Atlas Cloud MCP Server (Image / Video / LLM APIs)

Um servidor MCP poderoso para APIs de imagem, vídeo e LLM de IA. Integre modelos como Seedance e Nano Banana ao seu fluxo de trabalho com uma interface simples e unificada, alimentada pela Atlas Cloud.

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Atlas Cloud

Atlas Cloud MCP Server

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Use os mais de 300 modelos de imagem / vídeo / LLM do Atlas Cloud no Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, Cline e outros. Gere imagens, vídeos e conversas por meio de ferramentas MCP padrão.

→ Obtenha sua chave de API Atlas Cloud gratuita · Mais de 300 modelos · Compatível com OpenAI

Modelos Suportados

  • 🎬 Vídeo (216) — MiniMax H3 Max · MiniMax H3 Fast · Gemini Omni 1.1 Flash · MiniMax H3 · Wan-3.0-Prime · Wan-3.0
  • 🎨 Imagem (138) — GPT Image 2.5 Sunburst · GPT Image 2.5 Flare · Seedream v4.7 · MAI-Image-2.6-Flash
  • 🧊 3D (14) — Seed3D 2.0 · Tripo H3.1 · Hunyuan 3D Rapid · Hunyuan 3D Pro
  • 💬 LLM (77) — DeepSeek V4.1 Flash · DeepSeek V4 Pro 0813 · Grok 4.6 · DeepSeek V4 Flash 0731
  • 🔊 Áudio (TTS · Música · ASR) (13) — Seed Audio 1.0 · MiniMax Speech 2.6 Turbo · MiniMax Speech 2.6 HD · xAI TTS v1
  • 📚 Explore mais — todos os 490 modelos ativos »

🎬 Modelos de vídeo mais recentes — Seedance 2.5 · Kling 4.0 · Wan 3.0 · Kling Video O3.

Conteúdo

O Que Você Pode Fazer

Peça ao seu assistente de IA em linguagem simples — ele descobre o modelo certo, monta os parâmetros e envia a tarefa:

  • 🎨 "Crie uma imagem hero para esta postagem do blog" — texto para imagem com Nano Banana Pro, GPT Image 2, Flux 2, Seedream, Imagen…
  • 🎬 "Transforme esta foto do produto em um anúncio de 5 segundos" — imagem para vídeo com Seedance 2.5, Kling 3, Kling Video O3, Veo 3.1…
  • 🧊 "Crie um modelo 3D a partir desta foto" — imagem para 3D / texto para 3D com Hunyuan 3D (saída GLB/OBJ/USDZ)
  • 🔊 "Leia este roteiro em voz alta" — texto para fala com Seed Audio, ElevenLabs, xAI TTS
  • 🎵 "Escreva uma música tema para o meu aplicativo" — geração de música com Suno, MiniMax Music
  • 📝 "Transcreva esta gravação de reunião" — fala para texto com Seed ASR, xAI STT
  • 🎞️ "Transforme este roteiro em storyboard com 6 cenas" — encadeie LLM → imagem → vídeo em uma única conversa
  • ✏️ "Edite esta imagem — adicione um chapéu" — envie um arquivo local e execute um modelo de edição de imagem
  • 💸 "Quanto crédito ainda tenho e quanto gastei este mês?" — verifique saldo, uso e detalhamento de custos
  • 💬 "O que há nesta captura de tela?" — conversa com LLM usando Claude, GPT, DeepSeek, Qwen, Gemini, GLM…, incluindo entrada de imagem/vídeo em modelos que aceitam
  • 🕓 "O que gerei ontem?" — navegue pelo histórico de gerações e recupere as URLs de saída

Nos bastidores: descoberta de modelos, esquemas de parâmetros dinâmicos por modelo (validados antes de cada solicitação para que parâmetros inválidos falhem rapidamente sem gastar créditos, além de um sinalizador dry_run em cada ferramenta de geração que mostra o corpo exato da solicitação sem enviá-la), upload de mídia, geração rápida em uma etapa, histórico de gerações, saldo da conta e uso, e pesquisa de documentação — tudo exposto como ferramentas MCP padrão (veja Ferramentas Disponíveis).

