すべての開発者へ、ひらめきを現実へ。
すべての開発者へ、ひらめきを現実へ。
開発者のために設計されたマルチモーダル AI モデル API 集約プラットフォーム。1 つの API で世界トップクラスのモデルにアクセスできます。
BUILD WITH ATLAS CLOUD
BUILD WITH ATLAS CLOUD
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.ATLASCLOUD_API_KEY,
baseURL: "https://api.atlascloud.ai/v1"
});
const model = "moonshotai/kimi-k2.6";
const prompt = "Summarise this PDF in 3 bullets.";
const resp = await client.chat.completions.create({
model,
messages: [{ role: "user", content: prompt }]
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
あなたのエージェントにそのまま。
あなたのエージェントにそのまま。
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}これを任意の MCP 互換クライアントに貼り付けてください — Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Desktop、Zed、JetBrains、Trae、Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI、Goose など。
仕組み
仕組み
当プラットフォームでは、本番環境で利用できる 300 以上のモデルをすでにホストしています。わずか 1 行のコードでそれらを呼び出すことができます。
任意の MCP クライアントに接続
JSON ブロックを 1 つ貼り付けるだけで、Cursor、Claude Code、Claude Desktop、VS Code、Windsurf、Zed、JetBrains、Codex CLI、Gemini CLI、Goose、その他あらゆる MCP 互換クライアントに組み込めます。プロバイダー用の接続コードは不要です。
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}次に、エージェントに次のように依頼してください…
atlascloud MCP サーバーを接続すれば、エージェントは Atlas Cloud の 300 以上のモデルを自然な英語で呼び出せます。Atlas Cloud を名指しで指定すれば、エージェントは MCP ツール経由でルーティングします。
Atlas Cloud MCP サーバーを使って、DeepSeek V3.2 にこの PDF を 3 つの箇条書きで要約するよう依頼してください。
Atlas Cloud を使って Seedream v5.0 で画像を生成してください — 雨の夕暮れのサイバーパンクなストリートマーケット、1024x1024。
Atlas Cloud MCP ツールを呼び出して、Seedance 2.0 で夜明けのロケット打ち上げのシネマティックな 10 秒ショットを 1080p で作成してください。
Atlas Cloud MCP サーバー経由で、Nano Banana 2 を使って ~/photos/cat.jpg を編集してください — 魔法使いの帽子を追加し、構図は完全に保ってください。
Atlas Cloud での開発の進め方
数分で動き出せます — 以下の 6 ステップに従って、新規アカウントから本番連携まで一気に進めましょう。
Atlas Cloud アカウントを作成
atlascloud.ai でサインアップし、メールアドレスを認証すると、プラットフォーム上のすべてのモデルを試し始められます。
コーディングツールと組み合わせて利用
よくある質問
最初の 1 行を書き始める前に知っておきたいことを、ここにまとめました。
いいえ。チャットエンドポイントは OpenAI 互換です — OpenAI SDK（または任意の HTTP クライアント）を api.atlascloud.ai/v1 に向けて、model 文字列を差し替えるだけです。ストリーミング、ツール使用、関数呼び出しはすべてそのまま動作します。
チャットは同期型です。画像・動画モデルは非同期 prediction として実行されます: submit エンドポイントに POST して prediction id を受け取り、その id を使って status が succeeded になるまで prediction エンドポイントに GET します。およそ 2 秒ごとにポーリングしてください — Webhook は不要です。
LLM、画像、動画、音声を横断して 300 以上のモデル — DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Seedance、Seedream、Nano Banana など。全カタログは /models で参照できます。そこでコピーした model id が、API 呼び出しに渡す正確な文字列です。
モダリティに応じて、トークン単位または prediction 単位で課金されます — 料金は各モデルカードに表示されます。デフォルトのレート制限は十分に緩やかで、ほとんどの本番ワークロードに対応できます。さらに引き上げが必要な場合は [email protected] までご連絡ください。上限を拡張いたします。
はい — 1 つの MCP 設定で、主要な MCP 互換クライアント（Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Desktop、Claude Code、Zed、JetBrains、Codex CLI、Gemini CLI、Goose など）に Atlas Cloud を接続できます。その後、エージェントは自然な英語で任意の Atlas Cloud モデルを呼び出せます。1 行で導入できる Skills インストールも利用可能です。
リファレンスやガイドは docs.atlascloud.ai をご確認ください。または、コンソールからチケットを起票してください。MCP と Skills に関する問題については、GitHub の AtlasCloudAI/mcp-server および AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills リポジトリで issue と PR を受け付けています。
