Transloadit MCP Server: uploads e processamento nativos para agentes
Agentes já trabalham bem com texto. É nos pipelines de arquivos que as coisas costumam dar errado. O que as pessoas realmente querem é mais simples: “pegue este vídeo e transforme-o em HLS”, “crie variantes de imagens prontas para a web”, “faça OCR neste PDF e me dê texto estruturado”, “gere miniaturas”, “exporte tudo para o S3”.
Tudo isso a Transloadit já faz bem. O servidor MCP permite entregar esse conjunto de ferramentas a um agente, para que ele execute fluxos de trabalho reais de mídia a partir de linguagem natural.
Hoje, estamos lançando o Transloadit MCP Server, uma integração MCP que permite aos agentes fazer upload de arquivos, criar Assemblies, descobrir Templates e buscar resultados da Transloadit.
Se você está criando fluxos de trabalho com agentes no Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex ou Cursor, o Transloadit MCP Server oferece ao modelo um conjunto pequeno e previsível de ferramentas. Na prática, isso significa menos endpoints inventados, prompts mais curtos e fluxos de trabalho que realmente funcionam do início ao fim.
O que você pode fazer com o Transloadit MCP Server
- Fazer upload de arquivos locais e retomar uploads grandes com tus.
- Criar Assemblies com instruções completas e acompanhar os resultados.
- Listar e usar Templates (incluindo os integrados).
- Validar e analisar estaticamente Assembly Instructions antes de executar suas Assemblies.
MCP versus skills/CLI
MCP é mais indicado para uso integrado em tempo de execução: pipelines de agentes de longa duração ou autônomos nos quais a Transloadit é executada repetidamente (uploads, Assemblies, consultas periódicas, resultados).
Skills/CLI são mais indicados para tarefas pontuais orientadas por uma pessoa: configurar integrações, gerar Templates, criar estruturas de código ou executar uma única tarefa de processamento localmente com acesso completo ao repositório e às ferramentas.
Essas são orientações, porém, e não regras rígidas. Alguns sistemas (por exemplo, OpenClaw) podem funcionar muito bem com skills, e MCP também pode ser ótimo para fluxos interativos com participação humana. A escolha certa depende do seu ambiente e das suas preferências. Continuaremos oferecendo suporte a ambos.
Início rápido (agentes)
Para uma configuração local (auto-hospedada), adicione o servidor MCP ao seu cliente de agente.
O cliente inicia o servidor automaticamente via npx -y @transloadit/mcp-server stdio. Configure
TRANSLOADIT_KEY com sua Auth Key da Transloadit e TRANSLOADIT_SECRET com
seu Auth Secret no ambiente do servidor para as ferramentas que acessam sua conta. As ferramentas de
documentação dos Robots funcionam sem essas credenciais.
Consulte as instruções de configuração para Claude, Codex, Gemini e Cursor no README do MCP Server.
Para se conectar ao endpoint MCP hospedado (https://api2.transloadit.com/mcp), consulte
Conectar a Transloadit ao ChatGPT, Claude e Codex
para configurar o cliente e fazer login pelo navegador.
Para acessar o servidor hospedado sem interface, use sua Auth Key da Transloadit e seu Auth Secret com
npx -y @transloadit/node auth token --aud mcp para gerar um token Bearer e envie-o no cabeçalho
Authorization: Bearer <token>. O valor de expires_in na resposta informa o tempo
de validade do token em segundos.
Local versus hospedado
- MCP local (auto-hospedado) funciona com caminhos de arquivos locais.
- MCP hospedado aceita URLs públicas, anexos do ChatGPT ou uploads de sandbox por meio de um destino
reservado para upload que retorna um comando
curlpronto para executar o upload via tus. Consulte como levar arquivos para a Transloadit.
Próximos passos
Também lançamos Transloadit Agent Skills. São guias com controle de versão que ensinam aos agentes fluxos de trabalho de mídia que podem ser repetidos. MCP fornece ferramentas aos agentes; skills ensinam a usá-las bem. Os dois se complementam.
A seguir, vamos aprimorar os uploads, a análise estática e a descoberta de Templates. Também ampliaremos o conjunto de ferramentas MCP com base no que as pessoas realmente criarem. Se você está criando um fluxo com agentes e quer que alguma funcionalidade seja disponibilizada ou aprimorada, fale com a gente.