連携の概要

Atlas Cloud への接続方法を選ぶ — MCP Server、Skills、CLI、ComfyUI、n8n、または API を直接利用。

Atlas Cloud のモデルを利用する方法はいくつかあります。どれが適しているかは、あなたが作業する場所によって決まります。

連携方法の選び方

こんな場合	使うもの	理由
AI 支援機能つきの IDE でコーディングしている	MCP Server	エディタを離れずに、アシスタントがモデルをツールとして呼び出せます
スキルに対応したエージェントを使っている	Skills	どのモデルを選び、どのパラメータが重要かをエージェントに教えます
ターミナルや CI で作業している	CLI	JSON 出力と安定した終了コードでスクリプト化できる生成
ノードキャンバス上で構築している	ComfyUI	ローカル GPU 不要で、ホスト型モデルをそのままノードとして使えます
複数サービスをまたいで自動化している	n8n	モデル呼び出しをワークフローのステップとして扱えます
アプリケーションを開発している	API	完全な制御。OpenAI、Anthropic、Gemini のいずれの形式にも対応

MCP Server と Skills は競合するものではなく、互いを補完します。MCP Server が呼び出しを実行し、Skills がその呼び出しを的確に行うための判断力をエージェントに与えます。両方をインストールするのが一般的な構成です。

画像・動画・音声・3D・チャット・アカウント情報に対応した 14 のツール。Claude Code、Cursor、VS Code、Codex、Gemini CLI などで利用できます。

Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 向けの Agent Skills と、25 個のレシピからなるワークフローライブラリ。

生成、モデル検索、コスト見積もり、アカウント管理を行う atlas コマンド。

Seedance、Kling、Wan、Veo、Seedream、FLUX などに対応したドロップインノード。

LLM チャットと非同期メディア生成のためのコミュニティノード。

言語モデルを使うのに Atlas Cloud 専用の SDK は必要ありません。すでに使っている SDK のベース URL を切り替えるだけです:

from openai import OpenAI

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

画像・動画・音声・3D の生成には、代わりに Atlas Cloud の非同期エンドポイントを使います — 予測をご覧ください。

各プロトコルが何をサポートし、どこで挙動が異なるかは LLM API プロトコルを参照してください。

コミュニティが開発した連携は awesome-atlas-cloud-integrations にまとめられており、Atlas Cloud に対応したオープンソースプロジェクトを追跡しています。何か作ったら、ぜひプルリクエストを送ってください。

コミュニティプロジェクトは独立して保守されており、最新のモデルカタログに追随していない場合があります。本番ワークロードでは、公式の連携か API の利用を推奨します。