varg

Generación de video, imagen, voz y música con IA — Kling, Seedance, Veo, Sora, Flux, ElevenLabs a través de un servidor MCP alojado (OAuth) o npx @vargai/mcp.

Ver en varg.aiPrueba este MCPPatrocinado

Servidor MCP alojado

npx add-mcp 'https://mcp.varg.ai/mcp'

Se instala en Claude Code, Codex, Cursor y más

Documentación

Servidor MCP

Conecta Claude, ChatGPT, VS Code, Cursor y otras herramientas de IA a varg.ai

Conecta tus herramientas de IA a varg.ai para generar imágenes, videos, voz y música — sin necesidad de código. El servidor MCP de varg ofrece a cualquier cliente compatible con MCP el catálogo completo de varg — cada modelo, cada opción — con vistas previas de medios integradas.

Conectar

Conéctate mediante Conectores Personalizados en [claude.ai](https://claude.ai).

<Steps>
  <Step title="Open connectors">
    Ve a [Configuración → Conectores](https://claude.ai/customize/connectors) en Claude.
  </Step>

  <Step title="Add custom connector">
    Haz clic en **+** → **Añadir conector personalizado** y luego pega:

    ```
    https://mcp.varg.ai/mcp
    ```
  </Step>

  <Step title="Authorize">
    Haz clic en **Añadir**. Se abrirá una ventana del navegador: inicia sesión en tu cuenta de varg.ai y haz clic en **Aprobar**. Ya estás conectado.
  </Step>
</Steps>

Consejo

Disponible en los planes Free, Pro, Max, Team y Enterprise. Los usuarios gratuitos están limitados a un conector personalizado.

Añádelo a tu `claude_desktop_config.json`:

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "varg": {
      "url": "https://mcp.varg.ai/mcp"
    }
  }
}
```

Reinicia Claude Desktop. Se abrirá una ventana del navegador: inicia sesión y haz clic en **Aprobar**.

Información

En macOS, el archivo de configuración está en ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.

Conéctate mediante Conectores Personalizados en [chatgpt.com](https://chatgpt.com).

<Steps>
  <Step title="Open connectors">
    Ve a [Configuración → Conectores](https://chatgpt.com/settings/connectors) en ChatGPT.
  </Step>

  <Step title="Add custom connector">
    Haz clic en **Añadir conector personalizado** y luego introduce la URL del servidor:

    ```
    https://mcp.varg.ai/mcp
    ```

    Para **Método de registro**, selecciona **DCR** (Registro Dinámico de Clientes). Deja el ID de Cliente y el Secreto de Cliente en blanco.
  </Step>

  <Step title="Authorize">
    Haz clic en **Añadir**. Se abrirá una ventana del navegador: inicia sesión en tu cuenta de varg.ai y haz clic en **Aprobar**. Ya estás conectado.
  </Step>
</Steps>

Consejo

Disponible en los planes Free, Plus, Pro y Team. También puedes usar varg mediante la API de Respuestas de OpenAI pasando server_url directamente.

Añade el servidor MCP remoto al `.mcp.json` de tu proyecto:

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "varg": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.varg.ai/mcp"
    }
  }
}
```

O añádelo mediante la CLI:

```bash theme={null}
claude mcp add --transport http varg https://mcp.varg.ai/mcp
```

Claude Code te pedirá autorización en el primer uso.

Información

Para el modo local sin OAuth, usa npx @vargai/mcp con transporte stdio en su lugar. Consulta la guía de configuración de Claude Code para la instalación completa de la habilidad.

Añádelo a `.vscode/mcp.json` en tu proyecto:

```json theme={null}
{
  "servers": {
    "varg": {
      "url": "https://mcp.varg.ai/mcp"
    }
  }
}
```

O añádelo globalmente mediante la línea de comandos:

```bash theme={null}
code --add-mcp '{"name":"varg","url":"https://mcp.varg.ai/mcp"}'
```

VS Code te pedirá autorización en el primer uso.

Añádelo a `.cursor/mcp.json` en tu proyecto:

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "varg": {
      "url": "https://mcp.varg.ai/mcp"
    }
  }
}
```

Cursor te pedirá autorización en el primer uso.

Ejecuta el servidor MCP localmente mediante stdio — sin necesidad de conexión remota:

```bash theme={null}
npx @vargai/mcp
```

Usa tu clave de API de la variable de entorno `~/.varg/credentials` o `VARG_API_KEY`.

Inicia sesión primero si aún no lo has hecho:

