# mcp.so vs Replicate AI

mcp.so는 월간 방문 286,704, 전월 대비 성장률 -3%, 무료 가격 모델을 기록합니다. Replicate AI는 월간 방문 904,038, 성장률 -8.4%, 유료 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [mcp.so](https://openaitools.app/ko/tool/mcp-server) | [Replicate AI](https://openaitools.app/ko/tool/replicate-ai) |
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| 웹사이트 URL | https://mcp.so | https://replicate.com |
| 카테고리 | AI 도구 디렉터리, Large Language Models (LLMs), AI 개발자 도구 | AI API, AI 모델, AI 개발자 도구, 오픈소스 AI 모델 |
| 가격 모델 | 무료 | 유료 |
| 월간 방문 수 | 286,704 | 904,038 |
| 전월 대비 성장률 | -3% | -8.4% |
| 주요 시장 | 미국 | 미국 |
| 직접 방문 | 107,648 | 577,501 |
| 리뷰 점수 | 4.2 | 4.6 |
| 저장 수 | 0 | 5 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## mcp.so

mcp.so는 빠르게 커지는 Model Context Protocol 생태계를 한곳에 모아 줍니다. 카테고리별(개발자 도구, AI와 에이전트, 클라우드 인프라, 메모리와 지식, 미디어와 디자인)로 서버를 찾고, 원격 엔드포인트를 살피고, Claude나 Cursor 같은 MCP 호환 클라이언트에 연결하기 전 설정 정보를 읽을 수 있습니다. 추천 및 트렌드 영역은 인기·신규 서버를 보여주고, 랭킹은 커뮤니티 채택 흐름을 파악하는 데 도움이 됩니다.

서버 목록 외에도 MCP 클라이언트(앱, IDE, 프레임워크), Bun·Cloudflare Wrangler·DuckDB·FFmpeg 같은 공식 CLI 도구, 재사용 가능한 에이전트 루프와 스킬, 큐레이션 컬렉션을 담고 있습니다. 피드로 신규 등록을 추적하고, 제출·클레임 절차로 관리자가 자신의 항목을 추가하거나 소유할 수 있습니다.

AI 에이전트로 개발하는 사람에게 mcp.so는 발견과 참조 계층 역할을 합니다. 기능을 고르고, 연결 방식과 인증을 확인하고, 설정 가이드를 따르고, 커뮤니티가 매주 무엇을 설치하는지 살피면 됩니다. 디렉터리일 뿐이며 등록된 서버를 직접 호스팅하거나 실행하지는 않습니다.

**가격 및 요금제:** 디렉터리 열람과 이용은 무료입니다. 광고, 추천 배치, 목록 클레임은 사이트에서 처리하며 일반 열람에 구독은 필요 없습니다.

- **검색 가능한 MCP 서버 디렉터리:** 이름, 카테고리, 태그, 런타임, 연동으로 찾고 추천·트렌드·최신 영역으로 커뮤니티 흐름을 추적합니다.
- **원격 엔드포인트와 설정 가이드:** 연결 전에 호스팅된 MCP 엔드포인트, 인증 요구 사항, 클라이언트별 설정 안내를 검토합니다.
- **클라이언트, CLI 도구, 스킬:** MCP 호환 클라이언트, 공식 명령줄 도구, 에이전트 루프, 재사용 가능한 Claude/Codex 스킬을 전용 섹션에서 찾습니다.
- **등록 제출 및 클레임:** 관리자가 새 서버를 게시하고 기존 항목을 클레임해 정보가 정확하고 출처가 분명하게 유지됩니다.
- **카테고리, 랭킹, 피드:** 주요 카테고리를 보고 큐레이션 컬렉션을 비교하며 신규 서버·도구·스킬 피드를 따라갑니다.

**강점:** MCP 서버와 클라이언트를 폭넓게, 자주 업데이트해 수록; 설정과 인증 세부 정보를 한곳에 모음; 무료이며 열람에 계정 불필요; 목록 외에 CLI 도구, 에이전트 스킬, 큐레이션 컬렉션 포함

**한계:** 커뮤니티 제출 항목이라 품질과 최신성이 들쭉날쭉; 디렉터리일 뿐 MCP 서버를 실행하거나 호스팅하지 않음; 광고와 추천 배치가 관련성 낮은 결과를 상위로 올릴 수 있음

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/mcp-server.md)

## Replicate AI

Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference — with one line of code, or package your own model with Cog and put it behind a production-ready API.

**가격 및 요금제:** Paid, usage-based — you only pay for what you use. Most public models are billed by runtime at per-second hardware rates; some models are billed per input and output (for example, $0.04 per output image on Flux 1.1 Pro, $3.75 per million input tokens on DeepSeek R1). Published GPU hardware ranges from about $0.81/hr for a T4 up to roughly $43.92/hr for 8x H100. Private deployments bill for setup, idle, and active time on dedicated hardware, and you can start for free. Enterprise and volume discounts available.

