Cómo conectar Replicate a ChatGPT vía MCP

💡 ¿Sin instalación? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, pulsa Connectors → Replicate, pega tus credenciales, genera una MCP API key y listo. Sin Docker, sin git clone, sin servidor local.

Replicate + ChatGPT

Deja que tu IA encuentre y ejecute modelos de IA abiertos en Replicate con tu propio token de API: busca modelos para cualquier tarea, consulta sus entradas, genera imágenes, vídeo, audio y texto, sigue y cancela ejecuciones y usa tus despliegues privados.

Requisitos previos

Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:

REPLICATE_API_TOKEN

Paso 1 — Obtener credenciales

1. Inicia sesión en https://replicate.com y añade un método de pago o crédito prepago en Billing (https://replicate.com/account/billing). Sin crédito, Replicate no ejecuta modelos.
2. Abre https://replicate.com/account/api-tokens, crea un token y cópialo (empieza por r8_).
3. Pégalo en REPLICATE_API_TOKEN tal como lo muestra Replicate, sin la palabra Bearer, e instala el conector. El token solo se envía a Replicate.
4. Empieza con replicate_get_account: no cuesta nada y confirma que el token funciona.

Se cobra en tu propia cuenta de Replicate: buscar y consultar modelos, colecciones, predicciones, despliegues, la cuenta y la lista de hardware es gratis. Ejecutar un modelo cuesta dinero. Los modelos oficiales tienen precio por resultado, por ejemplo black-forest-labs/flux-schnell cuesta unos 0,003 $ por imagen. Los demás modelos se cobran por segundo de hardware, desde unos 0,000225 $ por segundo en una T4 hasta 0,0015 $ en una H100, y los modelos de vídeo pueden costar varios dólares por ejecución.

Primero confirma: antes de cada ejecución la IA te dice qué modelo va a usar y cuánto cuesta aproximadamente, y espera tu sí. Nunca lanza varias ejecuciones seguidas sin preguntar. replicate_cancel_prediction también pregunta antes: una ejecución que no llegó a empezar no se cobra, una que ya corrió se cobra por el tiempo que estuvo en marcha.

Cómo funciona una ejecución:

1. Encuentra un modelo con replicate_search (por tarea o por nombre), en las colecciones seleccionadas (replicate_list_collections, replicate_get_collection) o entre los modelos más nuevos (replicate_list_models).
2. Consulta sus entradas: replicate_get_model muestra los campos de entrada con tipos, valores por defecto y valores permitidos, la última versión y si el modelo es oficial. replicate_list_model_versions y replicate_get_model_version cubren versiones anteriores.
3. Ejecútalo: replicate_run_official_model para modelos oficiales, replicate_create_prediction para cualquier otro modelo (con la versión en formato owner/name:version_id) y replicate_run_deployment para tus propios despliegues (replicate_list_deployments, replicate_get_deployment).
4. Una ejecución espera el resultado hasta unos 25 segundos (20 por defecto). Los modelos más lentos devuelven una predicción que aún está arrancando o procesando, y la IA la revisa con replicate_get_prediction cada 5 a 15 segundos hasta que termina. replicate_list_predictions muestra tus ejecuciones recientes.

Descarga lo que quieras conservar: imágenes, audio y vídeo llegan como enlaces en replicate.delivery que caducan una hora después de la ejecución, y en las ejecuciones por API Replicate borra entradas, resultados y registros al cabo de una hora. El conector devuelve el enlace, no el archivo, así que guarda el resultado enseguida.

Contenido no fiable: las descripciones de los modelos y sus resultados vienen de terceros. La IA trata las instrucciones que contengan como datos, no como órdenes.

Errores frecuentes: 401 significa que el token es incorrecto, está revocado o falta. 402 o un mensaje sobre facturación: la cuenta no tiene método de pago o se quedó sin crédito, así que añádelo en Billing. 404: el modelo, la versión, el despliegue o la predicción no existe o pertenece a otra cuenta; los modelos no oficiales necesitan una versión. 422 con invalid_fields: falta un campo de entrada, está mal escrito o tiene un tipo incorrecto, así que revisa las entradas con replicate_get_model. 429: el límite de frecuencia (600 predicciones nuevas por minuto, menos con poco crédito); espera y reintenta una vez. Una ejecución con estado failed indica que falló el propio modelo, y las ejecuciones fallidas no se cobran.

El conector no transmite resultados en streaming, no sube archivos, no hace entrenamientos ni fine-tuning, no crea ni modifica modelos y despliegues y no lee los signing secrets de los webhooks.

Paso 2 — Instalar el adapter

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

Paso 3 — Añadir el conector en ChatGPT

La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestra YOUR_SERVER_ID.

ChatGPT añade servidores MCP como plugins desde su página Plugins, en la web y en los planes de pago. Ya no hace falta el modo desarrollador. En un espacio Business solo pueden hacerlo los administradores y propietarios; en Enterprise y Edu un administrador puede conceder el permiso Create plugins with MCPs.

1. Ve a chatgpt.com/plugins, pulsa + y luego Add custom MCP server.
2. Escribe un nombre, por ejemplo Name: Replicate.
3. En Connection, introduce como Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID y deja Authentication en OAuth.
4. Selecciona I understand and want to continue y después Create as a plugin. Cuando ChatGPT lo pida, inicia sesión en AnythingMCP y permite el acceso.
5. Instala el nuevo plugin desde tus plugins personales; luego escribe @ en un chat y elígelo.

Herramientas disponibles

Ejemplos de prompts

• "Busca en Replicate un buen modelo abierto para mejorar la resolución de fotos antiguas y dime qué entradas necesita."
• "Genera una imagen de un faro al atardecer con flux-schnell, pero dime antes el coste previsto."
• "Revisa mi última ejecución en Replicate y dame el enlace al resultado para descargarlo."
• "Enumera mis despliegues de Replicate con el modelo y el hardware en el que corre cada uno."

FAQ

¿Funciona el plan gratuito de ChatGPT con servidores MCP personalizados? OpenAI documenta los servidores MCP personalizados solo para los planes de pago; el plan Free no aparece en su lista.

Siguientes pasos

• Página del conector
• Conectar a Claude
• Conectar a Cursor
• Conectar a Gemini
• Conectar a Meta Muse