Replicate MCP Server-integration

Vad gör “Replicate” MCP Server?

Replicate MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att ge smidig åtkomst till Replicates API för AI-assistenter och klienter. Genom att överbrygga gapet mellan AI-modeller och Replicates omfattande modellhub kan användare söka, bläddra och interagera med olika maskininlärningsmodeller direkt från sina utvecklingsarbetsflöden. Servern stöder uppgifter som semantisk modellsökning, hämta modellinformation, köra prediktioner och hantera samlingar. Detta ger utvecklare möjlighet att snabbt experimentera med och implementera AI-funktioner som bildgenerering, textanalys och mer, samtidigt som säker åtkomst bibehålls via API-tokens och standardiserade verktygsgränssnitt.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i dokumentationen eller koden för detta repository.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller koden.

Lista över verktyg

• search_models: Hitta modeller med semantisk sökning.
• list_models: Bläddra bland tillgängliga modeller på Replicate.
• get_model: Hämta detaljerad information om en specifik modell.
• list_collections: Bläddra bland modellsamlingar.
• get_collection: Hämta information om en specifik modellsamling.
• create_prediction: Kör en vald modell med användarens indata.

Användningsområden för denna MCP Server

• Upptäcka AI-modeller: Utvecklare kan använda semantisk sökning och bläddringsfunktioner för att snabbt hitta modeller som passar deras behov, vilket snabbar upp experiment och prototypframtagning.
• Informationshämtning om modeller: Hämta enkelt detaljer och versionshistorik för modeller, vilket stödjer informerade beslut vid integration eller driftsättning.
• Köra prediktioner: Kör modeller direkt via MCP-verktygsgränssnittet och möjliggör uppgifter som bildgenerering, texttransformation och mer från kompatibla AI-plattformar.
• Hantera samlingar: Få tillgång till och organisera modellsamlingar, vilket gör det enklare att hantera och kurera relevanta modeller för team eller projekt.
• Arbetsflödesautomation: Integrera Replicates funktionalitet i automatiserade utvecklingsarbetsflöden, minska manuellt arbete och effektivisera återkommande AI-uppgifter.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Hämta din Replicate API-token från Replicates API-tokensida.
3. Lägg till MCP-serverns konfiguration i din Windsurf-inställningsfil:

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

4. Spara inställningarna och starta om Windsurf.
5. Verifiera att Replicate MCP-servern är tillgänglig i ditt gränssnitt.

Claude

1. Installera servern globalt:
   npm install -g mcp-replicate
2. Hämta din Replicate API-token.
3. Öppna Claude Desktop-inställningar och navigera till avsnittet “Utvecklare”.
4. Klicka på “Redigera konfiguration” och lägg till:

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

5. Spara och starta om Claude Desktop. Leta efter hammarsymbolen för att bekräfta.

Cursor

1. Installera Node.js och hämta din Replicate API-token.
2. I Cursors konfiguration, lägg till:

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

3. Spara och starta om Cursor för att aktivera servern.

Cline

1. Kontrollera att Node.js är installerat och att din Replicate API-token är redo.
2. Uppdatera Clines konfigurationsfil:

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

3. Spara ändringarna och starta om Cline.

Obs:
Skydda alltid dina API-nycklar med hjälp av miljövariabler enligt konfigurationsinstruerande exempel ovan. Undvik att hårdkoda känslig data i publikt tillgängliga filer.

Exempel med env och inputs

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och anslut den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda MCP-servern som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “replicate” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots-stöd: Ej specificerat i tillgänglig dokumentation.

Utifrån tabellen ovan är Replicate MCP Server väl dokumenterad avseende installation och verktygsanvändning, men saknar promptmallar och explicita MCP-resurser. Sampling och roots-stöd nämns inte. För utvecklare som söker Replicate API-åtkomst via MCP är det ett starkt val om fokus ligger på modelldiscovery och prediktionsverktyg, men det är mindre funktionsrikt vad gäller avancerade MCP-primitiver.

MCP-betyg

Betyg: 7/10
En gedigen, praktisk MCP-server för Replicate med robusta verktyg och tydlig installation, men med vissa brister vad gäller avancerade MCP-funktioner samt dokumentation om prompts/resurser.