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Como integrar Together AI usando MCP

Open-source LLMs at scale. Este guia cria um servidor MCP a partir do template Together AI do Arthur — ferramentas pré-configuradas contra https://api.together.xyz/v1 — e termina compartilhando a documentação swagger MCP do servidor.

Passos

  1. Abra o Cofre de segredos e crie um segredo chamado CHAVE_TOGETHER com a sua token de acesso. Create a free API key at api.together.xyz/settings/api-keys. Comes with free credits.

    Abra o Cofre de segredos para guardar a credencial do Together AI antes de usar o template

    Inicie o assistente Novo segredo

    Nomeie o segredo como CHAVETOGETHER — os servidores o referenciam por esse nome

  2. Acesse a galeria REST API Templates e busque por Together AI.

    Registre a finalidade da credencial para reconhecê-la depois

    Continue para a etapa do valor protegido

  3. Clique em Usar template no card Together AI para abrir o diálogo de criação de servidor.

    Informe o valor da credencial — aqui um valor de demonstração; use sua chave real ao adotar a integração

    Revise a sintaxe de referência gerada para o segredo

  4. Revise o nome do servidor e selecione CHAVE_TOGETHER no campo de credencial — o diálogo só aceita secrets do cofre, e lista todas as ferramentas que serão criadas.

    Armazene o segredo CHAVETOGETHER no cofre

    Abra a galeria de templates de API REST

    Busque a integração Together AI na galeria

    Abra o template Together AI com suas ferramentas pré-configuradas

    Nomeie o servidor com o nome da integração que ele oferece

    Escolha o segredo CHAVETOGETHER nas sugestões do cofre

    Selecione a credencial armazenada

  5. Clique em Criar servidor. O Arthur cria o servidor, aplica a autenticação e gera todas as ferramentas.

  6. Abra a aba Ferramentas do servidor para revisar as ferramentas geradas.

    Crie o servidor Together AI com as ferramentas pré-configuradas

    Revise as ferramentas geradas a partir do template Together AI

  7. Abra a seção Conectar do servidor e clique em Compartilhar com cliente — o Arthur gera o link público da documentação swagger e o QR code deste servidor.

    Abra a seção Conectar do servidor, onde ficam o endpoint MCP e sua documentação

    Abra o painel de compartilhamento da documentação swagger MCP

    Mostre o link da documentação swagger e o QR code gerados para este servidor

Confirme que funcionou

O servidor aparece com 2 ferramenta(s) pré-configurada(s): chat_completion, list_models. A seção Conectar oferece a documentação swagger MCP — uma página compartilhável com instruções de configuração para qualquer cliente de IA.

Bom saber

  • Run Llama, Mixtral, DBRX, and hundreds of other open-source models via an OpenAI-compatible API at very competitive prices.
  • Esta integração exige uma credencial (bearer). Obtenha a sua em https://api.together.xyz/.
  • Documentação oficial da API: https://docs.together.ai/reference/completions
  • Editar uma ferramenta depois nunca altera o template — templates são pontos de partida, e o servidor é totalmente seu após a criação.

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Vídeo tutorial