Node.js 18+ und einen API-Schlüssel von der API-Seite, die diese Snippets auch direkt mit Ihrem Schlüssel ausfüllt.

CClaude (claude.ai, Claude Desktop, Mobil)
Gehostet · Anmeldung

Öffnen Sie Einstellungen → Konnektoren → Benutzerdefinierten Konnektor hinzufügen.
Fügen Sie die URL unten ein, klicken Sie auf Verbinden und melden Sie sich bei Luw.ai an.

Konnektor-URL

https://mcp.luw.ai/mcp

>_Claude Code
Gehostet oder lokal

Fügen Sie den gehosteten Server hinzu, geben Sie dann /mcp ein, wählen Sie luw und melden Sie sich an.

Terminal

claude mcp add --transport http luw https://mcp.luw.ai/mcp --scope user

Um lokale Dateien zu lesen, starten Sie den Server stattdessen lokal — oder installieren Sie das Plugin, das Ihren Schlüssel in einem sicheren Speicher ablegt:

Terminal

claude mcp add luw --scope user --env LUW_API_KEY=YOUR_LUW_API_KEY -- npx -y @luw-ai/mcp

# or as a plugin
claude plugin marketplace add Luvi-io/luw-mcp
claude plugin install luw@luw-ai

GChatGPT
Gehostet · Anmeldung

Öffnen Sie Einstellungen → Apps & Konnektoren → Erweiterte Einstellungen und aktivieren Sie den Entwicklermodus.
Klicken Sie auf Erstellen, fügen Sie die URL ein, wählen Sie OAuth als Authentifizierung und melden Sie sich bei Luw.ai an.

Konnektor-URL

https://mcp.luw.ai/mcp

CuCursor
Ein Klick, gehostet oder lokal

Nutzen Sie Zu Cursor hinzufügen oder fügen Sie dies in ~/.cursor/mcp.json ein. Cursor zeigt neben luw Needs login an; klicken Sie darauf, um sich anzumelden.

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "luw": { "url": "https://mcp.luw.ai/mcp" }
  }
}

VSVS Code (GitHub Copilot)
Ein Klick, gehostet oder lokal

Nutzen Sie In VS Code installieren oder fügen Sie dies in .vscode/mcp.json ein. VS Code fordert Sie zur Anmeldung auf, sobald zum ersten Mal ein Tool ausgeführt wird.

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "luw": { "type": "http", "url": "https://mcp.luw.ai/mcp" }
  }
}

WWindsurf
Lokal

In ~/.config/devin/mcp_config.json einfügen (Windows: %APPDATA%\devin\mcp_config.json). Ältere Windsurf-Versionen nutzen ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.

mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "luw": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@luw-ai/mcp"],
      "env": { "LUW_API_KEY": "YOUR_LUW_API_KEY" }
    }
  }
}

CxOpenAI Codex CLI
Lokal

Terminal

codex mcp add luw --env LUW_API_KEY=YOUR_LUW_API_KEY -- npx -y @luw-ai/mcp

Or in ~/.codex/config.toml:

config.toml

[mcp_servers.luw]
command = "npx"
args = ["-y", "@luw-ai/mcp"]
env = { LUW_API_KEY = "YOUR_LUW_API_KEY" }

GeGemini CLI
Erweiterung, lokal

Installieren Sie die Erweiterung. Gemini CLI fragt nach Ihrem Schlüssel und speichert ihn im Schlüsselbund des Systems.

Terminal

gemini extensions install https://github.com/Luvi-io/luw-mcp

CDClaude Desktop, lokal
Erweiterung mit einem Klick

Laden Sie luw.mcpb herunter, doppelklicken Sie darauf und fügen Sie Ihren API-Schlüssel ein — ganz ohne Node.js. Oder fügen Sie dies in claude_desktop_config.json ein (Einstellungen → Entwickler → Konfiguration bearbeiten):

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "luw": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@luw-ai/mcp"],
      "env": { "LUW_API_KEY": "YOUR_LUW_API_KEY" }
    }
  }
}

KKiro
Ein Klick, lokal

Öffnen Sie Zu Kiro hinzufügen, bestätigen Sie und ersetzen Sie dann YOUR_LUW_API_KEY in der MCP-Konfiguration von Kiro.

