Integrace Replicate MCP Serveru

Co dělá “Replicate” MCP Server?

Replicate MCP Server je server protokolu Model Context Protocol (MCP), který umožňuje bezproblémový přístup k API Replicate pro AI asistenty a klienty. Přemosťuje propast mezi AI modely a rozsáhlým modelem hubem Replicate, takže uživatelé mohou vyhledávat, procházet a interagovat s různými strojově-učícími modely přímo ze svých vývojových workflow. Server podporuje úlohy jako sémantické vyhledávání modelů, získávání detailů o modelech, spouštění predikcí a správu kolekcí. Umožňuje tak vývojářům rychle experimentovat a nasazovat AI schopnosti jako generování obrázků, analýzu textu a další, a to vše při zachování bezpečného přístupu pomocí API tokenů a standardizovaných rozhraní nástrojů.

Seznam promptů

V dokumentaci repozitáře ani v kódu nejsou výslovně uvedeny šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci ani v kódu nejsou výslovně popsány MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• search_models: Vyhledávání modelů pomocí sémantického hledání.
• list_models: Procházení dostupných modelů na Replicate.
• get_model: Získání detailních informací o konkrétním modelu.
• list_collections: Procházení kolekcí modelů.
• get_collection: Získání detailů o konkrétní kolekci modelů.
• create_prediction: Spuštění vybraného modelu s uživatelskými vstupy.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Objevování AI modelů: Vývojáři mohou pomocí sémantického vyhledávání a prohlížení rychle najít vhodné modely pro své úkoly, což urychluje experimentování a prototypování.
• Získávání informací o modelech: Snadné načtení detailů a historie verzí modelů pro informované rozhodování při jejich integraci nebo nasazení.
• Spouštění predikcí: Spouštějte modely přímo přes rozhraní MCP nástroje, což umožňuje generování obrázků, transformaci textu a další úlohy v rámci kompatibilních AI platforem.
• Správa kolekcí: Přístup a organizace kolekcí modelů, což usnadňuje správu a kurátorství relevantních modelů pro týmy či projekty.
• Automatizace workflow: Integrovaní schopností Replicate do automatizovaných vývojových workflow snižuje manuální zátěž a urychluje opakované AI úlohy.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Získejte svůj Replicate API token na stránce s API tokeny Replicate.
3. Přidejte konfiguraci MCP serveru do nastavení Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "replicate": {
         "command": "mcp-replicate",
         "env": {
           "REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte nastavení a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že je Replicate MCP server dostupný ve vašem rozhraní.

Claude

1. Nainstalujte server globálně:
   npm install -g mcp-replicate
2. Získejte svůj Replicate API token.
3. Otevřete Nastavení Claude Desktop a přejděte do sekce “Vývojář”.
4. Klikněte na “Editovat konfiguraci” a přidejte:

   {
     "mcpServers": {
       "replicate": {
         "command": "mcp-replicate",
         "env": {
           "REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Claude Desktop. Potvrďte ikonou kladiva.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a získejte svůj Replicate API token.
2. Do konfigurace Cursor přidejte:

   {
     "mcpServers": {
       "replicate": {
         "command": "mcp-replicate",
         "env": {
           "REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. Uložte a restartujte Cursor pro aktivaci serveru.

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a váš Replicate API token je připraven.
2. Aktualizujte konfigurační soubor Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "replicate": {
         "command": "mcp-replicate",
         "env": {
           "REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. Uložte změny a restartujte Cline.

Poznámka:
Vždy zabezpečte své API klíče pomocí proměnných prostředí, jak je ukázáno ve výše uvedených příkladech konfigurace. Vyhněte se hardcodingu citlivých údajů ve veřejně přístupných souborech.

Ukázka s env a inputs

{
  "mcpServers": {
    "replicate": {
      "command": "mcp-replicate",
      "env": {
        "REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Jak použít tento MCP uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do svého toku a připojením k AI agentovi:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto formátu JSON:

{
  "replicate": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “replicate” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastním odkazem MCP serveru.

Přehled

Podpora roots: Není ve dostupné dokumentaci upřesněna.

Na základě výše uvedených tabulek je Replicate MCP Server dobře zdokumentovaný pro instalaci a použití nástrojů, ale chybí šablony promptů a explicitní MCP zdroje. Podpora sampling a roots není zmíněna. Pro vývojáře, kteří hledají přístup k Replicate API přes MCP, jde o silnou volbu, pokud kladete důraz na objevování modelů a nástroje pro predikce, ale méně kompletní v pokročilých MCP prvcích.

MCP skóre

Hodnocení: 7/10
Solidní, praktický MCP server pro Replicate s robustními nástroji a jasným nastavením, ale chybí pokročilejší MCP funkce a dokumentace promptů/zdrojů.