Replicate MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Replicate” MCP Server?

Replicate MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server laget for å gi sømløs tilgang til Replicates API for AI-assistenter og klienter. Ved å bygge bro mellom AI-modeller og Replicates omfattende modellhub, lar den brukere søke, bla og samhandle med ulike maskinlæringsmodeller direkte fra utviklingsarbeidsflytene sine. Serveren støtter oppgaver som semantisk modellsøk, henting av modelldetaljer, kjøring av prediksjoner og håndtering av samlinger. Dette gir utviklere mulighet til raskt å eksperimentere med og distribuere AI-funksjonalitet som bildegenerering, tekstanalyse og mer – alt med sikker tilgang via API-tokens og standardiserte verktøygrensesnitt.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i dokumentasjonen eller koden til depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over verktøy

• search_models: Finn modeller ved hjelp av semantisk søk.
• list_models: Bla gjennom tilgjengelige modeller på Replicate.
• get_model: Hent detaljert informasjon om en spesifikk modell.
• list_collections: Bla gjennom samlinger av modeller.
• get_collection: Hent detaljer om en spesifikk modellsamling.
• create_prediction: Kjør en valgt modell med brukerens innspill.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Oppdage AI-modeller: Utviklere kan bruke semantisk søk og bla-funksjoner for raskt å finne modeller som passer til oppgavene deres, noe som akselererer eksperimentering og prototyping.
• Innhenting av modellinformasjon: Hent enkelt detaljer og versjonshistorikk for modeller, slik at du kan ta informerte valg ved integrering eller distribusjon.
• Kjøre prediksjoner: Kjør modeller direkte via MCP-verktøygrensesnittet, slik at du kan utføre oppgaver som bildegenerering, teksttransformasjon og mer fra kompatible AI-plattformer.
• Administrere samlinger: Få tilgang til og organiser modellsamlinger, noe som gjør det enklere å administrere og kuratere relevante modeller for team eller prosjekter.
• Automatisering av arbeidsflyter: Integrer Replicates funksjonalitet i automatiserte utviklingsflyter, reduser manuell innsats og effektiviser gjentatte AI-oppgaver.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert.
2. Hent din Replicate API-token fra Replicates API-token-side.
3. Legg til MCP-serverkonfigurasjonen i Windsurf-innstillingsfilen:

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

4. Lagre innstillingene og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at Replicate MCP-serveren er tilgjengelig i grensesnittet.

Claude

1. Installer serveren globalt:
   npm install -g mcp-replicate
2. Hent din Replicate API-token.
3. Åpne Claude Desktop-innstillinger og gå til “Utvikler”-seksjonen.
4. Klikk “Rediger konfig” og legg til:

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

5. Lagre og start Claude Desktop på nytt. Se etter hammerverktøyikonet for å bekrefte.

Cursor

1. Installer Node.js og hent din Replicate API-token.
2. I Cursors konfigurasjon, legg til:

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

3. Lagre og start Cursor på nytt for å aktivere serveren.

Cline

1. Sørg for at Node.js er installert og din Replicate API-token er klar.
2. Oppdater Cline-konfigurasjonsfilen:

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

3. Lagre endringer og start Cline på nytt.

Merk:
Sikre alltid API-nøklene dine ved å bruke miljøvariabler som vist i eksemplene over. Unngå å hardkode sensitiv informasjon i offentlig tilgjengelige filer.

Eksempel med env og inputs

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

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsseksjonen setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke MCP som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å endre “replicate” til navnet på din faktiske MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Roots-støtte: Ikke spesifisert i tilgjengelig dokumentasjon.

Basert på tabellen over er Replicate MCP Server godt dokumentert for installasjon og bruk av verktøy, men mangler prompt-maler og eksplisitte MCP-ressurser. Sampling og roots-støtte er ikke nevnt. For utviklere som ønsker Replicate API-tilgang via MCP, er det et sterkt valg hvis fokuset er på modelloppdagelse og prediksjonsverktøy, men det er mindre komplett på avanserte MCP-primitiver.

MCP-score

Vurdering: 7/10
En solid, praktisk MCP-server for Replicate med robuste verktøy og tydelig oppsett, men mangler noen avanserte MCP-funksjoner og dokumentasjon på prompt/ressurser.