Runapi AI MCP vs Sapiens Sintéticos
A side-by-side look at the Runapi AI MCP and Sapiens Sintéticos MCP servers: transport, auth, tools, quality signals, and the config to install either one in Claude, Cursor, Windsurf or VS Code.
Verdict: choose Runapi AI MCP for multimedia process work as a local process; choose Sapiens Sintéticos for multimedia process as a local process. You can also run both side by side in one mcpServers block.
Which MCP server should you choose?
Choose Runapi AI MCP when
- You need dedicated capabilities in the Multimedia Process domain.
- You prefer a local stdio subprocess transport.
- Its auth model fits you: API key required.
- You want tools like
list_models, get_model_info, list_actions.
Choose Sapiens Sintéticos when
- You need dedicated capabilities in the Multimedia Process domain.
- You prefer a local stdio subprocess transport.
- You want tools like
sapiens_pipeline, sapiens_carrossel, sapiens_image.
Feature & specification comparison
Rows where the two servers differ are marked.
| Spec | ||
|---|---|---|
| Category | Multimedia Process | Multimedia Process |
| Quality signal | 68/100 · Great | 63/100 · Good |
| Install command | Confirmed | Confirmed |
| Transport | Local subprocess (stdio) | Local subprocess (stdio) |
| Auth | API key required | Not declared |
| Pricing | Free | Not declared |
| Required env vars | None listed | None listed |
| Verified owner | Community listing | Community listing |
| GitHub stars | 56 | 1 |
| Directory activity | 5 views 0 installs 0 upvotes | 1 views 0 installs 0 upvotes |
| Tools | 9 | 40 |
| Full listing | View Runapi AI MCP | View Sapiens Sintéticos |
Tools & capabilities
Runapi AI MCP tools 9
list_modelsList RunAPI models from the embedded catalog. Optional filters: modality, service, or action.get_model_infoGet supported endpoint, current runtime pricing, and input constraints for a RunAPI model slug. Add service and action when the model supports multiple endpoints.list_actionsList RunAPI endpoint names grouped by output modality.check_pricingReturn current runtime pricing for a RunAPI model/action pair.search_promptsSearch RunAPI prompt examples by modality, category, tags, text query, model, or featured status. Free, no API key required.check_balanceReturn the authenticated RunAPI account balance and spending metrics.create_taskRun a RunAPI operation with a caller-generated idempotency key. Asynchronous operations can optionally poll until completion.get_taskFetch the current status and latest payload for an existing RunAPI task.loginAuthenticate RunAPI by opening a browser PKCE login flow and saving the API key to ~/.config/runapi/config.json.
Sapiens Sintéticos tools 40
sapiens_pipelineCRUD do content pipeline Sapiens (sources/productions/publishables). Sub-actions: list_sources, list_articles (use includeDrafts pra incluir drafts; onlyAvailable pra esconder os já virados em source), get_source, get_production, list_versions, add_article_as_source, create_draft_article_and_source (seed), create_production (sourceId+format → productionId draft), update_production (substitui payload, opcionalmente muda status), finalize_production (cria publishable v1, v2... com snapshot), remove_production, remove_source, set_source_done, update_source_notes, restore_version (volta payload duma versão antiga), set_publishable_title (renomeia um publishable), backfill_via (rotula em lote o campo 'via' das productions antigas; dryRun=true só lista), propose_mega_grafico_plan (granular: só gera plano via Gemini, devolve fullPrompt+spec), run_mega_grafico_full (ONE-SHOT, recomendado: cria production+propõe plano+gera imagem+aplica selo Sapiens+finaliza publishable numa chamada só), generate_carousel (gera um carrossel standalone a partir de brief OU articleId, com imagens do banco; devolve id + url do editor pro humano abrir, ajustar e exportar; cobra Sinapses, reembolsa se falhar; model é a FORMA: 'feed' (padrão), 'reflexao', 'case' ou 'editorial' (a IA escolhe os layouts); aspect é o TAMANHO da folha: '4:5' (padrão, o feed mostra inteira) ou '9:16' (tela cheia); dá pra trocar os dois depois no editor. O membro faz o mesmo pela sapiens_carrossel). generate_carousel_production (o IRMÃO PIPELINE do generate_carousel: recebe um sourceId de artigo, CRIA a production carrossel_ig e a preenche pelo MESMO motor da casa, já no shape