Integrationen – Überblick | Atlas Cloud Docs

Wählen Sie den passenden Weg zu Atlas Cloud — MCP-Server, Skills, CLI, ComfyUI, n8n oder direkt die API.

Es gibt mehrere Wege, Atlas Cloud Modelle zu erreichen. Welcher passt, hängt davon ab, wo Sie arbeiten.

Die passende Integration wählen

Sie sind …	Nutzen Sie	Warum
In einer KI-gestützten IDE am Programmieren	MCP-Server	Ihr Assistent ruft Modelle als Tools auf, ohne den Editor zu verlassen
Mit einem Agenten unterwegs, der Skills unterstützt	Skills	Bringt dem Agenten bei, welches Modell er wählen sollte und welche Parameter zählen
Im Terminal oder in CI unterwegs	CLI	Skriptfähige Generierung mit JSON-Ausgabe und stabilen Exit-Codes
Auf einer Node-Canvas am Bauen	ComfyUI	Gehostete Modelle als einsatzfertige Nodes, ohne lokale GPU
Über Dienste hinweg am Automatisieren	n8n	Modellaufrufe als Workflow-Schritte
Am Schreiben einer Anwendung	Die API	Volle Kontrolle. OpenAI-, Anthropic- und Gemini-Formate werden alle unterstützt

MCP-Server und Skills ergänzen einander, statt zu konkurrieren. Der MCP-Server führt Aufrufe aus; Skills geben dem Agenten das Urteilsvermögen, gute Aufrufe zu formulieren. Üblicherweise installiert man beides.

Offizielle Integrationen

MCP-Server

14 Tools für Bild, Video, Audio, 3D, Chat und Kontodaten. Funktioniert mit Claude Code, Cursor, VS Code, Codex, Gemini CLI und mehr.

Skills

Agent Skills für Claude Code, Codex CLI und Gemini CLI, dazu eine Workflow-Bibliothek mit 25 Rezepten.

CLI

Der Befehl atlas für Generierung, Modellsuche, Kostenschätzung und Kontoverwaltung.

ComfyUI

Einsatzfertige Nodes für Seedance, Kling, Wan, Veo, Seedream, FLUX und mehr.

n8n

Community-Nodes für LLM-Chat und asynchrone Mediengenerierung.

Ein vorhandenes SDK verwenden

Für Sprachmodelle brauchen Sie kein Atlas Cloud SDK. Richten Sie einfach das SDK, das Sie bereits verwenden, auf unsere Basis-URL aus:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["ATLASCLOUD_API_KEY"],
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1",
)

Bild-, Video-, Audio- und 3D-Generierung nutzen stattdessen die asynchronen Atlas Cloud Endpunkte — siehe Vorhersagen.

Was die einzelnen Protokolle unterstützen und wo sich das Verhalten unterscheidet, steht unter LLM-API-Protokolle.

Community-Projekte

Von der Community gebaute Integrationen finden Sie in awesome-atlas-cloud-integrations, wo Open-Source-Projekte gesammelt werden, die mit Atlas Cloud arbeiten. Selbst etwas gebaut? Eröffnen Sie dort einen Pull Request.

Community-Projekte werden unabhängig gepflegt und hinken dem aktuellen Modellkatalog möglicherweise hinterher. Für Produktionslasten sollten Sie eine offizielle Integration oder die API bevorzugen.

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