As chamadas de LLM são conscientes do protocolo: cada modelo é chamado por meio do contrato que ele realmente declara — OpenAI chat completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages ou Gemini nativo generateContent — para que modelos nativos do Gemini funcionem sem qualquer tratamento especial da sua parte.

Início Rápido

Pré-requisitos

Consulte .env.example para a variável de ambiente a ser definida.

Agentes CLI (instalação em uma linha)

O caminho mais rápido — esses agentes de codificação de IA adicionam o servidor com um único comando:

# Claude Code
claude mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# OpenAI Codex CLI
codex mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# Gemini CLI
gemini mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# Goose CLI
goose mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

Defina a variável de ambiente ATLASCLOUD_API_KEY no seu shell primeiro.

IDEs, editores e extensões (configuração JSON)

Adicione isto à configuração MCP do seu cliente — funciona com qualquer cliente compatível com MCP:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}
ClienteOnde adicionar
CursorConfigurações → MCP → Adicionar Servidor
ClineMCP Marketplace → Adicionar Servidor
Continueconfig.yaml → MCP
WindsurfConfigurações → MCP → Adicionar Servidor
VS Code (Copilot).vscode/mcp.json ou Configurações → MCP
TraeConfigurações → MCP → Adicionar Servidor
IDEs JetBrainsConfigurações → Ferramentas → AI Assistant → MCP
ChatGPT DesktopConfigurações → MCP
Amazon Q DeveloperConfiguração MCP
Roo CodeConfigurações → MCP → Adicionar Servidor

Prefere Skills?

Se preferir usar Skills em vez de MCP, também oferecemos um pacote Atlas Cloud Skills para Claude Code e outros agentes compatíveis com skills.

Ferramentas Disponíveis

FerramentaDescrição
atlas_search_docsPesquise a documentação e os modelos do Atlas Cloud por palavra-chave
atlas_list_modelsListe os modelos disponíveis, filtrados por tipo (Texto/Imagem/Vídeo/Áudio), subtipo (3d/tts/stt/music/lyrics) ou palavra-chave
atlas_get_model_infoObtenha informações detalhadas do modelo, incluindo esquema de API, parâmetros e exemplos de uso
atlas_generate_imageGere imagens e modelos 3D (imagem para 3D / texto para 3D) com qualquer modelo de Imagem suportado
atlas_generate_videoGere vídeos com qualquer modelo de vídeo suportado
atlas_generate_audioGere áudio — fala (TTS) e música/canções (Suno, MiniMax Music) — com qualquer modelo de áudio suportado
atlas_transcribe_audioTranscreva fala para texto (ASR) — reuniões, entrevistas, notas de voz
atlas_quick_generateGeração de imagem/vídeo/áudio em uma etapa — encontra automaticamente o modelo por palavra-chave, monta os parâmetros e envia
atlas_upload_mediaEnvie uma imagem, áudio, vídeo ou documento local e obtenha uma URL para passar a qualquer modelo
atlas_chatConverse com modelos LLM — o endpoint e o formato da solicitação são escolhidos automaticamente por modelo (OpenAI chat/responses, Anthropic messages, Gemini nativo); suporta entrada de imagem/vídeo/áudio
atlas_get_predictionVerifique o status e o resultado de uma tarefa de geração — URLs de mídia, transcrições, letras, capa e custo
atlas_list_predictionsNavegue por tarefas de geração anteriores — recupere um ID de previsão perdido ou revise resultados anteriores
atlas_get_balanceObtenha o saldo da conta e o resumo de créditos da sua chave de API
atlas_get_model_usageObtenha o uso diário do modelo (solicitações, tokens, contagens de imagem/vídeo) em um intervalo de datas
atlas_get_model_costsObtenha os intervalos de custo diário do modelo (gastos) em um intervalo de datas

Exemplos de Uso

Pesquisar modelos

"Pesquise no Atlas Cloud por modelos de geração de vídeo"

Seu assistente de IA usará atlas_search_docs ou atlas_list_models para encontrar modelos relevantes.