+Jeder andere MCP-Client
Streamable HTTP · OAuth oder Header

URL https://mcp.luw.ai/mcp, Transport Streamable HTTP, Authentifizierung per Anmeldung (MCP OAuth) oder — für Clients, die sich nicht anmelden können — über den Header Authorization: Bearer YOUR_LUW_API_KEY:

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "luw": {
      "url": "https://mcp.luw.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_LUW_API_KEY" }
    }
  }
}

Wenn ein Client sich weder anmelden noch Header senden kann, nutzen Sie https://mcp.luw.ai/mcp?api_key=YOUR_LUW_API_KEY. Jeder, der diese URL kennt, kann Ihre Credits verbrauchen — halten Sie sie also geheim.

Windows: Wird npx nicht gefunden, verwenden Sie "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "@luw-ai/mcp"]. Die vollständige Anleitung, inklusive Umgebungsvariablen wie LUW_TOOLSETS und LUW_WAIT_TIMEOUT_SECONDS, finden Sie im GitHub-README.

Was Ihr Assistent kann

21 MCP-Tools, eines für jede Designaufgabe

Jedes Tool ist ein Luw.ai-Modell, das Ihr Assistent selbstständig aufrufen kann. Beschreiben Sie das gewünschte Ergebnis — er wählt das Tool, füllt die Optionen aus und verkettet Schritte, wenn eine Aufgabe mehr als einen braucht.

Luw.ai MCP-Tools: was jedes Tool macht und was es kostet
Tool	Funktion	Credits
`luw_interior_design`	Einen Raum in jedem Stil umgestalten oder einen leeren Raum per Virtual Staging einrichten — Innenbereich AI	1
`luw_exterior_design`	Fassade oder Außenansicht eines Gebäudes umgestalten — Außenbereich AI	1
`luw_sketch_to_render`	Eine Skizze oder Zeichnung in ein fotorealistisches Rendering verwandeln — Skizze AI	1
`luw_render`	Eine 3D-, CAD- oder Clay-Ansicht in ein fotorealistisches Rendering verwandeln — Render AI	1
`luw_edit_image`	Jedes Bild mit einem Satz bearbeiten, in 2K oder 4K — Zauberwort AI	1
`luw_magic_wand`	Bearbeitung mit Maske: ersetzen, entfernen oder ein Material anwenden — Zauberstab AI	1
`luw_landscape_design`	Gärten und Außenanlagen, abgestimmt auf Klima und Sonne	1
`luw_image_tools`	Hochskalieren 2×/4×/8× (Enhance AI), Bild erweitern, Raum leeren (Möbel entfernen AI), in SVG vektorisieren	1
`luw_background`	Hintergrund entfernen oder durch eine generierte Szene ersetzen	1
`luw_segment`	Objektmasken — alle Objekte oder per Prompt	1
`luw_generate_image`	Text zu Bild mit Fluw AI oder SVG-Vektoren	2
`luw_generate_pattern`	Nahtlose, kachelbare Texturen und Muster	1
`luw_generate_video`	Bild zu cineastischem Video mit 12 Kamerabewegungen	10 (20 mit Symphony)
`luw_image_to_3d`	Fotos zu einem texturierten 3D-Modell (GLB) — 3D AI	3 (8 mit Symphony)
`luw_archigpt`	Chat mit ArchiGPT, einem KI-Architekten, der Bilder versteht — ArchiGPT	1 pro ~3.000 Wörter
`luw_get_result`	Lang laufenden Job abholen	Kostenlos
`luw_list_options`	Gültige Stile, Raum- und Gebäudetypen, Kamerabewegungen, Materialien	Kostenlos
`luw_upload_file`	Datei in den Luw.ai-Speicher hochladen und eine URL erhalten	Kostenlos
`luw_run_model`	Jedes Luw.ai-Modell mit rohen API-Parametern aufrufen	Variiert
`luw_personas`	Personas: eine wiederverwendbare Stilidentität, Trainingsbilder und Slots	Kostenlos
`luw_projects`	Projekte (Boards), Ordner und Medien	Kostenlos

Unternehmensteams können über LUW_TOOLSETS zusätzlich luw_team aktivieren (Credits, Nutzung, Mitglieder und Einladungen). Integrierte Prompts erscheinen in Clients, die das unterstützen, als Slash-Befehle: redesign_room, stage_empty_room, sketch_to_render, product_shot.