```bash theme={null}
bunx vargai login
```

En la pantalla de consentimiento también eliges en qué cuenta funciona esta conexión — tu cuenta personal o un equipo. Cada cliente que conectes mantiene la suya propia. Consulta En qué cuenta funciona.

Herramientas disponibles

Generación

Empieza aquí. Una herramienta por cada cosa que quieras, con valores predeterminados elegidos por ti — describe el resultado y lo obtienes en una sola llamada.

Herramienta	Descripción
`generate_image`	Una imagen a partir de una descripción. Pasa `reference_image` para editar una existente en su lugar
`generate_video`	Un video a partir de un prompt, de una imagen (`from_image`) o de metraje (`from_video`). Configura `with_audio` para sonido nativo
`generate_speech`	Texto a voz, en cualquier idioma
`analyze_video`	Observa un video por URL y obtén un informe estructurado: resumen, línea de tiempo con marcas de tiempo, transcripción, texto en pantalla. 6¢, las repeticiones se almacenan en caché y son gratuitas
`search_voices`	Encuentra una voz por nombre, por metadatos o describiendo una (`intent: "warm female narrator"`)

generate_video({ prompt: "a fox in snow, cinematic", duration: 5, aspect_ratio: "16:9" })

Las imágenes y la voz son rápidas, por lo que se bloquean hasta que estén listas. El video devuelve un job_id inmediatamente — pasa wait: true para bloquear en su lugar.

El catálogo completo

Las herramientas anteriores cubren los casos comunes con un modelo cada una. varg tiene cientos, y cada uno acepta sus propias opciones; una herramienta fija por capacidad solo podría exponer los campos que todos comparten. Así que cualquier cosa específica de un modelo pasa por el registro, donde tu asistente descubre el catálogo en el momento en que lo necesita.

Herramienta	Descripción
`list_tools`	Lista capacidades: `image`, `video`, `speech`, `music`, `transcription`, `ffmpeg`, `render`, `pipeline`
`get_tool`	Obtén el esquema de entrada para una capacidad — con `model` configurado, el esquema exacto para ese modelo, incluyendo opciones específicas del proveedor
`call_tool`	Ejecuta una capacidad. Devuelve un id de trabajo inmediatamente; pasa `wait: true` para bloquear hasta que el resultado esté listo

call_tool({
  tool: "video",
  input: { model: "kling-v3", prompt: "a fox in snow", duration: 5, aspect_ratio: "16:9" }
})

Tu asistente llama a list_tools una vez, a get_tool cuando necesita los detalles de un modelo, y luego a call_tool. Un modelo añadido a varg aparece inmediatamente — no hay ninguna versión de MCP que esperar.

Trabajos

Herramienta	Descripción
`get_job`	Comprueba un trabajo y recoge su resultado
`list_jobs`	Lista tus trabajos recientes
`cancel_job`	Detén un trabajo en ejecución antes de que gaste más créditos

Renderizado y plantillas

Herramienta	Descripción
`render_video`	Renderiza un video de múltiples escenas desde TSX usando la biblioteca de componentes de varg
`find_templates`	Explora y busca plantillas publicadas, o lista las tuyas con `mine: true`
`get_template`	Obtén los detalles de una plantilla y su fuente TSX
`use_template`	Renderiza una plantilla tal cual
`delete_template`	Retira una de tus propias plantillas

Nota

Las plantillas se renderizan tal como se publicaron — no hay sustitución de variables. Para personalizar una, lee su fuente con get_template, edita el TSX y pásalo a render_video.

Catálogo y costo

Herramienta	Descripción
`list_models`	Todos los modelos entre capacidades, con rutas y estimaciones de precio
`estimate_cost`	Calcula el precio de una generación antes de ejecutarla
`search_presets`	Encuentra voces y otros ajustes preestablecidos. Describe lo que quieres (`intent: "warm female narrator"`) para sugerencias clasificadas
`check_balance`	Créditos restantes en la cuenta en la que funciona esta conexión

Archivos y carpetas

Herramienta	Descripción
`upload_file`	Sube desde una URL o base64 y obtén una URL alojada
`list_files` / `get_file` / `delete_file`	Gestiona tus archivos
`get_lineage`	Recupera cómo se hizo un archivo — trabajo, herramienta, modelo y entrada exacta
`list_workspaces` / `create_workspace`	Carpetas para mantener junto el resultado de una sesión

Las carpetas pertenecen a una cuenta, por lo que list_workspaces devuelve las del equipo en el que funcione la conexión. Una carpeta personal no es visible desde una conexión de equipo, y viceversa.

Equipos

Herramienta	Descripción
`list_teams`	Los equipos en los que puedes trabajar y cuál usa esta conexión
`get_current_team`	Dónde está trabajando esta conexión ahora mismo y si eso sigue siendo válido
`set_team`	Apunta esta conexión a un equipo o de vuelta a tu cuenta personal

Consulta En qué cuenta funciona.

En qué cuenta funciona

Cada conexión está vinculada a una cuenta — tu cuenta personal o un equipo al que pertenezcas. Las generaciones se facturan al saldo de esa cuenta y los archivos van a su biblioteca.

