모든 아이디어를 현실로 구현합니다.

개발자를 위해 설계된 멀티모달 AI 모델 API 통합 플랫폼입니다. 하나의 API로 만나는 전 세계 최고의 모델.

하나의 API로 모든 최상위 모델을.

키, SDK, 공급자별 JSON을 저글링하지 마십시오. Atlas Cloud는 400개 이상의 모델 — LLM, 이미지, 비디오, 오디오 — 을 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에서 통합합니다. 공식 출처와 검증된 클라우드 허브에서 직접 가져오므로 결과는 필터링된 복제본이 아닌 실제 모델입니다. 모델 문자열만 바꾸면 나머지 코드는 동일하게 유지됩니다.

Docs API 키 가져오기

ATLAS CLOUD로 빌드하기

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ATLASCLOUD_API_KEY,
  baseURL: "https://api.atlascloud.ai/v1"
});

const model = "moonshotai/kimi-k2.6moonshotai/kimi-k2.6";
const prompt = "Summarise this PDF in 3 bullets.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);

당신의 에이전트에 바로 연결하세요.

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

Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Zed, JetBrains, Trae, Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, Goose 등 모든 MCP 호환 클라이언트에 이 설정을 붙여넣습니다.

작동 방식

Atlas Cloud 플랫폼은 프로덕션 환경에서 즉시 실행 가능한 400개 이상의 모델을 호스팅합니다. 단 한 줄의 코드로 어떤 모델이든 호출할 수 있습니다.

모든 MCP 클라이언트에 연결합니다

하나의 JSON 블록을 Cursor, Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Windsurf, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose 또는 기타 MCP 호환 클라이언트에 붙여넣으면 됩니다. 별도의 공급자 연결 코드는 필요하지 않습니다.

이 설정을 클라이언트의 mcp.json에 추가합니다:

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

그런 다음 에이전트에게 요청합니다…

atlascloud MCP 서버가 연결되면 에이전트는 평문 영어로 Atlas Cloud의 400개 이상 모델을 호출할 수 있습니다. 에이전트가 MCP 도구를 통해 요청을 라우팅하도록 Atlas Cloud를 이름으로 명시합니다.

LLM과 대화

Atlas Cloud MCP 서버를 사용해 DeepSeek V3.2에게 이 PDF를 세 개의 글머리 기호로 요약하도록 요청합니다.

이미지 생성

Atlas Cloud를 사용해 Seedream v5.0으로 이미지를 생성합니다 — 비 내리는 황혼의 사이버펑크 거리 시장, 1024x1024.

비디오 생성

Atlas Cloud MCP 도구를 호출해 Seedance 2.0으로 1080p에서 새벽 로켓 발사의 10초 시네마틱 샷을 생성합니다.

로컬 미디어 편집

Atlas Cloud MCP 서버를 통해 Nano Banana 2로 ~/photos/cat.jpg를 편집합니다 — 마법사 모자를 추가하되 구도는 동일하게 유지합니다.

Atlas Cloud에서 빌드하는 방법

몇 분 안에 실행하세요 — 아래 6단계를 따라 새 계정에서 프로덕션 통합까지 진행합니다.

Atlas Cloud 계정 생성

atlascloud.ai에서 가입하고 이메일을 인증한 뒤 플랫폼의 모든 모델을 탐색해 보세요.

코딩 도구와 함께 사용하기

자주 묻는 질문

첫 번째 코드 줄을 작성하기 전에 알아야 할 모든 것입니다.

아닙니다. 채팅 엔드포인트는 OpenAI 호환입니다 — OpenAI SDK(또는 임의의 HTTP 클라이언트)를 api.atlascloud.ai/v1으로 지정하고 모델 문자열만 교체하면 됩니다. 스트리밍, 도구 사용, 함수 호출 모두 변경 없이 동작합니다.

채팅은 동기 방식입니다. 이미지 및 비디오 모델은 비동기 prediction으로 실행됩니다. 제출 엔드포인트에 POST하면 prediction id가 반환되고, 해당 id로 prediction 엔드포인트에 GET을 보내 status가 succeeded가 될 때까지 확인합니다. 약 2초 간격으로 폴링하며, 웹훅은 필요하지 않습니다.

LLM, 이미지, 비디오, 오디오 전반에 걸쳐 400개 이상의 모델 — DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, Seedance, Seedream, Nano Banana 등이 제공됩니다. /models에서 전체 카탈로그를 탐색할 수 있으며, 그곳에서 복사한 모델 id가 API 호출에 전달해야 하는 정확한 문자열입니다.

모달리티에 따라 토큰 단위 또는 prediction 단위로 요금이 부과됩니다 — 각 모델 카드에서 가격을 확인할 수 있습니다. 기본 속도 제한은 넉넉하게 제공되어 대부분의 프로덕션 워크로드에 충분합니다. 더 높은 한도가 필요하면 [email protected] 로 이메일을 보내주시면 상한을 올려드립니다.

예 — 하나의 MCP 설정으로 Atlas Cloud를 주요 MCP 호환 클라이언트(Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Claude Code, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose 등)에 연결할 수 있습니다. 그런 다음 에이전트는 평문 영어로 Atlas Cloud 모델을 호출할 수 있습니다. 한 줄 Skills 설치도 동일하게 가능합니다.

레퍼런스와 가이드는 docs.atlascloud.ai에서 확인하거나, 콘솔에서 티켓을 오픈할 수 있습니다. MCP 및 Skills 이슈의 경우, GitHub의 AtlasCloudAI/mcp-server 및 AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills 리포지토리에서 이슈와 PR을 받습니다.