Vyrl

Aponte o Claude Code, Codex, Cursor ou outro cliente MCP com token de portador para o Vyrl. Crie canvases, execute Flows e receba vídeos finalizados sem sair da conversa.

Conecte o MCP e comece a criarGrátis

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Copie a URL do MCP do Vyrl

O mesmo endpoint para todos os clientes. HTTP streamable, sem fluxo OAuth.

https://vyrl.pro/api/mcp

Adicione no .mcp.json

Referencie um token do seu ambiente para que a credencial nunca apareça no histórico do shell ou nos argumentos do processo. Defina VYRL_MCP_TOKEN por meio do seu gerenciador de segredos antes de iniciar o Claude Code.

{
  "mcpServers": {
    "vyrl": {
      "type": "http",
      "url": "https://vyrl.pro/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${VYRL_MCP_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

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Crie um token e comece

Gere um token com escopo, coloque-o no cabeçalho e peça ao seu agente para abrir um canvas ou executar um Flow.

Criar token MCP

Exemplos de configurações de cliente MCP para o endpoint preconfigurado com token de portador. MCP

Copie um prompt e cole no seu agente.

Cada um usa ferramentas que este servidor realmente expõe. Conecte-se primeiro e depois cole.

vyrl · sessão do agente

você

Explore o que você tem

"Liste meus canvases do Vyrl e resuma para que cada um está configurado."

list_canvases get_canvas

Construa um nó

"No meu canvas Launch Reel, adicione um nó de vídeo Seedance, conecte-o ao nó de prompt e mostre-me o grafo antes de executar qualquer coisa."

get_canvas_node_catalog update_canvas

Execute e aguarde

"Execute meu Flow Weekly Recap, depois faça polling até terminar e me dê o link de saída."

list_flows run_flow get_flow_run

Comece do zero

"Crie um novo canvas do Vyrl chamado Product Teaser com um nó de imagem alimentando um nó de vídeo."

create_canvas update_canvas

Execute seus modelos configurados a partir do seu agente.

Uma execução de Flow via MCP executa a configuração de modelo já salva no seu Canvas. O Vyrl cuida do provedor, dos créditos e do resultado durável.

• sora-2-pro
• flux-2-pro
• nano-banana-pro
• ray-2
• imagen-4-ultra
• ideogram-v3-quality
• qwen-image
• recraft-v4.1-pro

Um token só faz o que você concedeu.

Leitura, execução e edição são separadas. Um agente configurado para pesquisa não pode iniciar uma execução paga e não pode tocar no seu trabalho.

canvas:read 6 ferramentas

Ver, nunca tocar

Inspecione canvases, Flows, execuções e o catálogo de nós. Um token somente leitura não pode alterar ou iniciar nada.

canvas:run 1 ferramenta

Iniciar trabalho que custa créditos

Execute um Flow e leia seu resultado durável. Execuções usam seu saldo de créditos, por isso esta é uma concessão separada.

canvas:edit 3 ferramentas

Alterar o que você construiu

Crie, atualize e exclua canvases. Excluir é opcional — um token novo não recebe isso ao aceitar os padrões.

10 ferramentas e o escopo que cada uma precisa.

• list_canvases canvas:read
• get_canvas canvas:read
• get_canvas_node_catalog canvas:read
• create_canvas canvas:edit
• update_canvas canvas:edit
• delete_canvas opcional canvas:edit
• list_flows canvas:read
• get_flow canvas:read
• run_flow canvas:run
• get_flow_run canvas:read

Ferramentas irreversíveis são excluídas dos padrões de um token novo e devem ser selecionadas deliberadamente.

Antes de conectar.

O que é MCP?

Model Context Protocol é um padrão aberto que permite a um agente de IA chamar ferramentas externas. Conectar o Vyrl significa que seu agente opera seu Canvas diretamente, em vez de você transportar coisas entre uma janela de chat e o aplicativo.

Preciso de uma chave de API?

Você precisa de um token MCP do Vyrl do seu perfil. É um token de portador, não um app OAuth, então o botão Authenticate na maioria das interfaces de cliente MCP não se aplica aqui.

Um agente pode excluir meu trabalho?

Somente se você permitir. Excluir exige canvas:edit, e delete_canvas é excluído dos padrões de um token novo, então precisa ser escolhido deliberadamente.

Executar um Flow custa créditos?

Sim. Uma execução iniciada via MCP usa o mesmo saldo de créditos que uma iniciada no aplicativo, por isso canvas:run é separado de canvas:read.