Das können Sie fragen, sobald alles verbunden ist

„Gestalte dieses Schlafzimmer (~/Downloads/bedroom.jpg) im Mid-Century-Modern-Stil um, 3 Varianten.“

„Dieses Inseratsfoto zeigt einen leeren Raum. Richte ihn als gemütliches skandinavisches Wohnzimmer ein.“

„Rendere meine Skizze plan-sketch.png als fotorealistische moderne Villa zur goldenen Stunde.“

„Ersetze den Boden in dieser Küche durch Fischgrätparkett in Eiche.“

„Entferne alle Möbel aus diesem Raum.“

„Platziere den Stuhl von diesem Foto für eine Anzeige auf einem Terrazzoboden in einer sonnendurchfluteten Galerie.“

„Mach aus diesem Rendering ein Video mit Drohnenflug.“

„Erstelle aus diesen 3 Fotos ein 3D-Modell dieses Sessels.“

„Nahtlose Textur aus blauen Zellige-Fliesen, 1024px.“

„Frag ArchiGPT, wie sich das Feng Shui dieses Grundrisses verbessern lässt.“

Ihr MCP-Stack, plus Design-KI

Arbeitet neben AutoCAD, Revit, SketchUp, Rhino, Blender und Ihren anderen Tools

Ein KI-Assistent kann mehrere MCP-Server gleichzeitig nutzen. Verbinden Sie den MCP-Server der Software, in der Sie bereits modellieren, zusammen mit Luw.ai: Der eine steuert Ihr Modell, Luw.ai macht aus dem Export fotorealistische Renderings, Bearbeitungen, Videos und 3D-Assets — im selben Gespräch.

AutoCAD MCP + Luw.ai

Lassen Sie den Assistenten einen Grundriss, Schnitt oder eine Ansicht aus AutoCAD plotten und rendern Sie diese mit luw_sketch_to_render fotorealistisch im gewünschten Stil — oder lassen Sie ArchiGPT das Layout prüfen. Der schnellste Weg von AutoCAD zum KI-Rendering.

luw_sketch_to_renderluw_archigpt

Revit MCP + Luw.ai

Exportieren Sie eine 3D-Ansicht oder ein Planblatt über einen Revit-MCP-Server, und luw_render macht daraus ein kundenfertiges Bild. Probieren Sie danach mit luw_magic_wand eine andere Oberfläche aus, statt das Modell neu zu rendern.

luw_renderluw_magic_wand

SketchUp MCP + Luw.ai

Rendern Sie jeden SketchUp-Viewport in Sekunden mit KI: luw_render behält Ihre Geometrie bei und ergänzt Licht, Materialien und Umgebung, dann skaliert luw_image_tools das Ergebnis bis zu 8× hoch.

luw_renderluw_image_tools

Rhino & Grasshopper MCP + Luw.ai

Volumenstudien direkt aus Rhino werden mit luw_exterior_design zu Fassadenvarianten und mit luw_render zu fotorealistischen Renderings im Kontext — mehrere Richtungen noch vor dem Mittagessen.

luw_exterior_designluw_render

Archicad MCP + Luw.ai

Machen Sie aus Archicad-3D-Ansichten Präsentations-Renderings und daraus mit luw_generate_video einen langsamen Kameraflug für den Kundentermin.

luw_renderluw_generate_video

3ds Max MCP + Luw.ai

Clay-Renderings in einem Aufruf fotorealistisch, dazu nahtlose, kachelbare Texturen für Ihre Materialbibliothek mit luw_generate_pattern.

luw_renderluw_generate_pattern

Blender MCP + Luw.ai

Mit einem Blender-MCP-Server baut oder bearbeitet der Assistent die Szene; Luw.ai rendert den Viewport fotorealistisch, erzeugt nahtlose Texturen und macht aus Produktfotos GLB-Modelle, die Sie zurück in Blender importieren — Innenarchitektur in Blender, durchgängig von Anfang bis Ende.

luw_renderluw_image_to_3dluw_generate_pattern

Unreal Engine & Unity MCP + Luw.ai

Fotos werden mit luw_image_to_3d zu GLB-Props, Oberflächen mit luw_generate_pattern zu kachelbaren Materialien und Briefings mit luw_generate_image zu Konzeptbildern — bereit für Echtzeit-Szenen.

luw_image_to_3dluw_generate_patternluw_generate_image

Photoshop MCP + Luw.ai

Freisteller, Objektmasken und 8×-Upscales von Luw.ai, fertiggestellt in Photoshop: luw_background, luw_segment und luw_image_tools erledigen die zeitraubenden Schritte.

luw_backgroundluw_segmentluw_image_tools

Figma MCP + Luw.ai

Erzeugen Sie SVG-Illustrationen und Icons mit luw_generate_image im SVG-Format oder vektorisieren Sie eine Handskizze und platzieren Sie sie dann in Ihren Figma-Frames.

luw_generate_imageluw_image_tools

Canva MCP + Luw.ai

Eingerichtete Räume, Produktaufnahmen auf generierten Hintergründen und Inseratsbilder von Luw.ai, in Canva zu Social-Media-Posts und Flyern gestaltet.

luw_interior_designluw_background

Kein MCP-Server für Ihr Tool?