editorial (templateId+slots) que o editor de pipeline renderiza — prefira ESTE a create_production+payload cru pro carrossel, que abre VAZIO no editor; devolve productionId + url do editor de pipeline; admin-only, cobra Sinapses, reembolsa se falhar; model opcional trava a folha registrada; beats opcional entrega copy PRONTO por beat da espinha, [{n, slots}], quando o agente JÁ escreveu e validou os blocos: com beats o Gemini de escrita NÃO roda e a rodada cobra só o picker de imagens, zero com autoPickImages=false; caption opcional vira a legenda do meta). CARROSSEL FINO (edição sem tela, admin-only): list_carousels (seus carrosséis standalone), get_carousel (payload completo + catálogo de templates com slots/limites + paletas + o formato da peça e os válidos — tudo pra VOCÊ escrever os slides), update_carousel (payload inteiro de volta, normalizado no servidor; preserve os campos image dos slides que não mexeu E o theme inteiro, com a folha (theme.sheet) e a assinatura (theme.signature): o que faltar volta pro padrão), carousel_auto_images (IA escolhe imagens do banco pros slides de foto, 60 Sinapses; aceita carouselId standalone OU productionId de carrossel da pipeline; makeVisual=true converte slides de texto pra layouts de foto antes — ritmo visual; generateMissing=true gera imagem nova pros que o banco não cobrir, ~450 Sinapses cada, até 4, avise o custo antes), carousel_generate_image (imagem nova pra UM slide, ~450 Sinapses, customPrompt opcional), capa_ia (A CAPA SEAMLESS: gera uma imagem 16:9 contínua com o TEXTO QUEIMADO dentro dela e o elemento vivo cruzando as letras, fatia em duas peças 3:4 no servidor e, com carouselId, já põe as duas na frente do carrossel. É a capa mais bonita da casa e a única em que o sujeito passa na frente e atrás do título, porque o texto é parte da imagem, não overlay. Args: capaHeadline (obrigatório), capaSubline, capaRightText (cai no 2º slide), capaElement e capaVibe (omitidos, a IA escolhe pela pauta), capaImageModel. O MOTOR é a decisão que mais muda o resultado, porque capa é tipografia: gpt-image-2-high (default, 1200, o único da casa que entrega letra pequena legível, sai em 1536x1024) contra nano-banana-max (900, cena mais fiel e 2K de verdade, letra erra mais). Cobra pelo catálogo, no motor que rodou, e a peça entra na sua galeria como qualquer geração. Depois de gerada, ANIMAR a capa (o elemento deriva e o texto fica congelado) é ato do editor, não do agente). Fluxo confortável (standalone): generate_carousel → get_carousel → update_carousel (afia os textos) → carousel_auto_images → humano abre a url pra exportar. Fluxo pipeline (carrossel atrelado a um artigo/source): generate_carousel_production (sourceId) → humano abre a url do editor de pipeline pra revisar e finalizar (finalize_production). Fluxo pipeline com copy do agente (a skill escreveu os blocos): generate_carousel_production (sourceId + model + beats) → carousel_auto_images (productionId) se faltar foto → humano revisa e finaliza. Pra mega_grafico, SEMPRE prefira run_mega_grafico_full em vez de sequenciar manualmente (menos drift). Idempotente só na production (passa productionId pra reusar a MESMA row), mas cada run RE-GERA a imagem e cobra de novo (~900 Sinapses): não é grátis re-rodar. OBRIGATÓRIO perguntar ao user antes se withHelen=true (cartoon Helen interage com tema, ~15-25% do poster) ou false (poster 100% diagramático). Custo ~900-1000 sinapses por geração. run_mega_grafico_full, generate_carousel, generate_carousel_production, carousel_auto_images (com generateMissing) e carousel_generate_image são SÍNCRONAS e pesadas: vale a REGRA DO TIMEOUT (podem cobrar mesmo voltando 'Timeout'; cheque get_carousel/dashboard antes de repetir). Use skipFinalize=true se quiser deixar production em 'ready' pro admin revisar antes de publishable. Payload livre por formato — chame sapiens_meta action=formats pra ver schemas sugeridos.sapiens_carrosselO CARROSSEL do Instagram da pessoa, pelo agente (qualquer conta logada, só os carrosséis DELA). Puxe a skill 'carrossel' antes. Sub-actions: generate (gera do zero a partir de UMA fonte: brief, articleId de artigo publicado ou userArticleId de artigo dela; 350 Sinapses já com a escolha de fotos, estorna se falhar; model é a FORMA: feed (padrão, 9 slides), reflexao, case ou editorial; aspect é o TAMANHO: 4:5 (padrão, a folha que o feed