Automação com Replicate

Automatize seus fluxos de trabalho de modelos de IA do Replicate -- execute predições em qualquer modelo público (geração de imagens, LLMs, áudio, vídeo), faça upload de arquivos de entrada, inspecione esquemas e documentação de modelos, liste versões de modelos e acompanhe o histórico de predições.

Documentação do Toolkit: composio.dev/toolkits/replicate

Configuração

1. Adicione o servidor MCP do Composio ao seu cliente: https://rube.app/mcp
2. Conecte sua conta Replicate quando solicitado (autenticação por token de API)
3. Comece a usar os fluxos de trabalho abaixo

Fluxos de Trabalho Principais

1. Obter Detalhes e Esquema do Modelo

Use REPLICATE_MODELS_GET para inspecionar o esquema de entrada/saída de um modelo antes de executar predições.

Tool: REPLICATE_MODELS_GET
Inputs:
  - model_owner: string (required) -- e.g., "meta", "black-forest-labs", "stability-ai"
  - model_name: string (required) -- e.g., "meta-llama-3-8b-instruct", "flux-1.1-pro"

Importante: Cada modelo tem chaves e tipos de entrada únicos. Sempre verifique o openapi_schema desta resposta antes de construir as entradas de predição.

2. Executar uma Predição

Use REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE para executar inferência em qualquer modelo com espera síncrona opcional e webhooks.

Tool: REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE
Inputs:
  - model_owner: string (required) -- e.g., "meta", "black-forest-labs"
  - model_name: string (required) -- e.g., "flux-1.1-pro", "sdxl"
  - input: object (required) -- model-specific inputs, e.g., { "prompt": "A sunset over mountains" }
  - wait_for: integer (1-60 seconds, optional) -- synchronous wait for completion
  - cancel_after: string (optional) -- max execution time, e.g., "300s", "5m"
  - webhook: string (optional) -- HTTPS URL for async completion notifications
  - webhook_events_filter: array (optional) -- ["start", "output", "logs", "completed"]

Síncrono vs. Assíncrono: Use wait_for (1-60s) para modelos rápidos. Para trabalhos de longa duração, omita-o e use webhooks ou consulte via REPLICATE_PREDICTIONS_LIST.

3. Fazer Upload de Arquivos para Entrada do Modelo

Use REPLICATE_CREATE_FILE para fazer upload de imagens, documentos ou outras entradas binárias que os modelos precisam.

Tool: REPLICATE_CREATE_FILE
Inputs:
  - content: string (required) -- base64-encoded file content
  - filename: string (required) -- e.g., "input.png", "audio.wav" (max 255 bytes UTF-8)
  - content_type: string (default "application/octet-stream") -- MIME type
  - metadata: object (optional) -- custom JSON metadata

4. Ler Documentação do Modelo

Use REPLICATE_MODELS_README_GET para acessar o README de um modelo em formato Markdown para instruções de uso detalhadas.

Tool: REPLICATE_MODELS_README_GET
Inputs:
  - model_owner: string (required)
  - model_name: string (required)

5. Listar Versões do Modelo

Use REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST para ver todas as versões disponíveis de um modelo, ordenadas da mais recente para a mais antiga.

Tool: REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST
Inputs:
  - model_owner: string (required)
  - model_name: string (required)

6. Acompanhar Histórico de Predição e Arquivos

Use REPLICATE_PREDICTIONS_LIST para recuperar o histórico de predições, e REPLICATE_FILES_GET/REPLICATE_FILES_LIST para gerenciar arquivos enviados.

Tool: REPLICATE_PREDICTIONS_LIST
  - Lists all predictions for the authenticated user with pagination

Tool: REPLICATE_FILES_LIST
  - Lists uploaded files, most recent first

Tool: REPLICATE_FILES_GET
  - Get details of a specific file by ID

Armadilhas Conhecidas

Referência Rápida

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