El vínculo es por conexión, no por usuario. Claude Desktop, Cursor y VS Code se registran por separado, por lo que cada uno tiene el suyo. Un agente puede trabajar en Marketing mientras otro trabaja en Producto.

Tú eliges al conectarte. La pantalla de consentimiento tiene un selector Funciona en que lista tus equipos, con tu cuenta personal como predeterminada; si no estás en ningún equipo, muestra Personal y no hay nada que elegir.

Para cambiarlo más tarde, pídele al asistente:

"switch to the Marketing team"     → set_team
"which team are you working in?"   → get_current_team

set_team surte efecto inmediatamente, incluso para el trabajo ya en ejecución, y se recuerda para futuras sesiones. Elige entre los equipos en los que ya estás — no puede otorgarte acceso a uno nuevo. También acepta un workspace_id opcional, la carpeta en la que se archiva el nuevo resultado cuando una llamada no nombra una. Configuración → Aplicaciones Conectadas muestra la cuenta de cada conexión en modo de solo lectura.

Nota

Si te eliminan de un equipo al que una conexión está vinculada, esa conexión deja de ejecutar cualquier cosa y lo indica. No vuelve silenciosamente a tu cuenta personal — eso gastaría el saldo equivocado. Usa list_teams y set_team para moverla, o pide a un propietario del equipo que restaure tu membresía.

Información

Esto aplica a las conexiones OAuth. En el modo local stdio (npx @vargai/mcp), la cuenta es aquella a la que pertenece tu clave de API.

Cómo funciona

Your AI tool (Claude, ChatGPT, VS Code, Cursor)
    │
    │  OAuth 2.1 + PKCE
    ▼
mcp.varg.ai (MCP server — resource server)
    │
    │  your access token, forwarded
    ▼
api.varg.ai (varg API, /v2)
    │
    ▼
AI providers (fal, ElevenLabs, Higgsfield, HeyGen, PiAPI, etc.)

Conectarse por primera vez ejecuta un flujo estándar de código de autorización OAuth 2.1 con PKCE:

Tu cliente descubre el servidor de autorización desde mcp.varg.ai
Se registra automáticamente — sin id de cliente que copiar
Inicias sesión en varg.ai, eliges en qué cuenta funciona y apruebas en una pantalla de consentimiento
Tu cliente recibe un token de acceso de corta duración y un token de actualización, y se renueva solo

No se crea ninguna clave de API. La conexión es una autorización que puedes ver y revocar en Configuración → Aplicaciones Conectadas, por separado de cualquier clave de API que gestiones tú mismo. Revocarla detiene la renovación del cliente; cualquier token que tenga caduca poco después.

Una aplicación conectada puede generar medios y gastar créditos de la cuenta a la que está vinculada. No puede crear claves de API, cambiar la configuración de tu cuenta ni acceder a funciones de administración — esas están restringidas a tus propias sesiones iniciadas. La membresía se vuelve a comprobar en cada solicitud, por lo que una conexión vinculada a un equipo que has abandonado no puede gastar nada.

Vistas previas de medios integradas

generate_image, generate_video, generate_speech, call_tool, get_job, render_video y use_template devuelven una vista previa integrada en tu chat. Muestra el progreso mientras el trabajo se ejecuta y luego elige un reproductor según el resultado:

Imágenes — mostradas integradas con clic para abrir a pantalla completa
Videos — reproductor integrado con controles de reproducción/pausa
Audio — reproductor compacto con barra de progreso y búsqueda

Los trabajos de múltiples salidas (un corte de ffmpeg, un modelo de múltiples imágenes) muestran una vista previa del primer archivo e informan de cuántos otros hay.

Esto funciona en Claude Desktop, claude.ai y VS Code (mediante MCP Apps). En clientes sin soporte de MCP Apps, las herramientas devuelven las URLs de resultado como texto normal.

Precios

varg usa un sistema de créditos. 1 crédito = $0.01 USD.

Generación	Créditos	Costo
Imagen (Flux Schnell)	5	$0.05
Imagen (Flux Pro)	10	$0.10
Imagen (Nano Banana Pro)	5	$0.05
Imagen (Recraft v3)	10	$0.10
Imagen (Recraft v4 Pro)	30	$0.30
Imagen (Grok Imagine)	3	$0.03
Video (Kling v3, 5s)	150	$1.50
Video (Kling v3 Standard, 5s)	100	$1.00
Video (Wan 2.5, 5s)	80	$0.80
Video (Minimax, 5s)	80	$0.80
Video (Seedance 2, 5s)	250	$2.50
Video (LTX-2, 5s)	50	$0.50
Voz (ElevenLabs v3)	25	$0.25
Voz (ElevenLabs Turbo)	20	$0.20
Música	30	$0.30
Lipsync (Sync v2 Pro)	80	$0.80
Lipsync (OmniHuman)	100	$1.00
Transcripción (Whisper)	10	$0.10
Transcripción (Groq Whisper Turbo)	3	$0.03
Recorte FFmpeg	5	$0.05
Redimensionado FFmpeg	5	$0.05
Corte FFmpeg	5	$0.05
FFmpeg (comando personalizado)	5	$0.05
Explorar medios	5	$0.05

Los resultados almacenados en caché son gratuitos. Usa check_balance para ver los créditos restantes de la cuenta en la que funciona la conexión. Regístrate y obtén tu clave de API

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