mostra inteira) ou 9:16; devolve id + url do editor), list (os carrosséis dela, com id, título, nº de slides e url), get (payload inteiro + catálogo de layouts com os slots e limites de cada um, paletas, folhas e a assinatura: tudo pra VOCÊ escrever os slides), update (payload INTEIRO de volta, normalizado no servidor: mande o theme inteiro, com folha e assinatura, e o image de todo slide que não mexeu, senão volta pro padrão e a foto some), auto_images (a IA escolhe fotos do banco pros slides, 60 Sinapses, estorna se não tiver o que preencher; makeVisual converte slides de texto em layout de foto antes; generateMissing gera foto nova pros que o banco não cobrir, até 4, ~450 Sinapses cada, avise o custo antes), generate_image (foto nova pra UM slide, ~450 Sinapses, customPrompt opcional), set_image (põe no slide uma peça da pessoa ou pública pelo ID citável img_…, sem custo; é como ela usa as PRÓPRIAS fotos), cover (a Capa IA: capa 16:9 com a manchete QUEIMADA na imagem e um elemento vivo cruzando as letras; com carouselId fatia em duas e põe na frente do carrossel no lugar da capa IA anterior; cobra pelo motor da capa, confirme o custo antes). A ASSINATURA (theme.signature: o nome no topo, a marca no canto e o @ do fecho) nasce da marca da pessoa, ou do nome dela quando não tem marca; o @ é o dela no Instagram, não invente. O BRAND veste a peça inteira: cor (o destaque é a cor do brand que lê no fundo, trocável no editor), fonte do título e do corpo, voz e assinatura; no generate, brandSlug escolhe outro brand que não o padrão da conta. Carrossel que vem de FORA entra pelo update: cada slide de lá casa com um layout do catálogo do get pelo papel (capa, corpo, cta) e pela foto, e o estilo vem do brand (sapiens_brand action=import), não do layout. O carrossel vai até 15 slides. generate, auto_images com generateMissing, generate_image e cover são SÍNCRONAS e pesadas: vale a REGRA DO TIMEOUT (confira em action=list antes de repetir). Baixar o arquivo é no editor (a url): aqui sai a receita pronta. O carrossel atrelado a uma jogada do Workflow segue pela sapiens_pipeline.sapiens_imageOperações de imagem via Sapiens (Gemini, GPT Image 2 e 2.5, Grok, Seedream/ByteDance). Sub-actions: 'upscale' (sourceImageId de uma imagem SUA pronta: a mesma peça em resolução maior vira peça nova no acervo, a original fica; cobra Sinapses, preço fixo igual ao da ficha no site; SÍNCRONA e pode passar de 2 min, então Timeout é o cliente desistindo: olhe sapiens_gallery action=list antes de repetir), 'sombra' (sourceImageId de uma foto SUA pronta: extrai a sombra, o mapa de profundidade colorido da foto, como peça nova no acervo, pra usar de referência de pose e volume; cobra Sinapses, preço fixo; síncrona), 'generate' (gera imagem completa imediato — prompt+model+aspectRatio+size; suporta mode=edit/variation e MULTI-REFERÊNCIA: combine até 4 imagens como referência numa geração só, igual ao modal 'Selecionar Referência' do web — via referenceImageUrls (sua galeria + Acervo + personagens públicos de sapiens_character) e/ou sourceImageIds (ids da sua galeria); refs valem pros modelos robustos nano-banana-2/gpt-image-2-*/grok-2-image*/seedream-*; EDIÇÃO POR ÁREA: sourceImageId + maskRegions (caixas em fração da imagem) muda SÓ a região marcada e devolve o resto igual ao pixel, no nano-banana-2 e no nano-banana-max, pelo preço da geração comum; FUNDO TRANSPARENTE: transparentBackground=true devolve PNG com alpha, o recorte feito pelo próprio motor, pelo preço da geração comum e sem o Remover Fundo pago depois, só na linha GPT Image (supportsTransparentBackground em action=models; nos outros recusa sem cobrar)), 'compose' (combina persona+screen via Gemini pra app-demo Shorts; 25 sinapses, rate limit 10/min). generate=image one-shot, compose=montar start frame app-demo. 'request_generation' é legado e recusa sem cobrar: vídeo nasce inteiro em sapiens_video action=create. TEMPLATE: passe templateSlug numa generate pra usar um super-prompt travado da casa — o `prompt` vira só a CENA (quem + pose + objeto-conceito) e o template embrulha estilo+fundo+enquadramento+ref de traço. 