Alles, was ein Bild speichert, funktioniert: Vectorworks, Chief Architect, Lumion, D5 Render, Enscape, Twinmotion oder ein Handyfoto einer Handskizze. Geben Sie die Datei an Ihren Assistenten weiter oder nutzen Sie direkt die Web-App Render AI.

luw_upload_fileluw_render

Ein Prompt für zwei Server zum Ausprobieren

Prompt — Blender MCP und Luw.ai MCP verbunden

Using Blender, frame the living room from the doorway and save a viewport screenshot.
Then use Luw.ai to render it photoreal in Japandi style, give me 2 options,
and make a slow orbit video of the one I pick.

Zu den Namen auf dieser Seite. Luw.ai ist ein unabhängiges Produkt und steht in keiner Verbindung zu Autodesk (AutoCAD, Revit, 3ds Max), Trimble (SketchUp), Robert McNeel & Associates (Rhino, Grasshopper), Graphisoft (Archicad), der Blender Foundation, Epic Games (Unreal Engine), Unity Technologies, Adobe (Photoshop), Figma, Canva, Anthropic (Claude), OpenAI (ChatGPT, Codex), Anysphere (Cursor), Microsoft (VS Code, GitHub Copilot), Google (Gemini) oder anderen hier genannten Unternehmen und wird von diesen weder unterstützt noch gesponsert. Produktnamen dienen ausschließlich der Beschreibung der Kompatibilität; alle Marken gehören ihren jeweiligen Inhabern. MCP-Server für Anwendungen von Drittanbietern werden von diesen Anbietern oder ihren Communitys veröffentlicht; Luw.ai kontrolliert diese Anwendungen nicht — es arbeitet mit den Bildern und 3D-Dateien, die sie exportieren.

Luw.ai REST-API v2

Innenarchitektur-API, Rendering-API und Bild-zu-3D-API an einem Endpunkt

Jedes Luw.ai-Modell ist über dieselben zwei Aufrufe erreichbar. Senden Sie einen Job mit Modellnamen und Bild-URL an /v2/generate, erhalten Sie eine processing_url zurück und fragen Sie /v2/results ab, bis das Ergebnis bereit ist.

Terminal

curl -X POST https://api.luw.ai/v2/generate \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_LUW_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"interior","image":"https://example.com/room.jpg","styles":"Japandi"}'
# → {"processing_url": "…"}; fetch the result:
curl -X POST https://api.luw.ai/v2/results \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_LUW_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"processing_url":"…"}'

JavaScript

const headers = { Authorization: "Bearer YOUR_LUW_API_KEY", "Content-Type": "application/json" };
const post = (path, body) =>
  fetch(`https://api.luw.ai/v2${path}`, { method: "POST", headers, body: JSON.stringify(body) }).then((r) => r.json());

const job = await post("/generate", { model: "interior", image: "https://example.com/room.jpg", styles: "Japandi" });
let res;
do {
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 2000));
  res = await post("/results", { processing_url: job.processing_url });
} while (res.status !== false && !res.output);
console.log(res.output);

Python

import time, requests

H = {"Authorization": "Bearer YOUR_LUW_API_KEY"}
job = requests.post("https://api.luw.ai/v2/generate", headers=H,
                    json={"model": "interior", "image": "https://example.com/room.jpg", "styles": "Japandi"}).json()
while True:
    time.sleep(2)
    res = requests.post("https://api.luw.ai/v2/results", headers=H,
                        json={"processing_url": job["processing_url"]}).json()
    if res.get("output") or res.get("status") is False:
        break
print(res.get("output"))

Senden Sie beim Wiederholen derselben Anfrage einen Idempotency-Key-Header, dann wird nichts doppelt berechnet. Alle Parameter aller Modelle finden Sie in der API-Dokumentation.

