
Verbinden Sie Together AI (Alternative) mit Ihrer KI
Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Nutzen Sie die schnellste Inference Cloud für Open-Source Modelle.
Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.
MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE
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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.
Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.
Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.
Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.
Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.
Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.
Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.
Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.
Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.
Kuratiertes Set · 27 Fähigkeiten
Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.
01-04
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 27, verfügbar über Together AI.
- 01
Datei hochladen
Laden Sie Dateien für das Fine-Tuning, Evaluationen oder die Batch-Inferenz hoch. Geben Sie dabei den Verwendungszweck an.
- 02
Chat-Antwort erstellen
Generieren Sie Modellantworten für laufende Chat-Konversationen mit Modellen wie Llama 3.3.
- 03
Fine-Tuning starten
Erstellen Sie einen neuen Fine-Tuning-Job durch Angabe des Basismodells und der Trainingsdaten.
- 04
Endpoint löschen
Entfernen Sie einen dedizierten Endpoint, sofern dieser gerade nicht aktiv genutzt wird.
05-08
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 27, verfügbar über Together AI.
- 05
Fine-Tuning löschen
Löschen Sie einen laufenden oder abgeschlossenen Fine-Tuning-Job.
- 06
Endpoint abrufen
Rufen Sie detaillierte Informationen zu einem spezifischen dedizierten Endpoint ab.
- 07
Fine-Tuning Details abrufen
Nutzen Sie die Job-ID, um Informationen zu einem bestimmten Fine-Tuning-Prozess zu erhalten.
- 08
Endpoints auflisten
Zeigt eine Liste aller Ihrer dedizierten Endpoints an.
09-12
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 27, verfügbar über Together AI.
- 09
Dateien auflisten
Gibt eine Übersicht über alle hochgeladenen Dateien aus.
- 10
Checkpoints auflisten
Rufen Sie die Liste der Checkpoints für einen spezifischen Fine-Tuning-Job ab.
- 11
Fine-Tunings auflisten
Überprüfen Sie den Status und die Details aller vorhandenen Fine-Tuning-Jobs.
- 12
Modelle auflisten
Zeigt alle auf Together AI verfügbaren Modelle an.
13-16
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 27, verfügbar über Together AI.
- 13
Video generieren
Erstellen Sie Videos basierend auf Text- oder Bild-Prompts.
- 14
Endpoint aktualisieren
Passen Sie Skalierung oder Status-Einstellungen eines dedizierten Endpoints an.
- 15
Audio generieren
Nutzen Sie Text-to-Speech (TTS), um Sprache aus Text zu erzeugen.
- 16
Batch-Job abbrechen
Beenden Sie einen aktuell laufenden Batch-Job mithilfe der Job-ID.
17-20
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 27, verfügbar über Together AI.
- 17
Datei abrufen
Holen Sie Metadaten zu einer bestimmten Datei über die Datei-ID ab.
- 18
Batch-Jobs auflisten
Gibt eine Liste aller durchgeführten Batch-Jobs aus.
- 19
Audio transkribieren
Nutzen Sie Speech-to-Text (STT), um Audio-Dateien in Text umzuwandeln.
- 20
Batch-Job erstellen
Starten Sie einen neuen asynchronen Batch-Job mit einem Ziel-Endpoint und einer Eingabedatei.
21-24
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 27, verfügbar über Together AI.
- 21
Embeddings erstellen
Wandeln Sie Text in Vektor-Embeddings für Suchsysteme um.
- 22
Endpoint erstellen
Richten Sie einen dedizierten Endpoint mit spezifischer Hardware-Konfiguration ein.
- 23
Bilder generieren
Erzeugen Sie hochwertige Bilder aus Text-Prompts unter Angabe von Breite und Höhe.
- 24
Dokumente neu ordnen
Sortieren Sie Dokumente basierend auf ihrer Relevanz zu einer Suchanfrage neu (Reranking).