'retrato-sapiens-v1' = retrato editorial cartoon de um personagem no grid verde Sapiens (mesma 'mão' dos artigos); sem ref própria, injeta a Helen como âncora de traço (passar referenceImageUrls troca quem aparece). Mutuamente exclusivo com brandSlug. Sub-action 'models' (sem custo, sem login): lista o catálogo vivo (modelos ativos + preço cobrado em 1K com override admin + resolutionAdders, o adder por resolução já clampado ao teto de cada motor + maxResolution + se aceita referência) pra descobrir modelo/preço em vez de chutar. O preço de uma geração é priceSinapses + resolutionAdders[size], então 2K/4K custam MAIS que o número base: nunca cite o base como se fosse o total quando o size não for 1K. NOTA: generate é SÍNCRONA e cobra ao concluir; modelo pesado (Pro, gpt-image-2-high, Grok quality, 2K/4K) cai na REGRA DO TIMEOUT (cheque sapiens_gallery action=list antes de repetir, evita cobrança dupla).sapiens_metaUtilitários transversais: start (porta de entrada do primeiro contato — sem login ensina a conectar, com login mostra saldo/tier + primeiros poderes com exemplo pronto + 'comece por aqui'), login (conecta a conta com o código de sapiensinteticos.com/conectar-claude, salva a sessão localmente; ela vale 90 dias e renova sozinha a cada uso), logout (desconecta de verdade: revoga a chave no servidor e apaga o token local), whoami (tier user/admin + saldo + email), credits (saldo agregado), subscription (plan + status + saldo por bucket subscription/grants/free + warnings low/critical), formats (schemas por formato), health (inclui a versão do MCP), version (qual versão do sapiens-mcp está REALMENTE rodando + se é a última do npm; não exige login; use pra saber se o client pegou a versão nova ou ficou preso em cache do npx), app_url (URLs canônicas), precos (a tabela de preço do membro em duas carteiras separadas, com regras próprias: app = cada motor do App em Sinapses, com o detalhe por resolução e por segundo de vídeo e o link do card em /motores; api = a API da conta, com saldo próprio em dólar: preço por imagem, a partir de no vídeo (o exato pela cotação grátis) e texto por milhão de tokens com midia=texto. Sinapse não se converte em dólar. Pra comparar com fal.ai, WaveSpeed ou outro serviço que cobra em dólar, use a parte api. midia recorta, busca filtra pelo nome). Use credits/subscription antes de gerar imagem pra avisar se vai estourar.sapiens_skillAs SKILLS da casa: o passo a passo travado de cada fluxo do Sapiens, servido pelo próprio connector (sem login, sem custo, sem rede). LEIA A SKILL ANTES DE OPERAR O FLUXO: é mais barato que errar uma geração que cobra Sinapses. Sub-actions: 'list' (índice vivo: slug + quando usar cada uma, grátis), 'get' (o SKILL.md inteiro, passe name=<slug>). Slugs: primeiros-passos | voz-da-casa | repertorio | musica | video | imagem | personagem | studio | forum-comunidade | companhia | trilhas | minha-voz | minha-soul | curriculo | pontes | publicar | carrossel | sapiens-api. O mesmo conteúdo também sai como resource MCP em skill://sapiens/<slug>/SKILL.md pra quem lê resources.sapiens_repertorioAcervo pessoal de filme/série/anime/jogo/jogo de tabuleiro/livro/música/pessoa (Repertório, o segundo cérebro do user). Reads: list (filtros mediaType/status), search (texto em title/genres/tags), get (detalhe), popArticles, resolve (busca capa/ano/id nos providers server-side: OMDb/IGDB-Twitch/AniList/Google Books/iTunes/Wikidata). Mutations (qualquer logado, mexem no PRÓPRIO acervo): add_item, update_item (status/rating/tags/note/isPublic), remove_item. CAPTURA ONE-SHOT travada na lista de providers: quando o user fala natural ('acabei de ver Duna 2, nota 9', 'tô jogando Hollow Knight', 'li tal livro'), (1) infira mediaType e status (assisti/zerei/li=completed, quero=backlog, tô jogando/vendo=active, dropei=dropped) e rating se citado; (2) chame action=resolve {mediaType, query}, escolha o candidato certo e faça add_item passando SÓ o source + externalId DELE + os campos pessoais (status/rating/tags/note). O servidor re-resolve no provider e grava título/capa/ano canônicos — você NÃO manda título/capa nem inventa externalId. (3) Se o resolve não achar (lista vazia/providerKeyMissing), NÃO dá pra adicionar: diga ao user que não encontrou nos providers (não fabrique entry manual). Upsert/dedup por (userId, source, externalId). Só pergunte se ambíguo entre candidatos. FERRAMENTAS DE IA (Repertório de Ferramentas): fluxo separado (vêm do catálogo aitag, não dos providers de mídia). action=search_tools {query} acha a ferramenta no catálogo e devolve o toolId; action=add_tool {toolId, favorite?, rating?, note?