MCP-сервер

Используйте модели ИИ Atlas Cloud прямо в вашей IDE с помощью официального MCP-сервера. Поддерживаются Cursor, Claude Desktop, Claude Code, Codex, Gemini CLI и другие.

Что такое MCP?

Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, разработанный Anthropic, который позволяет ИИ-ассистентам взаимодействовать с внешними инструментами и источниками данных стандартизированным способом. MCP можно представить как универсальный адаптер — он позволяет IDE с поддержкой ИИ, таким как Cursor, Claude Desktop и Claude Code, легко подключаться к сторонним сервисам, API и данным.

Используя MCP, разработчики могут расширить возможности своего ИИ-ассистента далеко за пределы простого автодополнения кода: они могут искать документацию, генерировать изображения, создавать видео, взаимодействовать с большими языковыми моделями и многое другое — всё с помощью команд на естественном языке прямо в среде разработки.

MCP-сервер Atlas Cloud

Atlas Cloud предоставляет официальный MCP-сервер (atlascloud-mcp на npm), который открывает полный доступ к платформе ИИ API Atlas Cloud прямо в вашей IDE. Имея более 300 доступных моделей ИИ — включая генераторы изображений, создатели видео и большие языковые модели — вы можете использовать всё это без переключения между вкладками браузера и без ручного написания API-вызовов.

Репозиторий на GitHub: AtlasCloudAI/mcp-server

Основные возможности

Поиск по документации — Ищите по документации, моделям и справочникам API Atlas Cloud прямо из вашей IDE
Обзор моделей — Просматривайте и исследуйте более 300 доступных моделей ИИ с ценами и характеристиками
Генерация изображений — Генерируйте изображения с помощью таких моделей, как Seedream, Qwen-Image, FLUX и др.
Генерация видео — Создавайте видео с помощью таких моделей, как Kling, Vidu, Seedance, Wan и др.
Чат с LLM — Общайтесь с LLM-моделями (формат, совместимый с OpenAI), включая DeepSeek, Qwen, GLM и др.
Динамическая схема — Автоматическое получение схемы параметров каждой модели для точного использования API

Предварительные требования

Перед настройкой MCP-сервера Atlas Cloud убедитесь, что у вас есть:

Node.js 18 или выше — Скачать Node.js
API-ключ Atlas Cloud — Зарегистрируйтесь и получите ключ на atlascloud.ai

Настройка

Cursor

Откройте или создайте файл ~/.cursor/mcp.json и добавьте следующее:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Перезапустите Cursor для применения изменений.

Claude Desktop

Откройте файл конфигурации:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Добавьте конфигурацию MCP-сервера:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Перезапустите Claude Desktop для применения изменений.

Claude Code

Выполните следующую команду для добавления MCP-сервера Atlas Cloud:

claude mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

Затем установите ваш API-ключ как переменную окружения:

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Чтобы сохранить API-ключ между сеансами терминала, добавьте команду export в профиль вашей оболочки (~/.bashrc, ~/.zshrc и т.д.).

Windsurf

Добавьте следующее в конфигурацию MCP вашего Windsurf:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Codex

Откройте или создайте файл конфигурации Codex ~/.codex/config.toml и добавьте:

[mcp_servers.atlascloud]
command = "npx"
args = ["-y", "atlascloud-mcp"]

[mcp_servers.atlascloud.env]
ATLASCLOUD_API_KEY = "your-api-key-here"

Gemini CLI

Откройте или создайте файл настроек Gemini ~/.gemini/settings.json и добавьте:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Kilo Code

Откройте или создайте файл конфигурации на уровне проекта .kilocode/mcp.json и добавьте:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

OpenCode

Откройте или создайте файл конфигурации OpenCode opencode.json и добавьте:

{
  "mcp": {
    "atlascloud": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "atlascloud-mcp"],
      "enabled": true,
      "environment": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Доступные инструменты

MCP-сервер Atlas Cloud предоставляет 7 инструментов, которые может использовать ваш ИИ-ассистент:

Инструмент	Описание
`atlas_search_docs`	Поиск по документации и моделям Atlas Cloud по ключевым словам
`atlas_list_models`	Список всех доступных моделей с возможностью фильтрации по типу (Text/Image/Video)
`atlas_get_model_info`	Получение подробной информации о модели, включая схему API, параметры и примеры использования
`atlas_generate_image`	Генерация изображений с использованием любой поддерживаемой модели
`atlas_generate_video`	Генерация видео с использованием любой поддерживаемой модели
`atlas_chat`	Чат с LLM-моделями (формат, совместимый с OpenAI)
`atlas_get_prediction`	Проверка статуса и получение результатов задач генерации изображений/видео

Примеры использования

После настройки вы можете взаимодействовать с Atlas Cloud на естественном языке:

Поиск моделей

«Найди на Atlas Cloud модели генерации видео»
«Покажи все модели генерации изображений с ценами»
«Покажи подробности о модели DeepSeek V3»

Генерация изображений

«Сгенерируй изображение кота в космосе с помощью Seedream»

Ассистент выполнит следующие шаги:

Использует atlas_list_models для поиска моделей Seedream
Использует atlas_get_model_info для получения параметров модели
Использует atlas_generate_image с правильными параметрами

Генерация видео

«Создай видео запуска ракеты с помощью Kling v3»

Ассистент выполнит следующие шаги:

Найдёт видеомодель Kling
Получит её схему для определения необходимых параметров
Использует atlas_generate_video с подходящими параметрами

Чат с LLM

«Попроси DeepSeek V3 объяснить квантовые вычисления»

Ассистент использует atlas_chat с моделью DeepSeek.

Устранение неполадок

Частые проблемы

Ошибка «Command not found» при запуске npx

Убедитесь, что Node.js 18+ установлен и npx доступен в вашем PATH:

node --version  # Should be 18.x or higher
npx --version   # Should output a version number

Ошибка «Invalid API Key»

Проверьте, что ваш API-ключ установлен правильно:

echo $ATLASCLOUD_API_KEY  # Should output your key

Если пусто, установите его снова и убедитесь, что нет лишних пробелов или кавычек.

MCP-сервер не отображается в IDE

Убедитесь, что вы перезапустили IDE после добавления конфигурации
Перепроверьте синтаксис JSON в файле конфигурации
Убедитесь, что файл конфигурации находится в правильном расположении для вашей IDE

Получение помощи

GitHub Issues: AtlasCloudAI/mcp-server/issues
Поддержка Atlas Cloud: Свяжитесь с нами