Verfügbare Modelle

Luw.ai API-Modelle und ihre Einsatzbereiche
model	Produkt	Einbauen in…
`interior`	Innenbereich AI	Eine Innenarchitektur-API zur Raumumgestaltung und eine Virtual-Staging-API für leere Räume — Immobilienportale, Möbelhäuser, Renovierungs-Apps
`exterior`	Außenbereich AI	Fassadenmodernisierung, Vorschauen der Außenwirkung, Konfiguratoren für Bauträger
`sketch`	Skizze AI	Eine Skizze-zu-Rendering-API für Zeichen-Apps und Design-Tools
`render`	Render AI	Eine KI-Rendering-API für Exporte aus CAD-, BIM- und 3D-Software
`magicprompt`	Zauberwort AI	Bearbeitung per Satz, in 2K oder 4K
`magicwand`	Zauberstab AI	Materialwechsel und Objektentfernung innerhalb einer Maske
`landscape`	Landschaft AI	Garten- und Außenanlagenplanung, abgestimmt auf Ort und Sonneneinstrahlung
`enhance` · `expand`	Photo Enhance AI · Erweitern AI	Eine API zum Hochskalieren von Bildern (2×, 4×, 8×) und für Outpainting
`removefurniture`	Möbel entfernen AI	Einen möblierten Raum leeren, bevor er neu eingerichtet wird
`removebg` · `changebg`	Hintergrund ändern AI	Eine API zur Hintergrundentfernung und generierte Produktszenen
`segment` · `segmentprompt`	Segment AI	Objektmasken für Ihre eigenen Bearbeitungstools
`fluw` · `fluwvector`	Fluw AI	Eine Text-zu-Bild-API mit SVG-Ausgabe
`vector`	Vektor AI	Foto oder Zeichnung zu sauberem SVG
`pattern`	Muster AI	Nahtlose Texturen für Konfiguratoren und 3D-Engines
`video`	Video AI	Eine Bild-zu-Video-API mit cineastischen Kamerabewegungen
`3dgen`	3DGen AI	Eine Bild-zu-3D-API, die ein texturiertes GLB-Modell liefert
`archigpt`	ArchiGPT	Antworten zu Architektur und Design direkt in Ihrem Produkt
`puw`	Fluw-Workflows	Ihre eigene mehrstufige Pipeline als ein einziger Endpunkt — siehe unten

Workflow-API

Machen Sie aus einem No-Code-KI-Workflow Ihren eigenen API-Endpunkt

Verketten Sie Modelle auf dem Fluw-Canvas — etwa Raum leeren, in drei Stilen einrichten, jedes Ergebnis auf 4K hochskalieren — und markieren Sie die Eingaben, die Sie ändern möchten, als Variablen. „Use as API“ macht daraus einen einzigen Endpunkt für die gesamte Pipeline.

Rufen Sie ihn mit "model": "puw" und der pid Ihres Workflows auf; nur die Variablen sind freigegeben, alles andere nutzt die auf dem Canvas gespeicherten Werte.
Der Fortschritt zeigt, welcher Schritt gerade läuft, und der fertige Job liefert die Ausgabe jedes Schritts, nicht nur die des letzten.
Übergeben Sie ein Array, um einen Batch auszuführen: bis zu 40 Elemente pro Anfrage in bezahlten Plänen (5 im kostenlosen Plan), wobei sich jedes Element einzeln wiederholen lässt.

Workflow als Batch ausführen

curl -X POST https://api.luw.ai/v2/generate \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_LUW_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "puw",
  "pid": "YOUR_WORKFLOW_ID",
  "inputs": {
    "dynamicInputs": [
      {
        "id": "room",
        "label": "Room photo",
        "value": ["https://example.com/a.jpg", "https://example.com/b.jpg"]
      }
    ]
  }
}'

White-Label & Partner

White-Label-KI für Innenarchitektur, Rendering und Virtual Staging unter Ihrer Marke

Proptech-Plattformen, Möbelhändler, CAD-Anbieter und Agenturen integrieren Luw.ai in ihr eigenes Produkt. Ihre Kunden sehen Ihren Namen; Luw.ai übernimmt die Generierung.

Ihre Marke auf jedem Ergebnis

Im E3-Plan und in individuellen Plänen wird das Luw.ai-Branding aus den Render-Ergebnissen entfernt, und Sie können Ihr eigenes Logo hinzufügen. Team-Pläne enthalten eine erweiterte Lizenz mit Branding- und Wiederverkaufsrechten.

Bauen Sie Ihre eigene App auf unserer Engine

Ein Küchenplaner, ein Tool für Immobilieninserate, ein Raumvisualisierer für ein Möbelhaus, eine spezialisierte Design-App: Sie bauen die Oberfläche, rufen die API auf und behalten die Kundenbeziehung. White-Label-Oberfläche oder nur API — Sie entscheiden.

Partner- und Reseller-Programm

Regionale Distributoren und Reseller erzielen wiederkehrende Umsätze mit den Konten, die sie eröffnen — Gebiet, Preise und Support werden schriftlich vereinbart. Entwickler erhalten Sandbox-Konten, Einblick in die Roadmap und einen direkten Draht zum Team.

