Intégration du serveur MCP Replicate

À quoi sert le serveur MCP “Replicate” ?

Le serveur MCP Replicate est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour offrir un accès fluide à l’API de Replicate pour les assistants et clients IA. En faisant le lien entre les modèles d’IA et le vaste hub de modèles de Replicate, il permet aux utilisateurs de rechercher, parcourir et interagir avec divers modèles de machine learning directement depuis leurs flux de développement. Le serveur prend en charge des tâches telles que la recherche sémantique de modèles, la récupération de détails sur les modèles, l’exécution de prédictions et la gestion de collections. Cela permet aux développeurs d’expérimenter rapidement et de déployer des fonctionnalités d’IA telles que la génération d’images, l’analyse de texte, etc., tout en gardant un accès sécurisé via des jetons d’API et des interfaces d’outils standardisées.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans la documentation ou le code du dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation ou le code disponible.

Liste des outils

• search_models : Trouver des modèles grâce à la recherche sémantique.
• list_models : Parcourir les modèles disponibles sur Replicate.
• get_model : Obtenir des informations détaillées sur un modèle spécifique.
• list_collections : Parcourir les collections de modèles.
• get_collection : Obtenir des détails sur une collection de modèles spécifique.
• create_prediction : Exécuter un modèle sélectionné avec des entrées fournies par l’utilisateur.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Découverte de modèles IA : Les développeurs peuvent utiliser la recherche sémantique et la navigation pour trouver rapidement des modèles adaptés à leurs besoins, accélérant ainsi l’expérimentation et le prototypage.
• Récupération d’informations sur les modèles : Obtenez facilement les détails et l’historique de versions des modèles, pour prendre des décisions éclairées lors de l’intégration ou du déploiement.
• Exécution de prédictions : Lancez des modèles directement via l’interface d’outil MCP, permettant des tâches telles que la génération d’images, la transformation de texte, etc. depuis les plateformes IA compatibles.
• Gestion des collections : Accédez aux collections de modèles et organisez-les, facilitant ainsi leur gestion et leur sélection pour vos équipes ou projets.
• Automatisation des workflows : Intégrez les capacités de Replicate dans des processus de développement automatisés, réduisant le travail manuel et rationalisant les tâches IA répétitives.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Obtenez votre jeton d’API Replicate sur la page des jetons d’API Replicate.
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP à votre fichier de paramètres Windsurf :

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

4. Enregistrez les paramètres et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur MCP Replicate est disponible dans votre interface.

Claude

1. Installez le serveur globalement :
   npm install -g mcp-replicate
2. Récupérez votre jeton d’API Replicate.
3. Ouvrez les paramètres de Claude Desktop et rendez-vous dans la section « Développeur ».
4. Cliquez sur « Modifier la config » et ajoutez :

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

5. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop. Vérifiez la présence de l’icône d’outil marteau pour confirmer.

Cursor

1. Installez Node.js et récupérez votre jeton d’API Replicate.
2. Dans la configuration de Cursor, ajoutez :

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

3. Enregistrez et redémarrez Cursor pour activer le serveur.

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé et que votre jeton d’API Replicate est prêt.
2. Mettez à jour le fichier de configuration de Cline :

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

3. Enregistrez les modifications et redémarrez Cline.

Remarque :
Sécurisez toujours vos clés API en utilisant des variables d’environnement comme dans les exemples de configuration ci-dessus. Évitez d’écrire en dur des données sensibles dans des fichiers accessibles publiquement.

Exemple avec env et inputs

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

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “replicate” par le nom réel de votre serveur MCP et à renseigner l’URL de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Prise en charge des roots : Non spécifié dans la documentation disponible.

D’après le tableau ci-dessus, le serveur MCP Replicate est bien documenté pour l’installation et l’utilisation des outils, mais il manque les modèles de prompt et les ressources MCP explicites. L’échantillonnage et la gestion des roots ne sont pas mentionnés. Pour les développeurs cherchant un accès API Replicate via MCP, c’est un excellent choix si vous visez la découverte de modèles et les outils de prédiction ; il est cependant moins complet pour les primitives MCP avancées.

Score MCP

Note : 7/10
Un serveur MCP solide et pratique pour Replicate, avec un outillage robuste et une configuration claire, mais auquel il manque certaines fonctionnalités MCP avancées et une documentation sur les prompts/ressources.