MCP Server

Was ist MCP?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der von Anthropic entwickelt wurde und es KI-Assistenten ermöglicht, auf standardisierte Weise mit externen Tools und Datenquellen zu interagieren. Stellen Sie sich MCP als einen universellen Adapter vor — er ermöglicht es KI-gestützten IDEs wie Cursor, Claude Desktop und Claude Code, sich nahtlos mit Drittanbieter-Diensten, APIs und Daten zu verbinden.

Durch die Verwendung von MCP können Entwickler die Fähigkeiten ihres KI-Assistenten weit über die einfache Code-Vervollständigung hinaus erweitern: Sie können Dokumentation durchsuchen, Bilder, Videos, Audio und 3D-Modelle generieren, mit LLMs interagieren und vieles mehr — alles durch natürliche Sprachbefehle innerhalb ihrer Entwicklungsumgebung.

Atlas Cloud MCP Server

Atlas Cloud bietet einen offiziellen MCP Server (atlascloud-mcp auf npm), der die volle Leistungsfähigkeit der Atlas Cloud KI-API-Plattform direkt in Ihre IDE bringt. Mit über 400 verfügbaren KI-Modellen — von Bild, Video, 3D und Audio (TTS) bis hin zu großen Sprachmodellen — können Sie auf alles zugreifen, ohne zwischen Browser-Tabs zu wechseln oder API-Aufrufe manuell zu schreiben.

GitHub-Repository: AtlasCloudAI/mcp-server

Unterstützte Modelle

• 🎬 Video — Seedance 2.0 · Kling 3 · Sora 2 · Veo 3.1 · HappyHorse 1 · Grok Imagine 1.5 · Wan 2.7
• 🎨 Bild — Nano Banana 2/Pro · GPT Image 2 · Flux 2 · Seedream 5
• 🧊 3D — Hunyuan 3D Image-to-3D / Text-to-3D
• 💬 LLM — Claude · GPT · DeepSeek · MiniMax · Kimi · GLM · Qwen
• 🔊 Audio (TTS) — Seed Audio · xAI/Grok TTS · ElevenLabs

Entdecken Sie den vollständigen Katalog auf unserer Models-Seite.

Hauptfunktionen

• Dokumentationssuche — Durchsuchen Sie Atlas Cloud-Dokumentation, Modelle und API-Referenzen direkt aus Ihrer IDE
• Modellerkennung — Über 400 verfügbare KI-Modelle mit Preisen und Funktionen auflisten und erkunden, filterbar nach Typ (Text/Bild/Video/Audio)
• Bildgenerierung — Bilder generieren mit Modellen wie Nano Banana, GPT Image 2, Flux 2, Seedream usw.
• Videogenerierung — Videos generieren mit Modellen wie Seedance, Kling, Sora, Veo, Wan usw.
• 3D-Generierung — Text oder Fotos in 3D-Modelle (GLB/OBJ/USDZ) umwandeln mit Hunyuan 3D
• Audiogenerierung (TTS) — Sprache synthetisieren mit Seed Audio, xAI/Grok TTS, ElevenLabs usw.
• Quick Generate — Einstufige Bild-/Video-/Audiogenerierung, die automatisch das passende Modell per Schlüsselwort findet und die Parameter erstellt
• Medien-Upload — Lokale Dateien hochladen, um eine URL für Bildbearbeitungs- oder Image-to-Video-Workflows zu erhalten
• LLM-Chat — Mit LLM-Modellen chatten (OpenAI-kompatibel), darunter Claude, GPT, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM usw.
• Guthaben & Nutzung — Kontostand, tägliche Nutzung und Kostenaufschlüsselungen über die Atlas Cloud Public API prüfen
• Dynamisches Schema — Ruft automatisch das Parameterschema jedes Modells ab und validiert Parameter vor dem Absenden, sodass ungültige Anfragen schnell fehlschlagen, ohne Credits zu verbrauchen

Voraussetzungen

Bevor Sie den Atlas Cloud MCP Server einrichten, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:

• Node.js 18 oder höher — Node.js herunterladen
• Atlas Cloud API-Schlüssel — Registrieren Sie sich und erhalten Sie Ihren Schlüssel unter atlascloud.ai

Konfiguration

CLI-Agenten (Ein-Zeilen-Installation)

Der schnellste Weg — diese KI-Coding-Agenten fügen den Server mit einem einzigen Befehl hinzu:

# Claude Code
claude mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# OpenAI Codex CLI
codex mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# Gemini CLI
gemini mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# Goose CLI
goose mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

Setzen Sie dann Ihren API-Schlüssel als Umgebungsvariable:

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

Um den API-Schlüssel über Terminal-Sitzungen hinweg beizubehalten, fügen Sie den Export-Befehl zu Ihrem Shell-Profil hinzu (~/.bashrc, ~/.zshrc usw.).

