varg

Geração de vídeo, imagem, fala e música por IA — Kling, Seedance, Veo, Sora, Flux, ElevenLabs via um único servidor MCP hospedado (OAuth) ou npx @vargai/mcp.

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Servidor MCP hospedado

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

Instala no Claude Code, Codex, Cursor e outros

Documentação

Servidor MCP

Conecte Claude, ChatGPT, VS Code, Cursor e outras ferramentas de IA ao varg.ai

Conecte suas ferramentas de IA ao varg.ai para geração de imagem, vídeo, fala e música — sem necessidade de código. O servidor MCP varg oferece a qualquer cliente compatível com MCP o catálogo completo do varg — todos os modelos, todas as opções — com pré-visualizações de mídia inline.

Conectar

Conecte-se por meio de Conectores Personalizados em [claude.ai](https://claude.ai).

<Steps>
  <Step title="Open connectors">
    Vá para [Configurações → Conectores](https://claude.ai/customize/connectors) no Claude.
  </Step>

  <Step title="Add custom connector">
    Clique em **+** → **Adicionar conector personalizado** e cole:

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

  <Step title="Authorize">
    Clique em **Adicionar**. Uma janela do navegador será aberta — faça login na sua conta varg.ai e clique em **Aprovar**. Você está conectado.
  </Step>
</Steps>

Dica

Disponível nos planos Free, Pro, Max, Team e Enterprise. Usuários do plano Free estão limitados a um conector personalizado.

Adicione ao seu `claude_desktop_config.json`:

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

Reinicie o Claude Desktop. Uma janela do navegador será aberta — faça login e clique em **Aprovar**.

Informação

No macOS, o arquivo de configuração está em ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.

Conecte-se por meio de Conectores Personalizados em [chatgpt.com](https://chatgpt.com).

<Steps>
  <Step title="Open connectors">
    Vá para [Configurações → Conectores](https://chatgpt.com/settings/connectors) no ChatGPT.
  </Step>

  <Step title="Add custom connector">
    Clique em **Adicionar conector personalizado** e insira a URL do servidor:

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

    Para **Método de registro**, selecione **DCR** (Registro Dinâmico de Cliente). Deixe o ID do Cliente e o Segredo do Cliente em branco.
  </Step>

  <Step title="Authorize">
    Clique em **Adicionar**. Uma janela do navegador será aberta — faça login na sua conta varg.ai e clique em **Aprovar**. Você está conectado.
  </Step>
</Steps>

Dica

Disponível nos planos Free, Plus, Pro e Team. Você também pode usar o varg por meio da API OpenAI Responses passando server_url diretamente.

Adicione o servidor MCP remoto ao `.mcp.json` do seu projeto:

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

Ou adicione via CLI:

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

O Claude Code solicitará autorização no primeiro uso.

Informação

Para o modo local sem OAuth, use npx @vargai/mcp com transporte stdio. Consulte o guia de configuração do Claude Code para a instalação completa da skill.

Adicione ao `.vscode/mcp.json` no seu projeto:

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

Ou adicione globalmente pela linha de comando:

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

O VS Code solicitará autorização no primeiro uso.

Adicione ao `.cursor/mcp.json` no seu projeto:

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

O Cursor solicitará autorização no primeiro uso.

Execute o servidor MCP localmente via stdio — sem necessidade de conexão remota:

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

Usa sua chave de API de `~/.varg/credentials` ou da variável de ambiente `VARG_API_KEY`.

Faça login primeiro se ainda não tiver feito:

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

Na tela de consentimento, você também escolhe em qual conta esta conexão funciona — a sua pessoal ou a de uma equipe. Cada cliente que você conecta mantém a sua própria. Consulte Em qual conta ela funciona.

Ferramentas disponíveis

Geração

Comece por aqui. Uma ferramenta para cada coisa que você deseja, com padrões já escolhidos para você — descreva o resultado e você o obtém em uma única chamada.

Ferramenta	Descrição
`generate_image`	Uma imagem a partir de uma descrição. Passe `reference_image` para editar uma existente
`generate_video`	Um vídeo a partir de um prompt, de uma imagem (`from_image`) ou de filmagens (`from_video`). Defina `with_audio` para som nativo
`generate_speech`	Texto para fala, em qualquer idioma
`analyze_video`	Assista a um vídeo por URL e obtenha um relatório estruturado: resumo, linha do tempo com timestamps, transcrição, texto na tela. 6¢, repetições são armazenadas em cache e gratuitas
`search_voices`	Encontre uma voz por nome, por metadados ou descrevendo uma (`intent: "warm female narrator"`)

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

Imagens e fala são rápidas, então bloqueiam até ficarem prontas. Vídeo retorna um job_id imediatamente — passe wait: true para bloquear.