Wer auf der Luw.ai API aufbaut

Immobilienportale

Eine Virtual-Staging-API für jedes leere Inseratsfoto, dazu Möbelentfernung für bewohnte Räume.

Möbel- & Einrichtungshandel

Zeigen Sie ein Produkt im eigenen Raum der Kundschaft, vor generierten Lifestyle-Hintergründen oder als 3D-Modell.

CAD- & BIM-Software

Fügen Sie einen KI-Render-Button hinzu, der die aktuelle Ansicht an die Rendering-API sendet und ein fotorealistisches Bild zurückgibt.

Agenturen & Studios

Wickeln Sie Kundenprojekte über Ihr eigenes Tool unter Ihrer Marke ab — mit einem gemeinsamen Render-Kontingent fürs Team und einer einzigen Rechnung.

Als Partner bewerben Team-Pläne vergleichen

Preise

Bezahlt wird pro Design, nicht pro Nutzer

Der MCP-Server und die API verbrauchen dieselben Luw.ai-Credits wie die Web-App, nach denselben Planregeln für Auflösung, Wasserzeichen und Modelle. Das Verbinden kostet nichts, und neue Konten erhalten kostenlose Credits zum Ausprobieren.

Credits pro MCP-Tool-Aufruf
Aufruf	Credits
Innen, Außen, Landschaft, Skizze, Rendering, Bearbeitung, Maske, Hochskalieren, Hintergrund, Muster	1
Text zu Bild oder SVG	2
Bild zu 3D (GLB)	3 · 8 mit Symphony
Bild zu Video	10 · 20 mit Symphony
ArchiGPT	1 pro ~3.000 Wörter
Ergebnisse, Optionen, Uploads, Projekte	Kostenlos

Variationen werden jeweils als eine Generierung abgerechnet.

Preis pro Render nach Luw.ai-Plan
Plan	Renders / Monat	Pro Render
Kostenlos	2 Credits täglich	$0 · 512px, Wasserzeichen
Pro	200	$0.10
Ultra · API-Zugriff	1,200	$0.07
E1 · Studio	5,000	$0.06
E3 · White-Label	20,000	$0.05
Individuell	Unbegrenzt	Volumenpreise, SLA

Bezahlte Pläne enthalten eine kommerzielle Lizenz und 4K-Ausgabe ohne Wasserzeichen. Alle Pläne und Token-Pakete finden Sie auf der Preisseite.

MCP-Server vs. API

Was brauchen Sie?

Die meisten Teams nutzen beides: Designer arbeiten über den MCP-Server, das Produkt ruft die API auf.

Luw.ai MCP-Server im Vergleich zur Luw.ai REST-API
Vergleich	MCP-Server	REST API
Wer ruft auf	Ein KI-Assistent, in Ihrem Auftrag	Ihr Code
Wie Sie fragen	Natürliche Sprache im Chat	JSON: ein Modellname und Parameter
Einrichtung	URL einfügen und anmelden oder ein einziger npx-Befehl	Ein API-Schlüssel und zwei HTTP-Aufrufe
Schritte verketten	Der Assistent entscheidet und verkettet die Tools	Sie orchestrieren selbst oder nutzen einen Fluw-Workflow
Lokale Dateien	Ja, mit dem lokalen Server	Bild-URL senden
White-Label	—	Ja, mit E3 und individuellen Plänen
Abrechnung	Dieselben Credits und dieselben Schlüssel für beides

Sicher im Umgang mit Ihrem Schlüssel

Zustandsloses Hosting

Der gehostete Server speichert nichts. Ihr Schlüssel geht bei jeder Anfrage direkt an die Luw.ai API.

Anmelden statt Kopieren

MCP OAuth mit PKCE übergibt dem Client einen gewöhnlichen API-Schlüssel, den Sie jederzeit löschen können.

Open Source

Der Server steht unter MIT-Lizenz auf GitHub, ist auf npm veröffentlicht und in der MCP Registry als ai.luw/mcp gelistet.

Selbst hosten

Starten Sie npx -y @luw-ai/mcp --http oder das mitgelieferte Dockerfile auf Ihrer eigenen Infrastruktur.

Luw.ai API & MCP — häufige Fragen

Was ist ein MCP-Server, und was macht der Luw.ai MCP-Server?

MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, über den KI-Assistenten wie Claude, ChatGPT und Cursor externe Tools aufrufen können. Der Luw.ai MCP-Server gibt ihnen 21 Design-Tools — Innen-, Außen- und Landschaftsgestaltung, Virtual Staging, Skizze und CAD zum Rendering, Bildbearbeitung, Video und Bild zu 3D. So fordern Sie ein Design in natürlicher Sprache an und erhalten das Ergebnis direkt im Chat.