Cursor

Öffnen oder erstellen Sie die Datei ~/.cursor/mcp.json und fügen Sie Folgendes hinzu:

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

Starten Sie Cursor neu, um die Änderungen zu übernehmen.

Claude Desktop

Öffnen Sie die Konfigurationsdatei:

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

Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration hinzu:

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

Starten Sie Claude Desktop neu, um die Änderungen zu übernehmen.

Windsurf

Fügen Sie Folgendes zu Ihrer Windsurf MCP-Konfiguration hinzu:

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

Codex

Bevorzugen Sie die Ein-Zeilen-Installation oben, oder öffnen/erstellen Sie die Codex-Konfigurationsdatei ~/.codex/config.toml und fügen Sie hinzu:

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

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

Gemini CLI

Bevorzugen Sie die Ein-Zeilen-Installation oben, oder öffnen/erstellen Sie die Gemini-Einstellungsdatei ~/.gemini/settings.json und fügen Sie hinzu:

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

Kilo Code

Öffnen oder erstellen Sie die projektspezifische Konfiguration .kilocode/mcp.json und fügen Sie hinzu:

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

OpenCode

Öffnen oder erstellen Sie die OpenCode-Konfigurationsdatei opencode.json und fügen Sie hinzu:

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

Weitere MCP-Clients

Dieselbe JSON-Konfiguration funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client:

Verfügbare Tools

Der Atlas Cloud MCP Server stellt 13 Tools bereit, die Ihr KI-Assistent verwenden kann:

Hinweis: Die Tools für Guthaben, Nutzung und Kosten werden von der Atlas Cloud Public API (https://api.atlascloud.ai/public/v1) bereitgestellt, sodass Sie Ausgaben und Kontingente prüfen können, ohne Ihre IDE zu verlassen.

Nutzungsbeispiele

Nach der Konfiguration können Sie über natürliche Sprache mit Atlas Cloud interagieren:

Modelle suchen

• "Durchsuche Atlas Cloud nach Videogenerierungsmodellen"
• "Liste alle Bildgenerierungsmodelle mit ihren Preisen auf"
• "Zeige mir Details zum DeepSeek V3 Modell"

Ein Bild generieren

"Generiere ein Bild einer Katze im Weltraum mit Seedream"

Der Assistent wird:

1. atlas_list_models verwenden, um Seedream-Bildmodelle zu finden
2. atlas_get_model_info verwenden, um die Parameter des Modells abzurufen
3. atlas_generate_image mit den korrekten Parametern ausführen

Ein Video generieren

"Erstelle ein Video eines Raketenstarts mit Kling v3"

Der Assistent wird:

1. Das Kling-Videomodell finden
2. Das Schema abrufen, um die erforderlichen Parameter zu verstehen
3. atlas_generate_video mit den passenden Parametern ausführen

Ein lokales Bild für Bearbeitung oder Videogenerierung hochladen

"Bearbeite dieses Bild /Users/me/photos/cat.jpg und füge einen Hut hinzu"

Der Assistent wird:

1. atlas_upload_media verwenden, um die lokale Datei hochzuladen und eine URL zu erhalten
2. Ein Bildbearbeitungsmodell finden
3. atlas_generate_image mit der hochgeladenen URL ausführen

Hinweis: Hochgeladene Dateien sind nur für die vorübergehende Verwendung mit Atlas Cloud-Generierungsaufgaben bestimmt. Dateien können regelmäßig bereinigt werden. Verwenden Sie dies nicht als dauerhaftes Datei-Hosting — Missbrauch kann zur Sperrung des API-Schlüssels führen.

Sprache generieren (TTS)

"Lies diesen Satz mit Seed Audio vor: Welcome to Atlas Cloud"

Der Assistent wird:

1. atlas_list_models mit type="Audio" verwenden, um das TTS-Modell zu finden
2. atlas_generate_audio mit dem zu synthetisierenden Text ausführen
3. atlas_get_prediction verwenden, um die URL des generierten Audios abzurufen

Ein 3D-Modell generieren

"Verwandle dieses Produktfoto mit Hunyuan 3D in ein 3D-Modell"

3D-Modelle sind Modelle vom Typ Bild, daher verwendet der Assistent atlas_generate_image mit dem Parameter image und ruft über atlas_get_prediction eine GLB/OBJ/USDZ-Datei ab.