} grava como mediaType 'tool' (estar no acervo já é 'usei'; favorite=true liga a estrela). Use quando o user fala 'adiciona o Midjourney/Cursor no meu repertório de ferramentas' ou 'uso tal ferramenta de IA'. Cada ferramenta aponta pra página dela no aitag. CATÁLOGO (ADMIN, o dono): action=catalog_tool cadastra no AItag uma ferramenta OPEN SOURCE que ainda não está lá {toolId, name, githubUrl, categoryEn, descriptionEn, descriptionPt, e de preferência reviewEn/reviewPt, websiteUrl, tags}; devolve created, toolId e a url aitag.app/tool/<toolId>. Idempotente: o mesmo repo (mesmo com outro toolId) devolve a ficha existente e só preenche a análise que estiver vazia, nunca sobrescreve. Rode search_tools antes; é a porta da skill achado. SAPIENS (pessoas, ombros de gigantes; a aba no site chama Sapiens): mediaType 'person' cataloga gente que inspira (cineasta, mangaká, cientista, escritor) via Wikidata. Mesmo fluxo de mídia: resolve {mediaType:'person', query:'Osamu Tezuka'} → add_item com source 'wikidata' + o QID do candidato. O servidor grava foto, ocupações, bio e o link da Wikipedia; entra como completed (estar no acervo = me inspira). Use quando o user fala 'adiciona o Miyazaki nas minhas inspirações/nos meus sapiens/no meu repertório'. JOGO DE TABULEIRO (e de cartas; a aba no site chama Tabuleiro): mediaType 'boardgame', porque 'game' é videogame e o IGDB não conhece tabuleiro. Também via Wikidata: resolve {mediaType:'boardgame', query:'Galactic Cruise'} → add_item com source 'wikidata' + o QID do candidato. Busque pelo título em inglês, que é como a Wikidata cadastra; o designer vem no campo authors do candidato e separa homônimos. O servidor grava designers, editoras e o link da página do jogo no BGG. Lançamento muito recente pode ainda não estar na Wikidata: resolve vazio = diga isso à pessoa, não fabrique. Use quando o user fala 'joguei Catan', 'quero jogar Rebirth', 'adiciona esse jogo de tabuleiro'.sapiens_galleryBrowse, publicação e upload das imagens do user. Sub-actions: list (últimas N peças, com prompt/model/url + isPublic + acervoUrl; kind=image por default, kind=video traz os takes com posterUrl, a capa, e kind=all mistura. Depois de ingerir ou gerar vídeo, é o list kind=video que dá a capa pra mostrar miniatura + player em vez de link solto), get (1 imagem com metadados, opcionalmente base64), publish (torna a PRÓPRIA imagem pública: entra na galeria pública + feed Pinterest, e ganha página indexável /imagem/<id> se o modelo não for degen devolve publicPageUrl; publicado NÃO despublica, não existe unpublish), upload (traz pra galeria uma peça gerada FORA da casa, por sourceUrl https, filePath local ou base64; ADMIN por ora), ingest (A PONTE, qualquer conta logada: peça que a PESSOA dirigiu com a ficha do personagem daqui e um motor de fora renderizou, no crédito dela (Kie, fal, Magnific, Sogni, a própria placa): entra NATIVA na timeline e nasce PRIVADA (isPublic false), publicável DEPOIS por ela como qualquer geração da casa, nunca sozinha, com custo 0 em Sinapses e o custo real guardado em externalCost; carrega o prompt VERBATIM, as referências da casa (referenceImageIds), o personagem (characterId) e o motor (externalEngine 'provedor-motor'); a peça chega por filePath (local, só no MCP instalado), sourceUrl (o render, baixado pelo MCP na máquina da pessoa, nunca pelo servidor) ou base64; o carimbo +18 nasce na entrada pela CLASSE do provedor (peso aberto como Sogni, Replicate, HF, fal, WaveSpeed, Civitai e a própria placa entram carimbados, só a curadoria tira; serviço com moderação como Kie, Magnific, Freepik, Krea entra sem) ou por unfiltered=true dito pela pessoa (carimbo dela, ela tira depois); idempotente por sourceUrl ou pelo hash do arquivo, então re-ingerir corrige a ficha em vez de duplicar; tetos 12 MB imagem, 60 MB vídeo, 40 por dia. A chave do provedor NUNCA passa por aqui: quem gerou foi o harness da pessoa. Passo a passo na skill 'pontes'), refs (acopla peças da casa como REFERÊNCIA numa peça que já existe, de upload ou de ingest; ADMIN, e só na própria peça), processo (O COMO JUNTO DO QUE: anexa a uma peça as peças que mostram como ela foi dirigida, o mapa de rota desenhado sobre o still, a prancha de frames com o tempo de cada marco, o antes e depois de duas rodadas; elas viram a seção 'Como foi feito' na página pública da peça, na ordem