Integración del Servidor MCP de Replicate
Integra el amplio catálogo de modelos de IA de Replicate en tus proyectos de FlowHunt. Busca, explora y ejecuta modelos fácilmente usando el conector Replicate MCP Server.

¿Qué hace el Servidor MCP de “Replicate”?
El Servidor MCP de Replicate es un servidor del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) diseñado para proporcionar acceso fluido a la API de Replicate para asistentes de IA y clientes. Al unir el acceso entre los modelos de IA y el extenso centro de modelos de Replicate, permite a los usuarios buscar, explorar e interactuar con varios modelos de aprendizaje automático directamente desde sus flujos de desarrollo. El servidor soporta tareas como búsqueda semántica de modelos, obtención de detalles del modelo, ejecución de predicciones y gestión de colecciones. Esto permite a los desarrolladores experimentar rápidamente y desplegar capacidades de IA como generación de imágenes, análisis de texto y más, todo manteniendo el acceso seguro mediante tokens de API e interfaces de herramientas estandarizadas.
Lista de Prompts
No se mencionan plantillas de prompt explícitas en la documentación del repositorio ni en el código.
Lista de Recursos
No se describen recursos MCP explícitos en la documentación o el código disponible.
Lista de Herramientas
- search_models: Encuentra modelos usando búsqueda semántica.
- list_models: Explora los modelos disponibles en Replicate.
- get_model: Obtén información detallada sobre un modelo específico.
- list_collections: Explora colecciones de modelos.
- get_collection: Obtén detalles sobre una colección de modelos específica.
- create_prediction: Ejecuta un modelo seleccionado con entradas proporcionadas por el usuario.
Casos de uso de este Servidor MCP
- Descubrimiento de modelos de IA: Los desarrolladores pueden usar la búsqueda semántica y las funciones de exploración para encontrar rápidamente modelos adecuados a sus tareas, acelerando la experimentación y el prototipado.
- Recuperación de información de modelos: Obtén fácilmente detalles e historial de versiones de los modelos, apoyando la toma de decisiones informada al integrar o desplegar modelos.
- Ejecución de predicciones: Ejecuta modelos directamente mediante la interfaz de herramientas MCP, permitiendo tareas como generación de imágenes, transformación de texto y más dentro de plataformas de IA compatibles.
- Gestión de colecciones: Accede y organiza colecciones de modelos, facilitando la gestión y curación de modelos relevantes para equipos o proyectos.
- Automatización de flujos de trabajo: Integra las capacidades de Replicate en flujos de desarrollo automatizados, reduciendo trabajo manual y agilizando tareas de IA repetitivas.
Cómo configurarlo
Windsurf
- Asegúrate de que Node.js esté instalado.
- Obtén tu token de API de Replicate desde la página de tokens de API de Replicate.
- Añade la configuración del servidor MCP a tu archivo de ajustes de Windsurf:
{ "mcpServers": { "replicate": { "command": "mcp-replicate", "env": { "REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here" } } } }
- Guarda los ajustes y reinicia Windsurf.
- Verifica que el servidor MCP de Replicate está disponible en tu interfaz.
Claude
- Instala el servidor globalmente:
npm install -g mcp-replicate
- Obtén tu token de API de Replicate.
- Abre los Ajustes de Claude Desktop y navega a la sección “Desarrollador”.
- Haz clic en “Editar configuración” y añade:
{ "mcpServers": { "replicate": { "command": "mcp-replicate", "env": { "REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here" } } } }
- Guarda y reinicia Claude Desktop. Busca el icono de herramienta de martillo para confirmar.
Cursor
- Instala Node.js y obtén tu token de API de Replicate.
- En la configuración de Cursor, añade:
{ "mcpServers": { "replicate": { "command": "mcp-replicate", "env": { "REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here" } } } }
- Guarda y reinicia Cursor para activar el servidor.
Cline
- Asegúrate de que Node.js esté instalado y tu token de API de Replicate esté listo.
- Actualiza el archivo de configuración de Cline:
{ "mcpServers": { "replicate": { "command": "mcp-replicate", "env": { "REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here" } } } }
- Guarda los cambios y reinicia Cline.
Nota:
Asegura siempre tus claves de API utilizando variables de entorno como se muestra en los ejemplos de configuración anteriores. Evita incluir datos sensibles en archivos accesibles públicamente.
Ejemplo con env e inputs
{
"mcpServers": {
"replicate": {
"command": "mcp-replicate",
"env": {
"REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here"
},
"inputs": {}
}
}
}
Cómo usar este MCP dentro de flujos
Uso de MCP en FlowHunt
Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"replicate": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “replicate” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.
Resumen
Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
---|---|---|
Resumen | ✅ | |
Lista de Prompts | ⛔ | No se mencionan plantillas de prompt en el repo. |
Lista de Recursos | ⛔ | No se describen recursos explícitos. |
Lista de Herramientas | ✅ | 6 herramientas para modelos y predicciones. |
Seguridad de claves API | ✅ | Configuración por variables de entorno, ejemplos. |
Soporte de sampling (menos relevante aquí) | ⛔ | No se menciona sampling ni roots en la documentación. |
Soporte de roots: No especificado en la documentación disponible.
Según las tablas anteriores, el Servidor MCP de Replicate está bien documentado para su instalación y uso de herramientas, pero carece de plantillas de prompt y recursos MCP explícitos. No se menciona el soporte para sampling ni para roots. Para desarrolladores que buscan acceso a la API de Replicate mediante MCP, es una opción sólida si tu enfoque está en el descubrimiento de modelos y herramientas de predicción, aunque es menos completo en cuanto a primitivas avanzadas de MCP.
Puntuación MCP
¿Tiene LICENSE? | ✅ (MIT) |
---|---|
¿Tiene al menos una herramienta? | ✅ |
Cantidad de Forks | 16 |
Cantidad de Stars | 72 |
Valoración: 7/10
Un servidor MCP robusto y práctico para Replicate, con buenas herramientas y configuración clara, pero le faltan algunas funciones avanzadas de MCP y documentación sobre prompts/recursos.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el Servidor MCP de Replicate?
El Servidor MCP de Replicate conecta FlowHunt con la API de Replicate, permitiéndote buscar, explorar y ejecutar predicciones en miles de modelos de IA directamente desde tus flujos de trabajo automatizados.
- ¿Qué herramientas proporciona el Servidor MCP de Replicate?
Ofrece búsqueda semántica de modelos, exploración, recuperación de información detallada, ejecución de predicciones y herramientas de gestión de colecciones, facilitando la experimentación y el despliegue de modelos de IA.
- ¿Cómo protejo mis claves de API?
Utiliza siempre variables de entorno (como se muestra en los ejemplos de configuración) para almacenar tu token de API de Replicate. Evita incluir información sensible en archivos públicos.
- ¿Cuáles son casos de uso comunes para esta integración?
Los casos típicos incluyen descubrimiento rápido de modelos, ejecución de predicciones de IA (como generación de imágenes o texto), obtención de detalles de modelos y automatización de flujos que aprovechan el centro de modelos de Replicate.
- ¿El Servidor MCP de Replicate admite plantillas de prompt o recursos personalizados?
No, la documentación y el código actuales no mencionan plantillas de prompt ni recursos MCP personalizados. El enfoque está en herramientas para el acceso a modelos y predicciones.
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