O que faz o “Replicate” MCP Server?

O Replicate MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para fornecer acesso fluido à API da Replicate para assistentes e clientes de IA. Ao conectar modelos de IA ao extenso hub de modelos da Replicate, permite que usuários pesquisem, naveguem e interajam com diversos modelos de machine learning diretamente de seus fluxos de desenvolvimento. O servidor suporta tarefas como busca semântica de modelos, obtenção de detalhes, execução de previsões e gerenciamento de coleções. Isso capacita desenvolvedores a experimentar rapidamente e implantar capacidades de IA como geração de imagens, análise de texto e muito mais, mantendo o acesso seguro via tokens de API e interfaces padronizadas de ferramentas.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado na documentação do repositório ou no código.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é descrito na documentação ou código disponível.

Lista de Ferramentas

• search_models: Encontrar modelos usando busca semântica.
• list_models: Navegar pelos modelos disponíveis na Replicate.
• get_model: Obter informações detalhadas sobre um modelo específico.
• list_collections: Navegar por coleções de modelos.
• get_collection: Obter detalhes sobre uma coleção específica de modelos.
• create_prediction: Executar um modelo selecionado com entradas fornecidas pelo usuário.

Casos de Uso deste MCP Server

• Descoberta de Modelos de IA: Desenvolvedores podem usar recursos de busca semântica e navegação para encontrar rapidamente modelos adequados às suas tarefas, acelerando a experimentação e prototipagem.
• Recuperação de Informações de Modelos: Buscar facilmente detalhes e histórico de versões dos modelos, apoiando decisões informadas ao integrar ou implantar modelos.
• Execução de Previsões: Executar modelos diretamente pela interface da ferramenta MCP, permitindo tarefas como geração de imagens, transformação de texto e mais dentro de plataformas de IA compatíveis.
• Gerenciamento de Coleções: Acessar e organizar coleções de modelos, facilitando o gerenciamento e a curadoria de modelos relevantes para equipes ou projetos.
• Automação de Fluxos de Trabalho: Integrar as capacidades da Replicate em fluxos de desenvolvimento automatizados, reduzindo o trabalho manual e otimizando tarefas de IA recorrentes.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Obtenha seu token de API da Replicate na página de tokens da API da Replicate.
3. Adicione a configuração do MCP server ao arquivo de configurações do Windsurf:

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

4. Salve as configurações e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o Replicate MCP server está disponível na sua interface.

Claude

1. Instale o servidor globalmente:
   npm install -g mcp-replicate
2. Obtenha seu token de API da Replicate.
3. Abra as Configurações do Claude Desktop e vá até a seção “Desenvolvedor”.
4. Clique em “Editar Configuração” e adicione:

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

5. Salve e reinicie o Claude Desktop. Procure pelo ícone de ferramenta de martelo para confirmar.

Cursor

1. Instale o Node.js e obtenha seu token de API da Replicate.
2. Na configuração do Cursor, adicione:

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

3. Salve e reinicie o Cursor para ativar o servidor.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado e que seu token de API da Replicate está pronto.
2. Atualize o arquivo de configuração do Cline:

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

3. Salve as alterações e reinicie o Cline.

Nota:
Sempre proteja suas chaves de API usando variáveis de ambiente como mostrado nos exemplos acima. Evite inserir dados sensíveis diretamente em arquivos acessíveis publicamente.

Exemplo com env e inputs

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Após configurar, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “replicate” para o nome real do seu servidor MCP e substituir o URL pelo da sua instância de MCP.

Visão Geral

Suporte a Roots: Não especificado na documentação disponível.

Com base nas tabelas acima, o Replicate MCP Server é bem documentado para instalação e uso das ferramentas, mas carece de templates de prompt e recursos MCP explícitos. Sampling e suporte a roots não são mencionados. Para desenvolvedores que buscam acesso à API da Replicate via MCP, é uma ótima escolha se o foco for descoberta de modelos e ferramentas de predição, mas ainda não é completo em primitivas MCP avançadas.

Pontuação MCP

Avaliação: 7/10
Um MCP server sólido e prático para Replicate, com ótimas ferramentas e configuração clara, porém faltam alguns recursos MCP avançados e documentação sobre prompts/recursos.