- **Thousands of models behind one API:** Run image, video, audio, speech, and language models through a uniform API surface, with official models for FLUX, Nano Banana, Seedream, Grok Imagine, MiniMax, Wan, Seedance, and more.
- **One-line-of-code inference:** Set up a model in minutes and make an API call in Python, Node, or plain HTTP after authenticating with an API token.
- **Cog packaging and custom deployments:** Package your own model with Cog, an open-source tool for packaging machine learning models, and deploy it on dedicated hardware that scales up and down with demand.
- **Model fine-tuning:** Fine-tune models on your own data, including fast-booting fine-tunes that are billed only while actively processing requests rather than for idle time.
- **Published hardware and inference rates:** Transparent per-second hardware rates across CPU, T4, L40S, A100, H100, and H200 configurations, with committed-spend options for multi-GPU capacity.

**강점:** Very broad model catalog spanning image, video, audio, speech, and LLMs behind one consistent API; Usage-based billing with openly published per-second hardware and per-output model rates; Cog makes it straightforward to package and deploy your own private models; Automatic scaling handles traffic spikes without manual capacity planning

**한계:** Costs are consumption-based and can rise quickly with heavy traffic or always-on private deployments; Private models bill for idle and setup time, not just request processing, unless they are fast-booting fine-tunes; Long-running GPU models can queue on shared public capacity during peak periods; It is an infrastructure layer, so you still need your own prompts, pipelines, and application code

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/replicate-ai.md)

## 자주 묻는 질문

### mcp.so과(와) Replicate AI의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

mcp.so의 월간 방문 수는 286,704이고, Replicate AI는 904,038입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

mcp.so의 전월 대비 성장률은 -3%이며, Replicate AI는 -8.4%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

mcp.so: 무료. 디렉터리 열람과 이용은 무료입니다. 광고, 추천 배치, 목록 클레임은 사이트에서 처리하며 일반 열람에 구독은 필요 없습니다. Replicate AI: 유료. Paid, usage-based — you only pay for what you use. Most public models are billed by runtime at per-second hardware rates; some models are billed per input and output (for example, $0.04 per output image on Flux 1.1 Pro, $3.75 per million input tokens on DeepSeek R1). Published GPU hardware ranges from about $0.81/hr for a T4 up to roughly $43.92/hr for 8x H100. Private deployments bill for setup, idle, and active time on dedicated hardware, and you can start for free. Enterprise and volume discounts available.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ko/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 유료 | 다양한 제공자에 걸쳐 텍스트 및 멀티모달 프롬프트를 라우팅하는 데 탁월하지만, Replicate의 전용 맞춤형 ML 배포 기능은 없습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/openrouter-ai.md) |
| 2 | [fal.ai](https://openaitools.app/ko/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 이미지 및 비디오 모델을 위한 더 빠른 서버리스 실행을 제공하지만, Replicate에 비해 일반화된 커스텀 모델 배포 기능은 다소 적습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/fal-ai.md) |
| 3 | [Together AI](https://openaitools.app/ko/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 무료+유료, 유료 | LLM 추론과 파인튜닝에 더 집중하지만, Replicate처럼 커뮤니티가 선별한 다양한 미디어 모델 카탈로그는 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/together-ai.md) |
| 4 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/ko/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 무료 | Specializes specifically in ultra-efficient model fine-tuning, rather than providing a general-purpose model hosting API. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/unsloth-ai.md) |
| 5 | [Atlas Cloud](https://openaitools.app/ko/tool/atlas-cloud) | 777,031 | -16.4% | 유료 | Offers a broad mix of generative media models via API, but lacks Replicate's massive community deployment ecosystem. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/atlas-cloud.md) |
| 6 | [Fireworks](https://openaitools.app/ko/tool/fireworks-ai) | 659,687 | +6% | 가격 문의 | 오픈 모델에 대해 뛰어나게 빠른 추론 속도를 제공하지만, Replicate보다 모델 선택 폭이 좁습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/fireworks-ai.md) |
| 7 | [Dang.ai](https://openaitools.app/ko/tool/dang-ai) | 552,907 | +17.5% | 무료 | MCP 개발자 통합보다는 수천 개의 일반 AI 제품을 분류하는 큐레이션된 디렉터리 및 검색 엔진입니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/dang-ai.md) |
| 8 | [Futurepedia](https://openaitools.app/ko/tool/futurepedia-find-the-best-ai-tools-software) | 527,719 | +22.5% | 무료 | 광범위한 소프트웨어 탐색 기능을 제공하는 대규모 일반 AI 도구 디렉터리이지만, 특정 MCP 서버에는 덜 집중합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/futurepedia-find-the-best-ai-tools-software.md) |
| 9 | [SkillsMP — 에이전트 스킬 마켓플레이스](https://openaitools.app/ko/tool/agent-skills-marketplace) | 470,744 | -3.7% | 무료 | AI 개발자를 위한 오픈소스 에이전트 스킬 파일과 MCP 연동을 색인화하는 독립 공개 디렉터리. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/agent-skills-marketplace.md) |
| 10 | [DeepInfra](https://openaitools.app/ko/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 유료 | 오픈 웨이트 모델 실행 비용이 훨씬 저렴하지만, 고급 맞춤 학습 및 배포 기능은 Replicate에 비해 적습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/deep-infra.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/mcp-server-vs-replicate-ai

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