que você mandar e com a sua legenda por peça; qualquer membro, só na própria peça, teto de 12. É IRMÃ do refs e a diferença importa: refs é o INSUMO que entrou na geração, processo é o REGISTRO de como ela foi dirigida, e uma lista não mexe na outra. Peça de processo privada não aparece pra quem está de fora nem em miniatura: pra aparecer, publique ela também), cast (QUEM ESTÁ EM CENA numa peça que já existe, quando é mais de uma criatura: characterIds em ordem, o protagonista primeiro, e a peça passa a contar na ficha de todos eles em vez de sumir da segunda; qualquer membro, na própria peça), parts (O INTEIRO E OS PEDAÇOS de um vídeo: o clipe de 30s que foi montado a partir de dois takes de 15s, a fita longa feita de partes. COM imageId devolve a ficha de parentesco daquela peça, quais são as partes dela e de qual inteiro ela é parte, com a url do arquivo completo pra baixar. SEM imageId devolve o que AINDA NÃO FOI MONTADO: varre os takes soltos da conta, agrupa os que têm cara de par (mesmo personagem, mesmo período, prompt de 'Part one/Part two' ou arquivo terminando em -a/-b) e diz o PORQUE de cada agrupamento, pra você saber o que falta juntar antes de o autor perguntar. É heurística e não monta nada sozinha: adianta a descoberta, quem decide é quem lê. characterId filtra por personagem. Sem custo), link_parts (LIGA o inteiro aos pedaços: imageId é o vídeo montado e partIds são os takes NA ORDEM em que aparecem nele. O juntador da casa e o ingest que traz referências de vídeo já gravam esse laço sozinhos; esta porta é pra montagem feita FORA (ffmpeg na máquina, ingest do arquivo já pronto) e pra corrigir ligação errada. Só na própria peça, teto de 16 partes, e a lista TROCA o que estava gravado antes. Sem custo), reprovar (O VETO do dono: imageId + motivo, o porquê numa frase concreta. A peça que errou (rosto do personagem trocado, mão quebrada, a referência errada) não sai mais por porta nenhuma, fila do Distribution, publicar, Telegram, e some das levas do garimpo; fica no acervo com o porquê, pra ensinar. Chame NO MESMO TURNO em que o dono condena uma peça: peça condenada e não marcada volta numa leva. desfazer=true tira o veto. Imagem e vídeo, só na própria peça, sem custo), reprovadas (as peças vetadas da conta com o prompt que as gerou e o motivo, a mais recente primeiro; characterId filtra por personagem. LEIA ANTES de gerar de novo um personagem que já teve peça reprovada: é a lista do que não repetir. Sem custo), carimbo (o +18 da peça: imageId + adulta true liga, false tira, com a regra do botão da ficha: a curadoria mexe em qualquer carimbo, inclusive o que a ponte põe por classe de motor sem autor, e o dono liga na própria peça e só tira o que ele mesmo pôs. Peça carimbada não entra em praça sfw do Distribution, então tirar o carimbo de peça vestida destrava Instagram, TikTok, YouTube e LinkedIn; peça com nudez fica carimbada. Sem custo). Use list/get pra reusar imagem como referência (passe o imageId em sapiens_image mode=edit ou mode=variation) ou pra mostrar pro user o que ele já tem; publish quando o user quer divulgar a imagem dele. IMPORTANTE sobre upload: a peça entra PRIVADA e continua privada: o servidor recusa publicar e recusa compartilhar na comunidade, porque ela é do usuário e a responsabilidade é dele. O caminho pra ela virar coisa pública é usar como referência numa geração daqui e publicar o resultado. O refs escreve só proveniência (de que ficha/folha a peça nasceu): não promove nada, e um upload continua sem publicar depois de ganhar referência. COMO A PEÇA FOI FEITA: list aceita skill=<slug> e devolve só o que saiu daquela skill (o mesmo slug que sapiens_image gravou em skills), com a busca varrendo as últimas 200 peças antes de cortar no limit; cada item volta com o campo skills, e null ali quer dizer que ninguém marcou, não que foi feita sem skill.sapiens_pontesGERAR COM A CHAVE DA PESSOA (só no MCP instalado): a outra porta ao lado da Sinapse. Chama o provedor com a chave que mora no ambiente DESTA máquina (o campo do plugin ou da extensão, ou o env do config do cliente MCP: FAL_KEY, KIE_API_KEY, WAVESPEED_API_KEY, REPLICATE_API_TOKEN, OPENROUTER_API_KEY) e traz a peça pro acervo como nativa, custo 0 em Sinapses: a pessoa paga o preço do provedor, sem margem da casa. A chave NUNCA vai em arg, prompt ou chat, nunca volta no resultado e nunca passa