Transloadit MCP Server: subidas y procesamiento nativos para agentes
Los agentes ya trabajan bien con texto. Las canalizaciones de archivos son donde las cosas suelen fallar. Lo que las personas realmente quieren es más sencillo: «quiero convertir este video a HLS», «quiero crear variantes de imágenes listas para la web», «quiero aplicar OCR a este PDF y obtener texto estructurado», «quiero generar miniaturas», «quiero exportarlo todo a S3».
Transloadit ya hace bien todas esas cosas. El servidor MCP permite poner ese conjunto de herramientas a disposición de un agente para que pueda ejecutar flujos de trabajo multimedia reales a partir de lenguaje natural.
Hoy lanzamos Transloadit MCP Server, una integración MCP que permite a los agentes subir archivos, crear Assemblies, descubrir Templates y obtener resultados de Transloadit.
Si estás creando flujos de trabajo para agentes en Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex o Cursor, Transloadit MCP Server ofrece al modelo un conjunto reducido y predecible de herramientas. En la práctica, esto significa menos endpoints inventados, prompts más cortos y flujos de trabajo que realmente se ejecutan de principio a fin.
Qué puedes hacer con Transloadit MCP Server
- Subir archivos locales y reanudar subidas grandes con tus.
- Crear Assemblies con instrucciones completas y consultar los resultados.
- Enumerar y usar Templates (incluidos los integrados).
- Validar y analizar con lint las Assembly Instructions antes de ejecutar tus Assemblies.
MCP frente a habilidades/CLI
MCP es la mejor opción para el uso integrado en tiempo de ejecución: canalizaciones de agentes autónomas o de larga duración en las que Transloadit se ejecuta repetidamente (subidas, Assemblies, consultas periódicas y resultados).
Las habilidades y la CLI son la mejor opción para tareas puntuales dirigidas por personas: configurar integraciones, generar Templates, crear estructuras iniciales de código o ejecutar localmente una sola tarea de procesamiento con acceso completo al repositorio y las herramientas.
Sin embargo, estas son pautas, no reglas estrictas. Algunos sistemas (por ejemplo, OpenClaw) pueden funcionar perfectamente con habilidades, y MCP también puede ser excelente para flujos interactivos con intervención humana. La opción adecuada depende de tu entorno y de tus preferencias. Seguiremos ofreciendo compatibilidad con ambas.
Inicio rápido (agentes)
La mayoría de las personas agregan el servidor MCP directamente a su cliente de agentes. El cliente inicia el servidor
automáticamente mediante npx -y @transloadit/mcp-server stdio.
Consulta las instrucciones de configuración para Claude, Codex, Gemini y Cursor en el README de MCP Server.
Si no puedes instalar paquetes donde se ejecuta el agente (en entornos restringidos o alojados), usa el
endpoint MCP alojado (https://api2.transloadit.com/mcp) con un token Bearer. Genera uno con
npx -y @transloadit/node auth token --aud mcp (válido durante seis horas). La opción recomendada de forma
predeterminada sigue siendo alojar MCP por tu cuenta, ya que así tiene acceso directo a tus credenciales y genera tokens
automáticamente.
Local frente a alojado
- MCP local funciona mejor con rutas de archivos locales y credenciales privadas.
- MCP alojado es ideal para entornos compartidos; los clientes aún pueden realizar subidas mediante la CLI o pequeñas entradas insertadas directamente.
Ambos modos usan el mismo conjunto de herramientas, por lo que puedes cambiar de uno a otro sin modificar los prompts.
Próximos pasos
También lanzamos Transloadit Agent Skills (English). Son guías con control de versiones que enseñan a los agentes flujos de trabajo multimedia repetibles. MCP proporciona herramientas a los agentes; las habilidades les enseñan a usar bien esas herramientas. Ambos se complementan.
A continuación, mejoraremos aún más las subidas, el análisis con lint y el descubrimiento de Templates. También ampliaremos el conjunto de herramientas de MCP en función de lo que las personas realmente creen. Si estás creando un flujo para agentes y quieres que expongamos o mejoremos alguna función, comunícate con nosotros.