Mit einem LLM chatten

"Frage DeepSeek V3, Quantencomputing zu erklären"

Der Assistent wird atlas_chat mit dem DeepSeek-Modell verwenden.

Guthaben und Nutzung prüfen

"Wie viel Atlas Cloud-Guthaben habe ich noch, und was habe ich diesen Monat ausgegeben?"

Der Assistent wird atlas_get_balance für den aktuellen Kontostand und atlas_get_model_costs für die Kostenaufschlüsselung verwenden.

Fehlerbehebung

Häufige Probleme

Fehler "Befehl nicht gefunden" beim Ausführen von npx

Stellen Sie sicher, dass Node.js 18+ installiert ist und npx in Ihrem PATH verfügbar ist:

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

Fehler "Ungültiger API-Schlüssel"

Überprüfen Sie, ob Ihr API-Schlüssel korrekt gesetzt ist:

echo $ATLASCLOUD_API_KEY  # Should output your key

Falls leer, setzen Sie ihn erneut und stellen Sie sicher, dass keine zusätzlichen Leerzeichen oder Anführungszeichen vorhanden sind.

MCP Server wird in der IDE nicht angezeigt

• Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre IDE nach dem Hinzufügen der Konfiguration neu gestartet haben
• Überprüfen Sie die JSON-Syntax in Ihrer Konfigurationsdatei
• Vergewissern Sie sich, dass sich die Konfigurationsdatei am richtigen Speicherort für Ihre IDE befindet

Hilfe erhalten

• GitHub Issues: AtlasCloudAI/mcp-server/issues
• Atlas Cloud Support: Kontaktieren Sie uns

Weitere Atlas Cloud Tools

Bevorzugen Sie eine andere Integration? Atlas Cloud bietet außerdem:

• CLI — Atlas Cloud im Terminal verwenden: atlascloud-cli
• Skills — ein Skills-Paket für Claude Code und andere Skill-kompatible Agenten: atlas-cloud-skills
• ComfyUI-Nodes — atlascloud_comfyui
• n8n-Nodes — n8n-nodes-atlascloud

FAQ

Ist der MCP Server kostenlos nutzbar?

Der MCP Server selbst ist kostenlos und Open Source (MIT-Lizenz). Sie zahlen nur für die Atlas Cloud API-Nutzung basierend auf den von Ihnen verwendeten Modellen. Details finden Sie in unserer Modellpreisliste.

Auf welche KI-Modelle kann ich zugreifen?

Sie können auf alle über 400 Modelle zugreifen, die auf Atlas Cloud verfügbar sind, darunter Videomodelle (Seedance, Kling, Sora, Veo, Wan), Bildmodelle (Nano Banana, GPT Image, FLUX, Seedream), 3D-Modelle (Hunyuan 3D), TTS-Modelle (Seed Audio, xAI/Grok TTS, ElevenLabs) und LLMs (Claude, GPT, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, MiniMax). Besuchen Sie unsere Modelle-Seite für eine vollständige Liste.

Muss ich neben Node.js noch etwas installieren?

Nein. Der MCP Server wird über npm verteilt und läuft mit npx, das das Paket automatisch herunterlädt und ausführt. Eine globale Installation ist nicht erforderlich.

Kann ich den MCP Server mit anderen IDEs verwenden?

Der MCP Server funktioniert mit jeder IDE oder Anwendung, die das Model Context Protocol unterstützt, darunter Cursor, Claude Desktop, Claude Code, Codex, Gemini CLI, Goose, Windsurf, Kilo Code, OpenCode, Cline, Continue, VS Code (Copilot), Trae, JetBrains IDEs, ChatGPT Desktop, Amazon Q Developer und Roo Code.

Ist mein API-Schlüssel sicher?

Ihr API-Schlüssel wird lokal in der Konfigurationsdatei Ihrer IDE gespeichert und nur an die API-Endpunkte von Atlas Cloud gesendet. Der MCP Server sammelt, protokolliert oder übermittelt Ihren API-Schlüssel nicht an Drittanbieter-Dienste.