Integracja z Replicate MCP Server

Do czego służy serwer “Replicate” MCP?

Replicate MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do zapewnienia płynnego dostępu do API Replicate dla asystentów AI i klientów. Łącząc modele AI z rozbudowanym katalogiem modeli Replicate, pozwala użytkownikom wyszukiwać, przeglądać i używać różnych modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w swoich przepływach deweloperskich. Serwer obsługuje takie zadania jak semantyczne wyszukiwanie modeli, pobieranie szczegółów modeli, uruchamianie predykcji i zarządzanie kolekcjami. Dzięki temu programiści mogą szybko eksperymentować i wdrażać możliwości AI, takie jak generowanie obrazów, analiza tekstu i wiele innych, zachowując jednocześnie bezpieczeństwo dostępu poprzez tokeny API i standaryzowany interfejs narzędziowy.

Lista promptów

W dokumentacji repozytorium ani w kodzie nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani w kodzie nie opisano jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• search_models: Wyszukaj modele przy użyciu wyszukiwania semantycznego.
• list_models: Przeglądaj dostępne modele w Replicate.
• get_model: Pobierz szczegółowe informacje o wybranym modelu.
• list_collections: Przeglądaj kolekcje modeli.
• get_collection: Pobierz szczegóły wybranej kolekcji modeli.
• create_prediction: Uruchom wybrany model z podanymi przez użytkownika danymi wejściowymi.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Odkrywanie modeli AI: Programiści mogą szybko znajdować odpowiednie modele dzięki funkcjom wyszukiwania semantycznego i przeglądania, co przyspiesza eksperymentowanie i prototypowanie.
• Pobieranie informacji o modelach: Łatwe pobieranie szczegółów i historii wersji modeli, wspierające świadome decyzje przy integracji lub wdrażaniu modeli.
• Uruchamianie predykcji: Wykonywanie modeli bezpośrednio z poziomu narzędzia MCP – umożliwia zadania takie jak generowanie obrazów, transformacja tekstu i inne, w ramach kompatybilnych platform AI.
• Zarządzanie kolekcjami: Dostęp i organizacja kolekcji modeli, co ułatwia zarządzanie i kurację modeli dla zespołów lub projektów.
• Automatyzacja workflow: Integracja możliwości Replicate w zautomatyzowanych przepływach pracy, redukcja ręcznych zadań i usprawnienie powtarzalnych czynności AI.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Pobierz swój token API Replicate ze strony tokenów API Replicate .
3. Dodaj konfigurację serwera MCP do pliku ustawień Windsurf:

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

4. Zapisz ustawienia i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj dostępność serwera Replicate MCP w interfejsie.

Claude

1. Zainstaluj serwer globalnie:
   npm install -g mcp-replicate
2. Pobierz swój token API Replicate.
3. Otwórz Ustawienia Claude Desktop i przejdź do sekcji “Developer”.
4. Kliknij “Edit Config” i dodaj:

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

5. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop. Potwierdź ikoną narzędzia młotka.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i pobierz swój token API Replicate.
2. W konfiguracji Cursor dodaj:

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

3. Zapisz i zrestartuj Cursor, aby aktywować serwer.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany i Twój token API Replicate jest gotowy.
2. Zaktualizuj plik konfiguracyjny Cline:

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

3. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.

Uwaga:
Zawsze zabezpieczaj swoje klucze API, korzystając ze zmiennych środowiskowych jak w powyższych przykładach konfiguracji. Unikaj twardego wpisywania wrażliwych danych w publicznie dostępnych plikach.

Przykład z env i inputs

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane serwera MCP w takim formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI ma dostęp do wszystkich funkcji i możliwości tego MCP jako narzędzia. Pamiętaj, aby zamienić “replicate” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL.

Przegląd

Obsługa roots: Niewskazana w dostępnej dokumentacji.

Na podstawie powyższych tabel, Replicate MCP Server jest dobrze udokumentowany pod kątem instalacji i użytkowania narzędzi, lecz brakuje mu szablonów promptów i jawnych zasobów MCP. Brak jest także wzmianki o obsłudze sampling czy roots. Dla deweloperów chcących uzyskać dostęp do API Replicate przez MCP jest to solidny wybór, jeśli priorytetem jest odkrywanie modeli i narzędzia predykcyjne, ale mniej pełny pod względem zaawansowanych prymitywów MCP.

Wynik MCP

Ocena: 7/10
Solidny, praktyczny serwer MCP dla Replicate z rozbudowanymi narzędziami i klarowną konfiguracją, lecz brakuje mu niektórych zaawansowanych funkcji MCP i dokumentacji dotyczącej promptów/zasobów.