Integrácia Replicate MCP Server

Čo robí “Replicate” MCP Server?

Replicate MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navrhnutý na bezproblémový prístup k API Replicate pre AI asistentov a klientov. Prepája AI modely a rozsiahly modelový hub Replicate, vďaka čomu môžu používatelia vyhľadávať, prehliadať a pracovať s rôznymi modelmi strojového učenia priamo zo svojich vývojových workflowov. Server podporuje úlohy ako sémantické vyhľadávanie modelov, získavanie detailov o modeloch, spúšťanie predikcií a správu kolekcií. To dáva vývojárom možnosť rýchlo experimentovať a zavádzať AI schopnosti ako generovanie obrázkov, analýzu textu a ďalšie, pričom je zachovaný bezpečný prístup cez API tokeny a štandardizované rozhrania nástrojov.

Zoznam promptov

V dokumentácii repozitára ani v kóde nie sú výslovne uvedené žiadne prompt šablóny.

Zoznam zdrojov

V dostupnej dokumentácii ani v kóde nie sú popísané žiadne explicitné MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

• search_models: Vyhľadávanie modelov pomocou sémantického vyhľadávania.
• list_models: Prehliadanie dostupných modelov na Replicate.
• get_model: Získanie podrobných informácií o konkrétnom modeli.
• list_collections: Prehliadanie kolekcií modelov.
• get_collection: Získanie detailov o konkrétnej kolekcii modelov.
• create_prediction: Spustenie vybraného modelu s užívateľskými vstupmi.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Objavovanie AI modelov: Vývojári môžu využiť sémantické vyhľadávanie a prehliadanie na rýchle nájdenie vhodných modelov pre svoje úlohy, čo urýchľuje experimentovanie a prototypovanie.
• Získavanie informácií o modeloch: Jednoducho získajte detaily a históriu verzií modelov, čo podporuje informované rozhodovanie pri integrácii alebo nasadzovaní modelov.
• Spúšťanie predikcií: Spúšťajte modely priamo cez MCP nástrojové rozhranie, vďaka čomu môžete generovať obrázky, transformovať text a viac z kompatibilných AI platforiem.
• Správa kolekcií: Prístup a organizácia kolekcií modelov, čo uľahčuje správu a kurátorstvo relevantných modelov pre tímy alebo projekty.
• Automatizácia workflowov: Integrujte možnosti Replicate do automatizovaných vývojových workflowov, čím znížite manuálnu záťaž a zefektívnite opakované AI úlohy.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
2. Získajte svoj Replicate API token zo stránky API tokenov Replicate.
3. Pridajte konfiguráciu MCP servera do nastavení Windsurf:

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

4. Uložte nastavenia a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že Replicate MCP server je dostupný vo vašom rozhraní.

Claude

1. Nainštalujte server globálne:
   npm install -g mcp-replicate
2. Získajte svoj Replicate API token.
3. Otvorte Nastavenia Claude Desktop a prejdite do sekcie “Vývojár”.
4. Kliknite na “Upraviť konfiguráciu” a pridajte:

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

5. Uložte a reštartujte Claude Desktop. Potvrďte ikonou kladiva.

Cursor

1. Nainštalujte Node.js a získajte svoj Replicate API token.
2. V konfigurácii Cursor pridajte:

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

3. Uložte a reštartujte Cursor, aby ste aktivovali server.

Cline

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a pripravený svoj Replicate API token.
2. Aktualizujte konfiguračný súbor Cline:

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

3. Uložte zmeny a reštartujte Cline.

Poznámka:
Vždy zabezpečte svoje API kľúče pomocou environmentálnych premenných, ako je to uvedené v príkladoch konfigurácie vyššie. Vyhýbajte sa pevne zapísaným citlivým údajom vo verejne dostupných súboroch.

Príklad s env a inputs

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

Ako použiť tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do svojho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do flowu a pripojte ho k svojmu AI agentovi:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily svojho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní bude AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “replicate” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Podpora roots: Nie je špecifikovaná v dostupnej dokumentácii.

Na základe vyššie uvedených tabuliek je Replicate MCP Server dobre zdokumentovaný pre inštaláciu a použitie nástrojov, ale chýbajú prompt šablóny a explicitné MCP zdroje. Sampling a roots nie sú spomenuté. Pre vývojárov, ktorí chcú prístup k Replicate API cez MCP, je to silná voľba ak je vaším cieľom objavovanie modelov a predikčné nástroje, no na pokročilé MCP primitíva je menej kompletný.

MCP skóre

Hodnotenie: 7/10
Solídny, praktický MCP server pre Replicate s robustnými nástrojmi a jasným nastavením, no chýbajú niektoré pokročilé MCP funkcie a dokumentácia k promptom/zdrojom.