Replicate Automation
Automatisieren Sie Ihre Replicate AI-Modell-Workflows – führen Sie Vorhersagen auf jedem öffentlichen Modell aus (Bildgenerierung, LLMs, Audio, Video), laden Sie Eingabedateien hoch, prüfen Sie Modellschemata und -dokumentation, listen Sie Modellversionen auf und verfolgen Sie den Vorhersageverlauf.
Toolkit-Dokumentation: composio.dev/toolkits/replicate
Einrichtung
- Fügen Sie den Composio MCP-Server zu Ihrem Client hinzu:
https://rube.app/mcp - Verbinden Sie Ihr Replicate-Konto, wenn Sie dazu aufgefordert werden (API-Token-Authentifizierung)
- Beginnen Sie mit der Nutzung der folgenden Workflows
Kern-Workflows
1. Modelldetails und Schema abrufen
Verwenden Sie REPLICATE_MODELS_GET, um das Eingabe-/Ausgabeschema eines Modells vor dem Ausführen von Vorhersagen zu prüfen.
Werkzeug: REPLICATE_MODELS_GET
Eingaben:
- model_owner: string (erforderlich) – z. B. "meta", "black-forest-labs", "stability-ai"
- model_name: string (erforderlich) – z. B. "meta-llama-3-8b-instruct", "flux-1.1-pro"
Wichtig: Jedes Modell hat eindeutige Eingabeschlüssel und -typen. Überprüfen Sie immer das openapi_schema aus dieser Antwort, bevor Sie Vorhersageeingaben zusammenstellen.
2. Eine Vorhersage ausführen
Verwenden Sie REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE, um Inferenz auf jedem Modell mit optionalem synchronen Warten und Webhooks durchzuführen.
Werkzeug: REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE
Eingaben:
- model_owner: string (erforderlich) – z. B. "meta", "black-forest-labs"
- model_name: string (erforderlich) – z. B. "flux-1.1-pro", "sdxl"
- input: object (erforderlich) – modellspezifische Eingaben, z. B. { "prompt": "Ein Sonnenuntergang über den Bergen" }
- wait_for: integer (1-60 Sekunden, optional) – synchrones Warten auf Abschluss
- cancel_after: string (optional) – maximale Ausführungszeit, z. B. "300s", "5m"
- webhook: string (optional) – HTTPS-URL für asynchrone Abschlussbenachrichtigungen
- webhook_events_filter: array (optional) – ["start", "output", "logs", "completed"]
Synchron vs. Asynchron: Verwenden Sie wait_for (1-60s) für schnelle Modelle. Lassen Sie es bei langlebigen Jobs weg und verwenden Sie Webhooks oder Pollen über REPLICATE_PREDICTIONS_LIST.
3. Dateien für Modelleingaben hochladen
Verwenden Sie REPLICATE_CREATE_FILE, um Bilder, Dokumente oder andere binäre Eingaben hochzuladen, die Modelle benötigen.
Werkzeug: REPLICATE_CREATE_FILE
Eingaben:
- content: string (erforderlich) – base64-kodierter Dateiinhalt
- filename: string (erforderlich) – z. B. "input.png", "audio.wav" (max. 255 Bytes UTF-8)
- content_type: string (Standard "application/octet-stream") – MIME-Typ
- metadata: object (optional) – benutzerdefinierte JSON-Metadaten
4. Modelldokumentation lesen
Verwenden Sie REPLICATE_MODELS_README_GET, um auf das README eines Modells im Markdown-Format für detaillierte Nutzungsanweisungen zuzugreifen.
Werkzeug: REPLICATE_MODELS_README_GET
Eingaben:
- model_owner: string (erforderlich)
- model_name: string (erforderlich)
5. Modellversionen auflisten
Verwenden Sie REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST, um alle verfügbaren Versionen eines Modells zu sehen, sortiert nach neuester zuerst.
Werkzeug: REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST
Eingaben:
- model_owner: string (erforderlich)
- model_name: string (erforderlich)
6. Vorhersageverlauf und Dateien verfolgen
Verwenden Sie REPLICATE_PREDICTIONS_LIST, um den Vorhersageverlauf abzurufen, und REPLICATE_FILES_GET/REPLICATE_FILES_LIST, um hochgeladene Dateien zu verwalten.
Werkzeug: REPLICATE_PREDICTIONS_LIST
- Listet alle Vorhersagen für den authentifizierten Benutzer mit Paginierung auf
Werkzeug: REPLICATE_FILES_LIST
- Listet hochgeladene Dateien auf, zuletzt zuerst
Werkzeug: REPLICATE_FILES_GET
- Ruft Details einer bestimmten Datei anhand der ID ab
Bekannte Fallstricke
| Fallstrick | Detail |
|---|---|
| Modellspezifische Eingabeschlüssel | Jedes Modell hat eindeutige Eingabeschlüssel und -typen. Die Verwendung des falschen Schlüssels führt zu Validierungsfehlern. Rufen Sie immer zuerst REPLICATE_MODELS_GET auf, um das openapi_schema zu prüfen. |
| Datei-Upload-Kodierung | REPLICATE_CREATE_FILE erfordert base64-kodierte Inhalte. Binärdateien, die als Text (UTF-8) behandelt werden, schlagen mit Dekodierungsfehlern fehl. |
| Öffentliche vs. Bereitstellungspfade | Öffentliche Modelle müssen über REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE ausgeführt werden. Die Verwendung von bereitstellungsorientierten Pfaden führt zu HTTP-404-Fehlern. |
| Synchron-Wartezeit-Grenzen | wait_for unterstützt nur 1-60 Sekunden. Langlebige Jobs benötigen asynchrone Handhabung über Webhooks oder Pollen von REPLICATE_PREDICTIONS_LIST. |
| Bildmodell-Einschränkungen | Bildmodelle wie flux-1.1-pro haben spezifische Einschränkungen (z. B. maximale Breite/Höhe 1440px, gültige Seitenverhältnisse). Überprüfen Sie zuerst das Modellschema. |
| Veraltete Dateireferenzen | Starke Nutzung erzeugt viele Uploads. Überprüfen Sie routinemäßig REPLICATE_FILES_LIST, um die Verwendung veralteter file_id-Referenzen zu vermeiden. |
Kurzreferenz
| Werkzeug-Slug | Beschreibung |
|---|---|
REPLICATE_MODELS_GET | Modelldetails, Schema und Metadaten abrufen |
REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE | Eine Vorhersage auf einem Modell ausführen |
REPLICATE_CREATE_FILE | Eine Datei für Modelleingaben hochladen |
REPLICATE_MODELS_README_GET | README-Dokumentation des Modells abrufen |
REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST | Alle Versionen eines Modells auflisten |
REPLICATE_PREDICTIONS_LIST | Vorhersageverlauf mit Paginierung auflisten |
REPLICATE_FILES_LIST | Hochgeladene Dateien auflisten |
REPLICATE_FILES_GET | Dateidetails anhand der ID abrufen |
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