pelo Sapiens: a tool lê do ambiente e o pedido sai daqui direto pro provedor. No conector remoto (claude.ai, ChatGPT) esta tool não existe; lá é Sinapse (sapiens_image, sapiens_video) ou o harness da pessoa + sapiens_gallery action=ingest. Sub-actions: 'balcoes' (quais chaves estão configuradas, pelo NOME, e como configurar; grátis, sem rede), 'gerar' (provedor 'fal', 'kie', 'wavespeed', 'replicate' ou 'openrouter' + modelo = o slug NO PROVEDOR, igual à página do modelo (fal: o id do endpoint, ex 'fal-ai/flux/dev'; Kie: o 'model' do Market; WaveSpeed: o slug da página, ex 'wavespeed-ai/flux-2-klein-9b/text-to-image'; Replicate: 'dono/nome', ou 'dono/nome:<versão>' pra modelo de comunidade) + input = o corpo que a doc do provedor descreve pra esse modelo, com o prompt DENTRO. COBRA NA CONTA DA PESSOA no provedor: confirme modelo e custo com ela antes. O job fica gravado nesta máquina ANTES de esperar o render, e o pedido idêntico em 30 minutos devolve o job que já existe em vez de cobrar de novo (forcar=true repete de propósito). Espera até aguardarSegundos (padrão 45) e, pronto, ingere sozinho com characterId, referenceImageIds, prompt verbatim e o custo quando o provedor diz), 'status' (jobId: consulta o provedor e, se terminou, traz pro acervo; é o que se chama depois de um gerar que voltou 'rodando', NUNCA gerar de novo), 'jobs' (os jobs desta máquina, sem rede). A FICHA DO PERSONAGEM entra no input: pegue passportPrompt e mainImageUrl/imageUrls em sapiens_character action=get, ponha o descritor no começo do prompt e as imagens no campo de referência que o modelo aceita (image_url, image_urls, conforme a doc dele); o bloco NEGATIVE do passaporte vai no campo negative_prompt quando o modelo tem um. O prompt passa pelo piso de idade da casa antes de sair (18 é o piso). Peça de fal, WaveSpeed ou Replicate entra com o carimbo +18 por classe (peso aberto), igual ao ingest manual; Kie entra sem. Passo a passo na skill 'pontes'.sapiens_communityChat da comunidade Sapiens (assinantes + alumni). Sub-actions: list (últimas N mensagens da sala 'geral' por default), send (Claude posta como intercessor do user; sufixo '· via Claude' é adicionado pelo servidor), react (toggle emoji numa mensagem — allowlist 👍🔥❤️🚀🤯), participants (quem está na sala: username/name/isBot + o `mention` pronto pra usar — use pra saber com quem falar), search_users (acha alguém por parte do nome/@username, autocomplete de menção). MENÇÃO: escreva '@username' no content do send e o servidor NOTIFICA a pessoa citada (sino + Telegram); descubra o username certo via participants/search_users antes. ANEXO do PRÓPRIO acervo no send: mediaAssetKind (track|video|film|comic) + mediaAssetId monta um card da peça (posse conferida no servidor); asTese=true posta a fala como TESE (card de marca, pingável pro Fórum). Voz nas postagens deve seguir o DNA editorial Sapiens (anti-corporate, primeira pessoa, sem em-dash).sapiens_articleNÃO CRIA ARTIGO: este tool só mexe em artigo que JÁ existe. Pra criar draft novo do blog use sapiens_pipeline action=create_draft_article_and_source (devolve articleId + sourceId), ou sapiens_quote_pop pra quote e pop-article. Não confunda com sapiens_write, que é o espaço pessoal do membro em /u/<username> (tabela user_articles), e nunca salve o texto num .md solto no repo: draft de blog mora na tabela articles. CRUD do resto: get (by slug, retorna doc completo pra edit local), update (patch em title/excerpt/tldr/content/tags/etc + VISUAIS: thumbnailUrl capa webp, ogImageUrl JPEG do preview social, bodyImages array das ilustrações inline, conceptMap mapa visual, pra recapear um artigo num novo estilo; NÃO toca status/column/format), publish (status='published', set publishedAt), unpublish (volta pra draft), delete (irreversível), ensure_visuals (gera banner/ilustrações inline/conceptMap que faltam no artigo; idempotente, pula o que existe; ~2550 Sinapses num artigo pelado (capa 450 + 2 ilustracoes de 450 + mapa 1200; inlineCount=1 baixa pra ~2100), forceBanner/forceInline/forceConceptMap regeram). ensure_visuals é ASSÍNCRONA: volta NA HORA com {status:'running', plan} e a leva corre no servidor, como o vídeo. NÃO repita a chamada pra ver se andou (cada leva gera e COBRA de novo, e as ilustrações somam) — acompanhe com visuals_status (custo 0) até jobStatus='done' ou 'error'. Quando não há nada faltando, ela