Replicate Automation
Replicate AI 모델 워크플로를 자동화하세요 — 모든 공개 모델(이미지 생성, LLM, 오디오, 비디오)에 대한 예측 실행, 입력 파일 업로드, 모델 스키마 및 문서 검사, 모델 버전 목록 확인, 예측 기록 추적이 가능합니다.
툴킷 문서: composio.dev/toolkits/replicate
설정
- Composio MCP 서버를 클라이언트에 추가:
https://rube.app/mcp - 메시지가 표시되면 Replicate 계정 연결 (API 토큰 인증)
- 아래 워크플로 사용 시작
핵심 워크플로
1. 모델 세부 정보 및 스키마 가져오기
REPLICATE_MODELS_GET을 사용하여 예측을 실행하기 전에 모델의 입력/출력 스키마를 검사하세요.
도구: REPLICATE_MODELS_GET
입력:
- model_owner: 문자열 (필수) -- 예: "meta", "black-forest-labs", "stability-ai"
- model_name: 문자열 (필수) -- 예: "meta-llama-3-8b-instruct", "flux-1.1-pro"
중요: 각 모델은 고유한 입력 키와 유형을 가지고 있습니다. 예측 입력을 구성하기 전에 항상 이 응답의 openapi_schema를 확인하세요.
2. 예측 실행
REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE를 사용하여 선택적 동기 대기 및 웹훅과 함께 모든 모델에서 추론을 실행하세요.
도구: REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE
입력:
- model_owner: 문자열 (필수) -- 예: "meta", "black-forest-labs"
- model_name: 문자열 (필수) -- 예: "flux-1.1-pro", "sdxl"
- input: 객체 (필수) -- 모델별 입력, 예: { "prompt": "A sunset over mountains" }
- wait_for: 정수 (1-60초, 선택사항) -- 완료까지 동기 대기
- cancel_after: 문자열 (선택사항) -- 최대 실행 시간, 예: "300s", "5m"
- webhook: 문자열 (선택사항) -- 비동기 완료 알림용 HTTPS URL
- webhook_events_filter: 배열 (선택사항) -- ["start", "output", "logs", "completed"]
동기 vs 비동기: 빠른 모델의 경우 wait_for(1-60초)를 사용하세요. 장기 실행 작업의 경우 생략하고 웹훅을 사용하거나 REPLICATE_PREDICTIONS_LIST를 통해 폴링하세요.
3. 모델 입력용 파일 업로드
REPLICATE_CREATE_FILE을 사용하여 모델에 필요한 이미지, 문서 또는 기타 바이너리 입력을 업로드하세요.
도구: REPLICATE_CREATE_FILE
입력:
- content: 문자열 (필수) -- base64로 인코딩된 파일 내용
- filename: 문자열 (필수) -- 예: "input.png", "audio.wav" (최대 255바이트 UTF-8)
- content_type: 문자열 (기본값 "application/octet-stream") -- MIME 유형
- metadata: 객체 (선택사항) -- 사용자 정의 JSON 메타데이터
4. 모델 문서 읽기
REPLICATE_MODELS_README_GET을 사용하여 모델의 README를 Markdown 형식으로 액세스하여 자세한 사용 지침을 확인하세요.
도구: REPLICATE_MODELS_README_GET
입력:
- model_owner: 문자열 (필수)
- model_name: 문자열 (필수)
5. 모델 버전 목록 보기
REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST를 사용하여 모델의 사용 가능한 모든 버전을 최신순으로 확인하세요.
도구: REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST
입력:
- model_owner: 문자열 (필수)
- model_name: 문자열 (필수)
6. 예측 기록 및 파일 추적
REPLICATE_PREDICTIONS_LIST를 사용하여 예측 기록을 검색하고, REPLICATE_FILES_GET/REPLICATE_FILES_LIST를 사용하여 업로드된 파일을 관리하세요.
도구: REPLICATE_PREDICTIONS_LIST
- 인증된 사용자의 모든 예측을 페이지네이션과 함께 나열
도구: REPLICATE_FILES_LIST
- 업로드된 파일을 최신순으로 나열
도구: REPLICATE_FILES_GET
- ID로 특정 파일의 세부 정보 가져오기
알려진 문제점
| 문제점 | 세부 사항 |
|---|---|
| 모델별 입력 키 | 각 모델은 고유한 입력 키와 유형을 가집니다. 잘못된 키를 사용하면 유효성 검사 오류가 발생합니다. 항상 REPLICATE_MODELS_GET을 먼저 호출하여 openapi_schema를 확인하세요. |
| 파일 업로드 인코딩 | REPLICATE_CREATE_FILE은 base64로 인코딩된 콘텐츠가 필요합니다. 바이너리 파일을 텍스트(UTF-8)로 처리하면 디코드 오류가 발생합니다. |
| 공개 모델 vs 배포 경로 | 공개 모델은 REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE를 통해 실행해야 합니다. 배포 지향 경로를 사용하면 HTTP 404 오류가 발생합니다. |
| 동기 대기 제한 | wait_for는 1-60초만 지원합니다. 장기 실행 작업은 웹훅 또는 REPLICATE_PREDICTIONS_LIST 폴링을 통한 비동기 처리가 필요합니다. |
| 이미지 모델 제약 조건 | flux-1.1-pro와 같은 이미지 모델에는 특정 제약 조건(예: 최대 너비/높이 1440px, 유효한 가로세로 비율)이 있습니다. 먼저 모델 스키마를 확인하세요. |
| 오래된 파일 참조 | 많은 사용량은 많은 업로드를 생성합니다. REPLICATE_FILES_LIST를 정기적으로 확인하여 오래된 file_id 참조를 사용하지 않도록 하세요. |
빠른 참조
| 도구 슬러그 | 설명 |
|---|---|
REPLICATE_MODELS_GET | 모델 세부 정보, 스키마 및 메타데이터 가져오기 |
REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE | 모델에서 예측 실행 |
REPLICATE_CREATE_FILE | 모델 입력용 파일 업로드 |
REPLICATE_MODELS_README_GET | 모델 README 문서 가져오기 |
REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST | 모델의 모든 버전 나열 |
REPLICATE_PREDICTIONS_LIST | 페이지네이션으로 예측 기록 나열 |
REPLICATE_FILES_LIST | 업로드된 파일 나열 |
REPLICATE_FILES_GET | ID로 파일 세부 정보 가져오기 |
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