Ist der Luw.ai MCP-Server kostenlos?

Das Verbinden ist kostenlos, und der Server ist Open Source. Jede Generierung verbraucht Luw.ai-Credits — 1 Credit für die meisten Designs —, und neue Konten erhalten kostenlose Credits zum Ausprobieren. Der kostenlose Plan bietet täglich 2 Credits mit 512px und Wasserzeichen; bezahlte Pläne liefern 4K ohne Wasserzeichen.

Wie füge ich Luw.ai zu Claude hinzu?

Öffnen Sie in claude.ai oder Claude Desktop die Einstellungen und dann Konnektoren, wählen Sie „Benutzerdefinierten Konnektor hinzufügen“, fügen Sie diese URL ein: https://mcp.luw.ai/mcp, klicken Sie auf „Verbinden“ und melden Sie sich bei Luw.ai an. Führen Sie in Claude Code claude mcp add --transport http luw https://mcp.luw.ai/mcp --scope user aus, geben Sie dann /mcp ein und melden Sie sich an.

Wie verbinde ich Luw.ai mit ChatGPT?

Öffnen Sie in ChatGPT die Einstellungen, dann „Apps & Konnektoren“ und „Erweiterte Einstellungen“, und aktivieren Sie den Entwicklermodus. Klicken Sie auf „Erstellen“, geben Sie https://mcp.luw.ai/mcp als URL ein, wählen Sie OAuth und melden Sie sich bei Luw.ai an.

Welche KI-Assistenten und Code-Editoren werden unterstützt?

Für Claude (claude.ai, Claude Desktop, Mobil und Claude Code), ChatGPT, Cursor, VS Code mit GitHub Copilot, Windsurf, OpenAI Codex CLI, Gemini CLI und Kiro gibt es Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Jeder andere Client, der Remote-MCP über Streamable HTTP oder lokale stdio-Server unterstützt, funktioniert ebenfalls.

Können Claude Code oder Cursor mit einem MCP-Server Bilder generieren?

Ja. Mit verbundenem Luw.ai erstellt luw_generate_image Bilder aus Text mit Fluw AI oder als SVG-Vektoren, und mit den anderen Tools lassen sich Bilder bearbeiten, hochskalieren, rendern und animieren. Mit dem lokalen Server kann der Assistent direkt mit Bilddateien in Ihrem Projektordner arbeiten.

Brauche ich einen API-Schlüssel für den MCP-Server?

Nicht für den gehosteten Server: Clients mit MCP-Anmeldung lassen Sie sich bei Luw.ai anmelden, und dabei wird automatisch ein Schlüssel für Sie erstellt. Der lokale Server und Clients ohne Anmeldefunktion nutzen einen Schlüssel, den Sie auf der API-Seite unter app.luw.ai/dashboard/api erstellen.

Kann der MCP-Server Bilder auf meinem Computer nutzen?

Der lokale Server schon: Geben Sie ihm einen Pfad wie ~/Desktop/room.jpg, und er lädt die Datei als temporäre Datei hoch, die nach 12 Stunden gelöscht wird. Der gehostete Server kann nicht auf Ihre Festplatte zugreifen — geben Sie ihm daher eine Bild-URL oder hängen Sie das Bild in einem Client an, der es weiterreicht.

Funktioniert Luw.ai mit AutoCAD, Revit, SketchUp oder Blender?

Ja, über deren Exporte. Verbinden Sie den MCP-Server für AutoCAD, Revit, SketchUp, Rhino, Archicad, 3ds Max oder Blender, den Sie nutzen, zusammen mit Luw.ai, und Ihr Assistent kann einen Viewport, Grundriss oder Screenshot an Luw.ai übergeben — für ein fotorealistisches Rendering, eine Bearbeitung, ein Video oder ein 3D-Modell. Luw.ai kontrolliert diese Anwendungen nicht und ist nicht mit ihren Herstellern verbunden.

Gibt es eine Innenarchitektur-API oder eine Virtual-Staging-API?

Ja. Das Innenraum-Modell der Luw.ai REST-API gestaltet ein Raumfoto im gewünschten Stil um und kann einen leeren Raum per Virtual Staging einrichten. Dieselbe API deckt Außen- und Landschaftsgestaltung, Skizze und CAD zum Rendering, Hochskalieren, Hintergrundentfernung, Bild zu Video und Bild zu 3D ab.

