Come collegare Replicate a Gemini via MCP

💡 Niente installazione? Vai direttamente su cloud.anythingmcp.com. Accedi, clicca Connectors → Replicate, inserisci le credenziali, genera una MCP API key e hai finito. Niente Docker, niente git clone, niente server locale.

Replicate + Gemini

Lascia che la tua AI trovi ed esegua modelli AI open su Replicate con il tuo token API: cerca modelli per qualsiasi compito, leggi i loro input, genera immagini, video, audio e testo, segui e annulla le esecuzioni e usa i tuoi deployment privati.

Prerequisiti

Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:

REPLICATE_API_TOKEN

Step 1 — Ottieni le credenziali

1. Accedi a https://replicate.com e aggiungi un metodo di pagamento o del credito prepagato in Billing (https://replicate.com/account/billing). Senza credito, Replicate non esegue i modelli.
2. Apri https://replicate.com/account/api-tokens, crea un token e copialo (inizia con r8_).
3. Incollalo in REPLICATE_API_TOKEN così come lo mostra Replicate, senza la parola Bearer, e installa il connettore. Il token viene inviato solo a Replicate.
4. Inizia con replicate_get_account: non costa nulla e conferma che il token funziona.

Addebitato sul tuo account Replicate: cercare e leggere modelli, collezioni, predizioni, deployment, l'account e l'elenco dell'hardware è gratuito. Eseguire un modello costa denaro. I modelli ufficiali hanno un prezzo per risultato, ad esempio black-forest-labs/flux-schnell costa circa 0,003 $ per immagine. Gli altri modelli si pagano per secondo di hardware, da circa 0,000225 $ al secondo su una T4 a 0,0015 $ su una H100, e i modelli video possono costare diversi dollari per esecuzione.

Prima conferma: prima di ogni esecuzione l'AI ti dice quale modello userà e quanto costa più o meno, e aspetta il tuo sì. Non avvia mai più esecuzioni in sequenza senza chiedere. Anche replicate_cancel_prediction chiede prima: un'esecuzione mai partita non viene addebitata, una già partita si paga per il tempo in cui ha girato.

Come funziona un'esecuzione:

1. Trova un modello con replicate_search (per compito o per nome), nelle collezioni curate (replicate_list_collections, replicate_get_collection) o tra i modelli più recenti (replicate_list_models).
2. Leggi i suoi input: replicate_get_model mostra i campi di input con tipi, valori predefiniti e valori ammessi, l'ultima versione e se il modello è ufficiale. replicate_list_model_versions e replicate_get_model_version coprono le versioni precedenti.
3. Eseguilo: replicate_run_official_model per i modelli ufficiali, replicate_create_prediction per qualsiasi altro modello (con la versione nel formato owner/name:version_id) e replicate_run_deployment per i tuoi deployment (replicate_list_deployments, replicate_get_deployment).
4. Un'esecuzione attende il risultato fino a circa 25 secondi (20 per impostazione predefinita). I modelli più lenti tornano come una predizione ancora in avvio o in elaborazione, e l'AI la controlla con replicate_get_prediction ogni 5-15 secondi finché non è conclusa. replicate_list_predictions mostra le tue esecuzioni recenti.

Scarica ciò che vuoi tenere: immagini, audio e video arrivano come link su replicate.delivery che scadono un'ora dopo l'esecuzione, e per le esecuzioni via API Replicate cancella input, output e log dopo un'ora. Il connettore restituisce il link, non il file, quindi salva subito il risultato.

Contenuti non affidabili: le descrizioni dei modelli e i risultati provengono da terzi. L'AI tratta le istruzioni che contengono come dati, non come ordini.

Errori comuni: 401 significa che il token è sbagliato, revocato o mancante. 402 o un messaggio sulla fatturazione: l'account non ha più un metodo di pagamento o credito, aggiungilo in Billing. 404: il modello, la versione, il deployment o la predizione non esiste o appartiene a un altro account; i modelli non ufficiali richiedono una versione. 422 con invalid_fields: un campo di input manca, è scritto male o ha il tipo sbagliato, quindi controlla gli input con replicate_get_model. 429: il limite di frequenza (600 nuove predizioni al minuto, meno con poco credito); attendi e riprova una volta. Un'esecuzione con stato failed indica che il modello stesso ha fallito, e le esecuzioni fallite non vengono addebitate.

Il connettore non trasmette i risultati in streaming, non carica file, non esegue training né fine-tuning, non crea né modifica modelli e deployment e non legge i signing secret dei webhook.

Step 2 — Installa l'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

Step 3 — Aggiungi il connettore in Gemini

L'URL del tuo server: in AnythingMCP apri MCP Servers → il server su cui si trova questo connettore e copia il suo URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Usalo ovunque questa guida mostra YOUR_SERVER_ID.

Gemini CLI legge i server MCP da ~/.gemini/settings.json (su Windows %USERPROFILE%\.gemini\settings.json). Aggiungi:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Crea una chiave API MCP in AnythingMCP da MCP Servers → il tuo server → API keys e incollala al posto di YOUR_MCP_API_KEY.
2. Salva il file e riavvia gemini.
3. Esegui /mcp in Gemini CLI (oppure gemini mcp list dal terminale): anythingmcp dovrebbe risultare connesso.
4. Inizia a scrivere prompt: Gemini CLI ora può chiamare i tool di Replicate.

Tool disponibili

Esempi di prompt

• "Trova su Replicate un buon modello open per migliorare la risoluzione di vecchie foto e dimmi quali input richiede."
• "Genera un'immagine di un faro al tramonto con flux-schnell, ma prima dimmi il costo previsto."
• "Controlla la mia ultima esecuzione su Replicate e dammi il link al risultato così posso scaricarlo."
• "Elenca i miei deployment su Replicate con il modello e l'hardware su cui gira ciascuno."

FAQ

Dove cerca i server MCP Gemini CLI? In ~/.gemini/settings.json per il tuo utente, oppure in .gemini/settings.json dentro un progetto. gemini mcp list mostra ogni server e se si connette.

Prossimi passi

• Landing del connettore
• Collegare a Claude
• Collegare a ChatGPT