Gerar uma imagem

"Gere uma imagem de um gato no espaço usando Seedream"

O assistente irá:

  1. Usar atlas_list_models para encontrar modelos de imagem Seedream
  2. Usar atlas_get_model_info para obter os parâmetros do modelo
  3. Usar atlas_generate_image com os parâmetros corretos

Gerar um vídeo

"Crie um vídeo de um lançamento de foguete usando Kling v3"

O assistente irá:

  1. Encontrar o modelo de vídeo Kling
  2. Obter o esquema dele para entender os parâmetros necessários
  3. Usar atlas_generate_video com os parâmetros apropriados

Enviar uma imagem local para edição ou geração de vídeo

"Edite esta imagem /Users/me/photos/cat.jpg para adicionar um chapéu"

O assistente irá:

  1. Usar atlas_upload_media para enviar o arquivo local e obter uma URL
  2. Encontrar um modelo de edição de imagem
  3. Usar atlas_generate_image com a URL enviada

Observação: Os arquivos enviados são para uso temporário apenas com tarefas de geração do Atlas Cloud. Os arquivos podem ser limpos periodicamente. Não use isso como hospedagem permanente de arquivos — abuso pode resultar em suspensão da chave de API.

Gerar fala (TTS)

"Leia esta frase em voz alta com Seed Audio: Bem-vindo ao Atlas Cloud"

O assistente irá:

  1. Usar atlas_list_models com type="Audio" para encontrar o modelo TTS
  2. Usar atlas_generate_audio com o texto para sintetizar
  3. Usar atlas_get_prediction para recuperar a URL do áudio gerado

Gerar música

"Crie uma faixa synthwave animada de 30 segundos para minha demonstração de produto com Suno"

Modelos de música (Suno Chirp, MiniMax Music) são modelos do tipo Áudio, então o assistente usa atlas_generate_audio com uma descrição da música (e opcionalmente letras) e depois recupera a URL do áudio via atlas_get_prediction.

Transcrever áudio (fala para texto)

"Transcreva esta gravação de entrevista: https://example.com/interview.mp3 "

O assistente usa atlas_transcribe_audio com um modelo de fala para texto (por exemplo, bytedance/seed-asr-2.0) e o audio_url, depois recupera a transcrição via atlas_get_prediction. Para arquivos locais, ele primeiro chama atlas_upload_media para obter uma URL.

Gerar um modelo 3D

"Transforme esta foto do produto em um modelo 3D com Hunyuan 3D"

Modelos 3D são do tipo Imagem, então o assistente usa atlas_generate_image com o parâmetro image e recupera um arquivo GLB/OBJ/USDZ via atlas_get_prediction.

Conversar com um LLM

"Peça ao Qwen para explicar computação quântica"

O assistente usará atlas_chat com o modelo Qwen. Para um modelo que aceita imagens ou vídeo, anexe-os à mensagem e eles serão convertidos automaticamente para o protocolo desse modelo.

Verificar uma chamada antes de pagar por ela

"Mostre-me exatamente o que você enviaria ao Kling para isso, não execute ainda"

Toda ferramenta de geração aceita dry_run: true — ela resolve o modelo, monta a solicitação, valida-a contra o esquema do modelo, imprime o corpo JSON exato e para. Nada é enviado e nada é cobrado. Útil quando uma URL de mídia pode cair em mais de um campo de entrada, ou quando uma palavra-chave pode corresponder a vários modelos.

Encontrar uma geração anterior

"O que gerei ontem? Me dê o link do vídeo novamente"

O assistente usa atlas_list_predictions para listar tarefas recentes e atlas_get_prediction para o resultado completo. É assim também que se recupera uma tarefa cujo ID de previsão foi perdido — o trabalho continua em execução (e é cobrado) mesmo que a chamada de envio tenha expirado.

Verificar saldo e uso

"Quanto crédito Atlas Cloud ainda tenho e quanto gastei este mês?"

O assistente usará atlas_get_balance para o saldo atual e atlas_get_model_costs para o detalhamento de gastos.

Desenvolvimento

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run in development mode
npm run dev

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