25-27
3 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 27, verfügbar über Together AI.
- 25
Text vervollständigen
Nutzen Sie generative Modelle, um Texte basierend auf einem Prompt zu vervollständigen.
- 26
Datei löschen
Entfernen Sie eine hochgeladene Datei dauerhaft über die Datei-ID.
- 27
Batch-Details abrufen
Rufen Sie detaillierte Informationen zu einem spezifischen Batch-Job ab.
Echte Arbeit
Was Teams täglich ausführen
Custom Model Training
Fine-tune a specific model on your own data to handle niche tasks.
Automated Content Creation
Generate a series of images or videos based on text descriptions.
Advanced Search Systems
Use embeddings and reranking to build highly accurate retrieval systems.
Audio Transcription
Convert large audio files into text with speaker identification.
Eine Aufgabe automatisieren
Bringen Sie Together AI für eine Sache an die Arbeit.
Schritt-für-Schritt-Automatisierungen, die Ihre KI über diesen Connector ausführt: der Ablauf, die Prompts für den Einstieg und die genauen Fähigkeiten hinter jedem Schritt.
Ein Connector, jede KI
Together AI funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.
Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le ChatBauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.
Sie brauchen keinen Client, um Together AI arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.
Beobachtet, nicht geschätzt
Durchschnitt 1228ms. Schnell in der Produktion.
Together AI wird täglich gegen den Live-Service geprüft.
- Schnellster Tag
- 908ms
- Langsamster Tag
- 1397ms
- 14-Tage-Trend
- Verbessernd-5%
Verbinden Sie Ihren Client
Eine URL. Jeder Client.
Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 27 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.
Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung
Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von Together AI zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.
Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei Together AI. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.
Together AI Connector
Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_3DCNpnHYF8hhWcXn2SCKuEfpGwWZe18MoQz7sb18/mcpClaude Desktop
Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Together AI capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"together-ai-alternative-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3DCNpnHYF8hhWcXn2SCKuEfpGwWZe18MoQz7sb18/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden
Geführte Einrichtung für Claude? Together AI in Claude und anderen KI-Tools einrichten
Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑
Für wen
Für die Arbeit, die Together AI-Nutzer abgeben.
Dieser MCP ist ideal für Fachleute, die KI-Funktionen ohne eigene Server-Infrastruktur skalieren wollen.
- 01
KI-Entwickler
Integrieren modernste LLMs und Bildmodelle direkt in Anwendungen.
- 02
Data Scientists
Führen Fine-Tuning auf eigenen Datensätzen durch und verwalten Checkpoints.
- 03
Produkt-Teams
Prototyping und Skalierung von KI-Features über eine einheitliche API.
FAQ
Fragen von Together AI-Nutzern.
- 01
What models can I use with this MCP?
You can access over 100 open-source models, including Llama 3.3, Qwen, Mixtral, and Flux.
- 02
Do I need to host the models myself?
No, the models run on Together AI's inference cloud, so you don't have to manage any infrastructure.
- 03
Can I use this for image generation?
Yes, you can use capabilities like create_image_generation and create_video_generation to make media from text.
- 04
How do I handle large amounts of data?
You can use the Batch API to handle large-scale asynchronous workloads efficiently.
- 05
Is fine-tuning supported?
Yes, you can upload files and create fine-tuning jobs to train models on your specific data.
- 06
How do I generate a chat response using a specific model like Llama 3.3?
Use the create_chat_completion capability. Specify the model name (e.g., 'meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo') and provide an array of messages. The agent will return the generated response from the model.
- 07
Can I create images from text prompts with this server?
Yes! Use the create_image_generation capability. You can specify the model, the prompt description, and optional parameters like width, height, and steps to get high-quality visual outputs.
- 08
How can I check the status of my asynchronous batch jobs?
You can use list_batches to see all your current batch jobs or get_batch with a specific Job ID to retrieve detailed status and results for a particular task.
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