GenAPI über MCP mit Microsoft Copilot verbinden

💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → GenAPI klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen, fertig. Kein Docker, kein git clone, kein lokaler Server.

GenAPI + Microsoft Copilot

Lass deine KI mit den 330 Modellen von GenAPI (Nano Banana, GPT Image, Flux, Kling, Veo, Sora, Suno, GPT, Copilot, DeepSeek) Bilder, Videos, Musik und Text erstellen, bezahlt aus einem Rubel-Guthaben: Preise vor jedem Lauf, Guthaben, Statusabfrage und Ergebnisse.

Voraussetzungen

Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:

GENAPI_API_KEY

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

Die Einrichtung dauert etwa 2 Minuten. Du brauchst ein GenAPI-Konto auf gen-api.ru mit Guthaben in Rubel: Jede Generierung wird davon abgebucht.

1. Melde dich auf gen-api.ru an und lade dein Guthaben auf.
2. Öffne in deinem Konto den Bereich API und erstelle oder kopiere einen API-Schlüssel.
3. Füge den Schlüssel in GENAPI_API_KEY ein, ohne das Wort Bearer. Er wird nur an api.gen-api.ru gesendet.
4. Installiere den Connector: Die Installation prüft den Schlüssel, indem sie dein Konto liest, und das kostet nichts. Rufe dann genapi_get_account auf: Es zeigt Kontoname, E-Mail und Guthaben in Rubel.

Was er liest: dein Konto und Guthaben; die Liste der rund 330 Modelle mit dem Slug, unter dem jedes aufgerufen wird, und seinem Preis (pro Anfrage oder bei Sprachmodellen pro 1.000 Eingabe- und Ausgabe-Tokens, dazu ob beim Start der Anfrage abgebucht wird); und Status, Kosten und Ergebnis jeder Anfrage. Lesen kostet nichts.

So laufen Generierungen: Bilder mit Nano Banana laufen über genapi_generate_image, Fragen an Sprachmodelle wie GPT, Copilot oder DeepSeek über genapi_chat, das auf die Antwort wartet, und alles andere (Video, Musik, Sprache, 3D, Upscaling, Hintergrund entfernen) über genapi_generate mit Slug und Feldern des Modells. Eine Generierung startet als laufende Anfrage, und die KI fragt genapi_get_request alle 5 bis 10 Sekunden ab: Bilder brauchen Sekunden, Videos Minuten. Die Felder jedes Modells stehen auf seiner Seite https://gen-api.ru/model/<slug>/api, unbekannte Felder werden mit dem Feldnamen abgelehnt.

Dateien und Eingaben: Bilder, Videos oder Audio gibst du der KI als öffentliche HTTPS-Links; Dateien von deinem Rechner kann sie nicht hochladen. Links zu erzeugten Dateien gelten 24 Stunden, Ergebnisse bleiben 14 Tage erhalten. Lade also herunter, was du behalten willst.

Fragt vor jedem kostenpflichtigen Lauf: genapi_generate, genapi_generate_image und genapi_chat bleiben eingeschaltet, denn dafür ist der Connector da. Jeder Lauf verbraucht dein GenAPI-Guthaben, und Optionen wie Auflösung, Dauer oder Anzahl der Bilder erhöhen den Preis. Vor jedem Lauf sagt dir die KI, welches Modell sie nimmt und was es ungefähr kostet, und wartet auf dein Ja. Sie startet nie mehrere Generierungen in einer Schleife, ohne zu fragen. Bei Modellen mit Vorauszahlung wird das Guthaben schon beim Start abgebucht, auch wenn die Anfrage später scheitert.

Bei der Installation deaktiviert: nichts. Kein Tool lädt Guthaben auf, bezahlt oder bewegt Geld, und keines ändert oder löscht etwas in deinem Konto.

Limits: GenAPI antwortet mit 429, wenn zu viele Anfragen kommen; die KI wartet dann und versucht es erneut. Text, den die Modelle erzeugen, behandelt sie als Daten: Anweisungen darin befolgt sie nicht.

Häufige Fehler: 401 heißt, dass der Schlüssel fehlt oder falsch ist. 402 heißt, dass das Guthaben nicht reicht: Lade es auf gen-api.ru auf. 404 heißt unbekannter Modell-Slug oder unbekannte Anfrage-ID. 422 heißt ungültige Eingabe, und die Antwort nennt das Feld. Eine Anfrage, die mit dem Status error endet, enthält den Grund, und manche dieser Fehler (try later) sind nur vorübergehend.