Sollte ich den MCP-Server oder die API nutzen?

Nutzen Sie den MCP-Server, wenn eine Person über einen KI-Assistenten arbeitet und in natürlicher Sprache fragen möchte. Nutzen Sie die REST-API, wenn Ihre eigene Software Luw.ai aufruft — eine Website, eine App oder eine Batch-Pipeline. Beide nutzen dieselben API-Schlüssel und Credits, daher setzen viele Teams auf beides.

Kann ich Luw.ai als White-Label nutzen?

Ja. Im E3-Plan und in individuellen Plänen wird das Luw.ai-Branding aus den Ergebnissen entfernt, und Sie können Ihr eigenes Logo hinzufügen; Team-Pläne enthalten eine erweiterte Lizenz mit Branding- und Wiederverkaufsrechten. Wenn Sie Ihr eigenes Produkt bauen oder Luw.ai in Ihrem Markt weiterverkaufen möchten, bewerben Sie sich unter app.luw.ai/partners.

Wird mir doppelt berechnet, wenn eine Anfrage fehlschlägt und ich sie wiederhole?

Nein. Der MCP-Server sendet bei jeder Generierung einen Idempotency-Key, sodass eine Wiederholung den ursprünglichen Job zurückgibt, statt neu abzurechnen. Machen Sie es in Ihren eigenen API-Aufrufen genauso und senden Sie beim Wiederholen einer Anfrage einen Idempotency-Key-Header mit.

Ist der Luw.ai MCP-Server Open Source, und kann ich ihn selbst hosten?

Ja. Der Server steht unter MIT-Lizenz auf GitHub unter Luvi-io/luw-mcp und ist auf npm als @luw-ai/mcp veröffentlicht. Starten Sie npx -y @luw-ai/mcp --http oder das mitgelieferte Dockerfile, um den Streamable-HTTP-Endpunkt selbst zu hosten; er ist zustandslos, und jede Anfrage bringt ihren eigenen Schlüssel mit.

Darf ich die Bilder kommerziell nutzen?

In bezahlten Plänen ja: Ab Pro ist eine kommerzielle Lizenz enthalten, und Team-Pläne bieten zusätzlich eine erweiterte Lizenz. Ergebnisse aus dem kostenlosen Plan tragen ein Wasserzeichen und sind nur für den privaten Gebrauch bestimmt.

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Über uns

Was ist Luw.ai und was macht es?

Welche 3D-Software ist mit Luw.ai kompatibel?

Kann ich bestimmte Teile meines Designs modifizieren?

Kann ich Luw.ai für kommerzielle Projekte nutzen?

Wie verwende ich die HD - 4K - 8K Export- oder Supersize-Funktion?

Kann ich handgezeichnete Skizzen verwenden?

Wie öffne ich GLB-, OBJ- oder STL-Dateien, ohne etwas zu installieren?

Kann ich DXF-, IFC- oder SVG-Grundrisse im Durchsuchenr ansehen?

Wer kann Luw.ai nutzen?

Entdecke die luw.ai-Tools

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Innenbereich AI: Gestalte jeden Raum neu und richte Innenräume aus einem einzigen Foto ein.
Außenbereich AI: Denke Fassaden, Gärten und die Außenwirkung in Sekunden neu.
3D AI: Verwandle jedes Bild oder jeden Text-Prompt in ein 3D-Modell.
ArchiGPT: Sprich mit deinem persönlichen KI-Architekten über jedes Design.
Möbel entfernen AI: Entferne Möbel und Objekte sofort aus jedem Foto.
Virtual Staging: Möblieren Sie das Foto eines leeren Raums für ein Exposé in rund 20 Sekunden.
3DSpace AI: Bauen Sie ein Raumfoto in 3D nach und platzieren Sie jedes Möbelstück von Hand.
Image Upscaler: Verbessere und skaliere Fotos in niedriger Qualität auf gestochen scharfes 4K.
Skizze AI: Verwandle Handskizzen in fotorealistische Renderings.
Zauberwort: Bearbeite Bilder mit Text-Prompts — ganz ohne Photoshop.
Render AI: Jedes Bild, jeder Prompt oder jedes 3D-Modell zu einem fotorealistischen Rendering.
Zauberstab AI: Markiere mit dem Pinsel einen beliebigen Bereich und lass die KI nur diesen bearbeiten.
Luw.ai Studio: KI-Grundrissgenerator — baue, möbliere und rendere in 3D.
KI für Architekten: Skizze, Foto oder CAD-Export in unter 10 Sekunden zum Rendering.
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