responde na hora com status:'idle' e o retrato dos visuais, de graça: é a sonda pra saber o que o artigo já tem. Leva já em andamento devolve alreadyRunning:true em vez de abrir outra. visuals_status (custo 0) traz jobStatus (none/running/done/error/stale), o plano da leva, custo, erro e o estado real (hasBanner, inlineCount, hasConceptMap); 'stale' é leva que passou do teto de 10min do servidor sem fechar, ou seja, ninguém está mais gerando.sapiens_writeArtigos self-serve do PRÓPRIO usuário (qualquer conta logada, não só admin): espaço pessoal, aparece em /u/<username>, NÃO é o blog editorial. ESCOLHA A PORTA CERTA: texto que a PESSOA já escreveu vai em create (GRÁTIS, nada reescrito); IA só entra em generate (400 Sinapses). Gerar e depois sobrescrever com o texto original é queimar 400 à toa. Sub-actions: create (salva o texto pronto do autor: title obrigatório + content markdown; nasce rascunho, custo 0; brandSlug veste a peça com um design system (omitido, herda o padrão da conta) e é o que faz capa e imagens saírem no estilo DELE, não no da casa; coverImageId/coverImageUrl anexam uma capa que ele já tem, também de graça), generate (gera 1 artigo na voz Sapiens a partir de brief livre, ou reescrevendo um artigo publicado/texto teu; custa 400 Sinapses, reembolsa se falhar; salva como rascunho. Capa: por padrão gera uma capa-cortesia grátis, já no design system do autor quando ele tem um; se você JÁ tem a imagem (gerou via sapiens_image, ou o artigo é sobre ela), passe coverImageId (id da tua galeria) ou coverImageUrl (host Sapiens) pra ELA virar a capa em vez da cortesia), list (teus artigos), get (1 artigo teu por id, corpo completo), update (edita title/content/excerpt/tldr), publish (publish=true publica no teu perfil, false volta pra rascunho). Identidade vem do sessionToken; cobra as Sinapses do dono do token. Pra blog editorial curado (owner-only) use sapiens_article. NOTA (generate): é SÍNCRONA (texto + capa) e cai na REGRA DO TIMEOUT; sem idempotência, repetir às cegas cria um 2º rascunho e cobra 400 de novo (cheque action=list antes; o artigo do timeout fica salvo como rascunho).sapiens_quote_popPublica curado da Coluna Sapiens (publish_quote), Coluna Repertório (publish_pop) ou Educativo (publish_educativo) via session token. publish_quote: cria entry com column='sapiens', exige objeto quote completo (text/author/sourceWork/license/referenceImage/flowImage). publish_pop: cria entry com column='repertorio' format='pop-article', exige popReference{featuredItemId,relatedItemIds?,lensTheme?}. publish_educativo: cria artigo derivado de aula (Trilhas → Blog), exige educativeReference{sourceLessonId,angle?,partNumber?,totalParts?}. Default status='draft' (admin revisa em /dashboard/admin/...); publishNow=true publica direto.- +28 more on the listing page
Ready-to-paste client configs
Paste either block (or both) into your client config, e.g. claude_desktop_config.json or ~/.cursor/mcp.json. We only show a config when the install command is confirmed.
Runapi AI MCP
{
"mcpServers": {
"runapi-ai-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@runapi.ai/mcp"
]
}
}
}
Sapiens Sintéticos
{
"mcpServers": {
"sapiens-sint-ticos": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sapiens-mcp"
]
}
}
}
Frequently asked questions
Runapi AI MCP is categorized under Multimedia Process and uses a local stdio subprocess. Sapiens Sintéticos belongs to Multimedia Process and uses a local stdio subprocess. Pick Runapi AI MCP for multimedia process work and Sapiens Sintéticos for multimedia process.
Copy the mcpServers block from the config section on this page into your client's config (for example claude_desktop_config.json or ~/.cursor/mcp.json), then fully restart the client.
Runapi AI MCP is listed as free. Auth: api key required. Sapiens Sintéticos has no declared pricing — check the project's own site. If a server needs environment variables such as API keys, define them under the env key in your client's MCP config.
Yes. MCP clients support multiple servers: add runapi-ai-mcp and sapiens-sint-ticos as separate keys in the same mcpServers object, and your assistant will call tools from either one.
On AllMCPs, Runapi AI MCP has a quality signal of 68/100 (Great) with 5 views, 0 installs and 56 GitHub stars. Sapiens Sintéticos has 63/100 (Good) with 1 views, 0 installs and 1 GitHub stars.