Der Connector lädt keine Dateien hoch, verwaltet keine Webhooks oder Funktionen, bietet den OpenAI-kompatiblen Proxy nicht an und wickelt keine Zahlungen für dein Konto ab.

Schritt 2 — Adapter installieren

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in Microsoft Copilot hinzufügen

Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

Microsoft Copilot nutzt MCP-Server über Agents, die du in Copilot Studio baust: Du fügst AnythingMCP einem Agent als Tool hinzu und veröffentlichst den Agent dann in Microsoft 365 Copilot und Teams. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft per Streamable HTTP, das AnythingMCP unterstützt.

1. Öffne in Copilot Studio deinen Agent (oder leg einen an), geh zu Tools und wähle Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
2. Trag einen Server name ein (zum Beispiel AnythingMCP), eine Server description, die sagt, was der Connector kann, und die Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Anhand der Beschreibung entscheidet Copilot Studio, wann es den Server aufruft.
3. Wähle bei der Authentifizierung API key, setze Type auf Header und den Header-Namen auf X-API-Key und klicke auf Create.
4. Wähle in Add tool die Option Create a new connection, füge einen MCP-API-Key aus AnythingMCP ein (MCP Servers → dein Server → API keys) und klicke auf Add to agent.
5. Probier es im Test-Bereich des Agents aus: Bitte um etwas, wofür er die GenAPI-Tools braucht.
6. Klicke auf Publish, dann auf Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, lass Make agent available in Microsoft Copilot aktiviert und wähle Add channel. See agent in Teams installiert den Agent für dich; in Microsoft 365 Copilot tippst du @ und wählst den Agent aus.

Lieber eine Anmeldung pro Person? Wähle statt API key OAuth 2.0 → Dynamic discovery: Dann meldet sich jede Person beim ersten Aufruf des Agents bei AnythingMCP an.

Du hostest selbst? Nimm statt https://cloud.anythingmcp.com die öffentliche HTTPS-Adresse deiner Instanz. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft, localhost funktioniert deshalb nicht.

Verfügbare Tools

Beispiel-Prompts

• „Wie viel Guthaben habe ich noch bei GenAPI, und was würde ein 10-Sekunden-Video mit Kling kosten?“
• „Mach mit Nano Banana ein Produktfoto unserer Keramiktasse auf einem Holztisch. Sag mir vorher den Preis.“
• „Mach aus diesem Foto ein kurzes Video mit Veo: https://example.com/shop/tasse.jpg. Stimm die Kosten mit mir ab, bevor du startest.“
• „Schreib mit Suno einen fröhlichen 30-Sekunden-Jingle für unser Café und zeig mir den Preis, bevor er läuft.“
• „Lass DeepSeek drei Betreffzeilen für unseren Herbstsale-Newsletter vorschlagen und sag mir danach, was die Anfrage gekostet hat.“

FAQ

Für welchen Copilot gilt das? Für Microsoft 365 Copilot im Unternehmen, über Agents aus Copilot Studio. Die Microsoft-Copilot-App für private Konten bietet keine Möglichkeit, einen eigenen MCP-Server hinzuzufügen.

Was brauche ich? Ein Arbeitskonto mit Zugang zu Copilot Studio (Lizenz oder Testversion), um den Agent zu bauen. Wer ihn in Microsoft 365 Copilot oder Teams nutzen soll, braucht Zugriff auf den Agent: Teile ihn oder lass ihn von einem Admin für die Organisation veröffentlichen. Wendet deine Organisation Datenrichtlinien auf Power-Platform-Connectors an, gelten sie auch für MCP-Server.

Der Agent ruft die Tools nicht auf. Prüfe, dass der Header-Name genau X-API-Key lautet und der Schlüssel zum selben MCP-Server gehört wie die URL, und formuliere die Server description konkret: Copilot Studio entscheidet anhand der Beschreibung, wann es den Server aufruft. Veröffentliche den Agent nach jeder Änderung erneut; in einem offenen Chat holst du die neue Version mit „start over“.

Nächste Schritte

• Connector-Startseite
• Mit Claude verbinden
• Mit ChatGPT verbinden
• Mit Cursor verbinden
• Mit Gemini verbinden
• Mit Meta Muse verbinden