O catálogo completo

As ferramentas acima cobrem os casos comuns com um modelo cada. O varg tem centenas, e cada um aceita suas próprias opções; uma ferramenta fixa por capacidade só poderia expor os campos que todos compartilham. Então, qualquer coisa específica de modelo passa pelo registro, onde seu assistente descobre o catálogo no momento em que precisa.

Ferramenta	Descrição
`list_tools`	Listar capacidades: `image`, `video`, `speech`, `music`, `transcription`, `ffmpeg`, `render`, `pipeline`
`get_tool`	Obter o esquema de entrada para uma capacidade — com `model` definido, o esquema exato para aquele modelo, incluindo opções específicas do provedor
`call_tool`	Executar uma capacidade. Retorna um ID de job imediatamente; passe `wait: true` para bloquear até o resultado ficar pronto

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

Seu assistente chama list_tools uma vez, get_tool quando precisa das especificidades de um modelo e depois call_tool. Um modelo adicionado ao varg aparece imediatamente — não há lançamento MCP para esperar.

Jobs

Ferramenta	Descrição
`get_job`	Verificar um job e coletar seu resultado
`list_jobs`	Listar seus jobs recentes
`cancel_job`	Parar um job em execução antes que ele gaste mais créditos

Renderização e modelos

Ferramenta	Descrição
`render_video`	Renderizar um vídeo de múltiplas cenas a partir de TSX usando a biblioteca de componentes do varg
`find_templates`	Navegar e pesquisar modelos publicados, ou listar os seus com `mine: true`
`get_template`	Obter os detalhes de um modelo e o código-fonte TSX
`use_template`	Renderizar um modelo como está
`delete_template`	Retirar um dos seus próprios modelos

Nota

Modelos são renderizados como publicados — não há substituição de variáveis. Para personalizar um, leia o código-fonte com get_template, edite o TSX e passe-o para render_video.

Catálogo e custo

Ferramenta	Descrição
`list_models`	Todos os modelos entre capacidades, com rotas e estimativas de preço
`estimate_cost`	Precificar uma geração antes de executá-la
`search_presets`	Encontrar vozes e outras predefinições. Descreva o que deseja (`intent: "warm female narrator"`) para sugestões classificadas
`check_balance`	Créditos restantes na conta em que esta conexão funciona

Arquivos e pastas

Ferramenta	Descrição
`upload_file`	Enviar de uma URL ou base64 e obter uma URL hospedada
`list_files` / `get_file` / `delete_file`	Gerenciar seus arquivos
`get_lineage`	Recuperar como um arquivo foi feito — job, ferramenta, modelo e entrada exata
`list_workspaces` / `create_workspace`	Pastas para manter a saída de uma sessão junta

Pastas pertencem a uma conta, então list_workspaces retorna as da equipe em que a conexão funciona. Uma pasta pessoal não é visível a partir de uma conexão de equipe, e vice-versa.

Equipes

Ferramenta	Descrição
`list_teams`	As equipes em que você pode trabalhar e qual esta conexão usa
`get_current_team`	Onde esta conexão está trabalhando agora e se isso ainda é válido
`set_team`	Apontar esta conexão para uma equipe ou de volta para sua conta pessoal

Consulte Em qual conta ela funciona.

Em qual conta ela funciona

Cada conexão está vinculada a uma conta — a sua pessoal ou uma equipe da qual você faz parte. Gerações são cobradas no saldo dessa conta e os arquivos vão para a biblioteca dela.

O vínculo é por conexão, não por usuário. Claude Desktop, Cursor e VS Code registram-se separadamente, então cada um tem o seu. Um agente pode trabalhar em Marketing enquanto outro trabalha em Produto.

Você escolhe ao conectar. A tela de consentimento tem um seletor Funciona em listando suas equipes, com padrão para sua conta pessoal; se você não está em nenhuma equipe, ela mostra Pessoal e não há nada para escolher.

