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.