
Conecte Rendi ao ChatGPT, Claude e Gemini
Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Transforme vídeos e áudios usando apenas comandos de texto.
Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.
MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS
Waiting for input…
Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.
Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.
Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.
Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.
Um interruptor para todos os agentes. Na hora.
Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.
Limites de gastos que pausam em vez de assustar.
Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.
Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.
Conjunto curado · 11 capacidades
Entregamos só as ações que importam.
01-04
4 capacidades neste conjunto.
Parte de 11 disponíveis através de Rendi.
- 01
Excluir arquivo
Remove um arquivo específico do armazenamento do Rendi.
- 02
Verificar status do comando
Acompanha o progresso de um comando FFmpeg e fornece a URL de download após a conclusão.
- 03
Ver detalhes do arquivo
Acessa informações detalhadas de um arquivo armazenado.
- 04
Obter informações do arquivo
Recupera metadados e especificações técnicas de um arquivo específico.
05-08
4 capacidades neste conjunto.
Parte de 11 disponíveis através de Rendi.
- 05
Listar comandos
Exibe a lista de todos os comandos FFmpeg enviados.
- 06
Listar arquivos
Mostra todos os arquivos presentes no armazenamento do Rendi.
- 07
Converter vídeo para áudio
Transforma rapidamente um arquivo de vídeo em um arquivo de áudio.
- 08
Análise FFprobe
Utiliza o FFprobe para analisar as propriedades técnicas de um arquivo de mídia.
09-11
3 capacidades neste conjunto.
Parte de 11 disponíveis através de Rendi.
- 09
Gerar thumbnail
Cria uma imagem de miniatura a partir de um vídeo.
- 10
Executar comandos encadeados
Roda múltiplos comandos FFmpeg em sequência em uma única solicitação.
- 11
Executar comando FFmpeg
Inicia um comando FFmpeg na nuvem e retorna um ID para acompanhamento.
Trabalho real
O que as equipes executam de verdade
Rapid Prototyping
Test specific FFmpeg encoding parameters through your AI client before deploying them to a production pipeline.
Asset Validation
Check if a video file meets specific resolution or codec requirements before it enters your CMS.
Automated Previews
Have your agent generate thumbnails and audio extracts for large batches of video files.
Format Conversion
Convert heavy video files into web-friendly formats like WebM using simple chat prompts.
Automatize uma tarefa
Coloque Rendi para trabalhar em uma coisa.
Automações passo a passo que sua IA executa por este Connector: o fluxo, os prompts para começar e as capabilities exatas por trás de cada passo.
Um connector, todas as IAs
Rendi funciona com os clientes de IA mais populares.
Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.
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 ChatConstruindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.
Você não precisa de um cliente para colocar Rendi para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.
Observada, não estimada
Média de 934ms. Rápida em produção.
Rendi é verificado diariamente contra o serviço em produção.
- Dia mais rápido
- 744ms
- Dia mais lento
- 1266ms
- Tendência de 14 dias
- Desacelerando+36%
Conecte seu cliente
Uma URL. Todos os clientes.
Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 11 capacidades chegam prontas para rodar.
Acesso de prévia · não é autenticação no provedor
O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de Rendi, para você ver a experiência dentro da sua IA.
Ele não autentica a sua conta com Rendi. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.
Rendi Connector
Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_yLT1nhPB29SIqqpsgoNP1Ev6sJDTpO5q0f2OjGk5/mcpClaude Desktop
Siga os passos abaixo para conectar em segundos.
- 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 — Rendi capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"rendi-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_yLT1nhPB29SIqqpsgoNP1Ev6sJDTpO5q0f2OjGk5/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar
Configuração guiada para o Claude? Configurar Rendi no Claude e outras IAs
Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑
Para quem é
Feito para o trabalho que quem usa Rendi delega.
Profissionais que precisam de automação de mídia sem a complexidade de gerenciar servidores.
- 01
Engenheiros de Conteúdo e Desenvolvedores
Para testar parâmetros de FFmpeg e monitorar resultados sem escrever código repetitivo.
- 02
Produtores de Vídeo
Para automatizar a criação de prévias e análises técnicas via chat.
- 03
Equipes de Operações
Para agilizar a recuperação de metadados e monitorar o status do processamento.
FAQ
Perguntas de quem usa Rendi.
- 01
Do I need to install FFmpeg on my computer?
No. All FFmpeg commands are executed in the Rendi cloud, so your local machine stays untouched.
- 02
How do I get my processed files?
Once a command finishes, the MCP provides a storage URL where you can access the output files.
- 03
Can I run multiple commands at once?
Yes. You can use the chained command capability to execute a sequence of operations in one go.
- 04
What kind of media info can I get?
You can retrieve detailed technical metadata including codecs, bitrates, resolutions, and stream details using ffprobe.
- 05
Where are my files stored?
Files are held in Rendi's cloud storage, and you can manage them using the list and delete capabilities.
- 06
Can my AI automatically convert a video file into an MP3 audio track using Rendi?
Yes! Use the run_ffmpeg_command capability with the conversion parameters (e.g., 'ffmpeg -i input.mp4 output.mp3'). Your agent will execute the command in the cloud and return the result URL instantly.
- 07
How do I find my Rendi API Key?
Log in to your Rendi dashboard at rendi.dev, and your unique secret API key will be displayed on the main page or under account settings.
- 08
What is the format for chained FFmpeg commands?
Use the run_chained_ffmpeg_commands capability and provide an array of strings, where each string is a valid FFmpeg command. Rendi will execute them sequentially in a single processing job.
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