Para mudar depois, peça ao assistente:

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

set_team entra em vigor imediatamente, inclusive para trabalhos já em execução, e é lembrado para sessões futuras. Ele escolhe entre equipes das quais você já faz parte — não pode conceder acesso a uma nova. Também aceita um workspace_id opcional, a pasta onde novas saídas são arquivadas quando uma chamada não nomeia uma. Configurações → Apps Conectados mostra a conta de cada conexão somente leitura.

Nota

Se você for removido de uma equipe à qual uma conexão está vinculada, essa conexão para de executar qualquer coisa e informa isso. Ela não volta silenciosamente para sua conta pessoal — isso gastaria o saldo errado. Use list_teams e set_team para movê-la ou peça a um proprietário da equipe para restaurar sua associação.

Informação

Isso se aplica a conexões OAuth. No modo stdio local (npx @vargai/mcp), a conta é aquela à qual sua chave de API pertence.

Como 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.)

Conectar pela primeira vez executa um fluxo padrão de código de autorização OAuth 2.1 com PKCE:

Seu cliente descobre o servidor de autorização a partir de mcp.varg.ai
Ele se registra automaticamente — sem ID de cliente para copiar
Você faz login no varg.ai, escolhe em qual conta ele funciona e aprova em uma tela de consentimento
Seu cliente recebe um token de acesso de curta duração e um token de atualização, e renova por conta própria

Nenhuma chave de API é criada. A conexão é uma concessão que você pode ver e revogar em Configurações → Apps Conectados, separadamente de quaisquer chaves de API que você gerencia. Revogar impede o cliente de renovar; qualquer token que ele tenha expira logo em seguida.

Um app conectado pode gerar mídia e gastar créditos da conta à qual está vinculado. Ele não pode criar chaves de API, alterar suas configurações de conta ou acessar funções de administrador — essas são restritas às suas próprias sessões conectadas. A associação é verificada novamente a cada solicitação, então uma conexão vinculada a uma equipe que você deixou não pode gastar nada.

Pré-visualizações de mídia inline

generate_image, generate_video, generate_speech, call_tool, get_job, render_video e use_template retornam uma pré-visualização inline no seu chat. Ela mostra o progresso enquanto o job é executado e depois escolhe um player a partir do resultado:

Imagens — exibidas inline com clique para abrir em tela cheia
Vídeos — player incorporado com controles de play/pause
Áudio — player compacto com barra de progresso e busca

Jobs com múltiplas saídas (um slice de ffmpeg, um modelo multi-imagem) pré-visualizam o primeiro arquivo e informam quantos outros existem.

Isso funciona no Claude Desktop, claude.ai e VS Code (via MCP Apps). Em clientes sem suporte a MCP Apps, as ferramentas ainda retornam as URLs de resultado como texto normal.

Preços

O varg usa um sistema de créditos. 1 crédito = $0,01 USD.

Geração	Créditos	Custo
Imagem (Flux Schnell)	5	$0,05
Imagem (Flux Pro)	10	$0,10
Imagem (Nano Banana Pro)	5	$0,05
Imagem (Recraft v3)	10	$0,10
Imagem (Recraft v4 Pro)	30	$0,30
Imagem (Grok Imagine)	3	$0,03
Vídeo (Kling v3, 5s)	150	$1,50
Vídeo (Kling v3 Standard, 5s)	100	$1,00
Vídeo (Wan 2.5, 5s)	80	$0,80
Vídeo (Minimax, 5s)	80	$0,80
Vídeo (Seedance 2, 5s)	250	$2,50
Vídeo (LTX-2, 5s)	50	$0,50
Fala (ElevenLabs v3)	25	$0,25
Fala (ElevenLabs Turbo)	20	$0,20
Música	30	$0,30
Lipsync (Sync v2 Pro)	80	$0,80
Lipsync (OmniHuman)	100	$1,00
Transcrição (Whisper)	10	$0,10
Transcrição (Groq Whisper Turbo)	3	$0,03
Corte FFmpeg	5	$0,05
Redimensionamento FFmpeg	5	$0,05
Slice FFmpeg	5	$0,05
FFmpeg (comando personalizado)	5	$0,05
Inspecionar Mídia	5	$0,05

Resultados em cache são gratuitos. Use check_balance para ver os créditos restantes da conta em que a conexão funciona. Cadastre-se e obtenha sua chave de API

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