Replicate MCP 서버 통합

“Replicate” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Replicate MCP Server는 AI 어시스턴트와 클라이언트가 Replicate의 API에 원활하게 접근할 수 있도록 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. AI 모델과 Replicate의 광범위한 모델 허브 사이를 연결하여, 사용자가 개발 워크플로 내에서 다양한 기계 학습 모델을 직접 검색, 탐색, 상호작용할 수 있도록 도와줍니다. 이 서버는 시맨틱 모델 검색, 모델 상세 정보 조회, 예측 실행, 컬렉션 관리 등의 작업을 지원합니다. 개발자들은 이미지 생성, 텍스트 분석 등 AI 기능을 빠르게 실험 및 배포할 수 있으며, API 토큰과 표준화된 도구 인터페이스를 통해 안전하게 접근할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소 문서나 코드에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 코드에 명시적인 MCP 리소스는 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

• search_models: 시맨틱 검색으로 모델 찾기
• list_models: Replicate에서 사용 가능한 모델 탐색
• get_model: 특정 모델에 대한 상세 정보 얻기
• list_collections: 모델 컬렉션 탐색
• get_collection: 특정 모델 컬렉션 세부 정보 얻기
• create_prediction: 사용자가 입력한 값으로 선택한 모델 실행

이 MCP 서버의 사용 사례

• AI 모델 탐색: 개발자는 시맨틱 검색 및 탐색 기능을 통해 작업에 적합한 모델을 신속하게 찾을 수 있어 실험과 프로토타이핑이 빨라집니다.
• 모델 정보 조회: 모델의 세부 정보와 버전 내역을 쉽게 확인하여, 통합 또는 배포 시 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
• 예측 실행: MCP 도구 인터페이스를 통해 모델을 직접 실행하여, 이미지 생성, 텍스트 변환 등 다양한 작업을 호환되는 AI 플랫폼 내에서 수행할 수 있습니다.
• 컬렉션 관리: 모델 컬렉션에 접근하고 정리하여, 팀 또는 프로젝트에 적합한 모델을 쉽게 관리 및 선별할 수 있습니다.
• 워크플로 자동화: Replicate의 기능을 자동화된 개발 워크플로에 통합하여, 반복되는 AI 작업을 효율적으로 줄이고 간소화할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Replicate의 API 토큰 페이지 에서 Replicate API 토큰을 받으세요.
3. Windsurf 설정 파일에 MCP 서버 구성을 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 인터페이스에서 Replicate MCP 서버가 사용 가능한지 확인하세요.

Claude

1. 서버를 전역 설치하세요:
   npm install -g mcp-replicate
2. Replicate API 토큰을 받으세요.
3. Claude Desktop 설정을 열고 “개발자” 섹션으로 이동하세요.
4. “구성 편집"을 클릭하고 다음을 추가하세요:

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

5. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요. 망치 도구 아이콘을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js를 설치하고 Replicate API 토큰을 받으세요.
2. Cursor의 설정에 다음을 추가하세요:

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

3. 저장 후 Cursor를 재시작하여 서버를 활성화하세요.

Cline

1. Node.js가 설치되어 있고 Replicate API 토큰이 준비되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 업데이트하세요:

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

3. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

참고:
API 키는 위의 구성 예시처럼 환경 변수를 사용해 항상 안전하게 보관하세요. 민감한 데이터를 공개 파일에 하드코딩하지 마세요.

env 및 inputs 예시

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

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로에 통합하려면, 먼저 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 능력에 접근할 수 있습니다. “replicate"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 자신의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

Roots 지원: 사용 가능한 문서에 명시되지 않음.

위 표를 기반으로, Replicate MCP Server는 설치 및 도구 사용에 관한 문서가 잘 갖추어져 있으나 프롬프트 템플릿과 명시적 MCP 리소스는 부족합니다. 샘플링 및 roots 지원도 언급되어 있지 않습니다. MCP를 통해 Replicate API 접근을 원하는 개발자라면, 모델 검색 및 예측 도구에 중점을 둘 때 강력한 선택지이지만, 고급 MCP 프리미티브 측면에서는 다소 부족할 수 있습니다.

MCP 점수

평가: 7/10
실용적이고 견고한 Replicate용 MCP 서버로, 훌륭한 도구와 명확한 설정법을 제공하지만, 일부 고급 MCP 기능과 프롬프트/리소스 관련 문서가 부족합니다.