Integrace serveru Cloudflare MCP

K čemu slouží server “Cloudflare” MCP?

Server Cloudflare MCP (Model Context Protocol) funguje jako most mezi AI asistenty a silnou sadou cloudových služeb Cloudflare. Integrací se serverem Cloudflare MCP získají AI agenti přístup, možnost dotazovat se a spravovat konfigurace, logy, buildy a dokumentaci účtů Cloudflare pomocí přirozeného jazyka. Tento server umožňuje vývojářům automatizovat workflow jako čtení nastavení účtu, získávání observability dat, provádění změn v infrastruktuře a snadné odkazování na aktuální dokumentaci Cloudflare. Zjednodušuje vývoj, ladění a nasazení tím, že přináší API Cloudflare a data přímo do AI nástrojů, zvyšuje produktivitu a usnadňuje správu cloudu.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou dostupné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

• Server dokumentace
  Nabízí aktuální referenční informace o Cloudflare, což usnadňuje klientům získat relevantní kontext pro interakce s LLM.
  https://docs.mcp.cloudflare.com/sse

• Server Workers Bindings
  Poskytuje přístup k primitivům pro stavbu aplikací Workers, včetně úložiště, AI a výpočetních zdrojů.
  https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse

• Server Workers Builds
  Přináší přehled a správu buildů Cloudflare Workers, usnadňuje lepší správu a automatizaci buildů.
  https://builds.mcp.cloudflare.com/sse

• Server Observability
  Zpřístupňuje logy a analytiku pro ladění a získání přehledu o výkonu aplikací na Cloudflare.
  https://observability.mcp.cloudflare.com/sse

Seznam nástrojů

V dostupných souborech nebo dokumentaci není uveden explicitní seznam nástrojů ani server.py s jejich definicemi.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Odkazování na dokumentaci Cloudflare
  AI asistenti mohou okamžitě přistupovat k dokumentaci Cloudflare pro odpovědi na dotazy, řešení problémů nebo poskytování návodu k nastavení.

• Automatizace nasazení a správy Workers
  Propojení s Workers Bindings a Builds umožňuje automatizaci nasazení, konfigurace a CI/CD operací pomocí přirozeného jazyka.

• Monitoring a ladění aplikací
  Využijte Observability server k získání logů a analytiky, což umožňuje rychlé ladění a sledování výkonu přímo přes AI nástroje.

• Správa nastavení účtu Cloudflare
  Dotazujte se a upravujte konfigurace na úrovni účtu, což usnadňuje automatizaci opakovaných nebo složitých administrativních úkolů.

• Integrace Cloudflare dat do vývojářských workflow
  Přeneste data o buildech, nasazeních a observabilitě do vývojářských workflow, zvyšte přehled a umožněte chytřejší automatizaci.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a kompatibilní MCP Client.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf (např. windsurf.config.json).
3. Přidejte server Cloudflare MCP do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že je server uveden v rozhraní.

Claude

1. Nainstalujte nejnovější Claude MCP Client.
2. Najděte konfigurační soubor Claude.
3. Vložte server Cloudflare MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude klienta.
5. Ověřte připojení serveru v Claude.

Cursor

1. Ujistěte se, že Cursor je aktuální a podporuje MCP servery.
2. Upravte konfiguraci MCP pro Cursor.
3. Přidejte:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte dostupnost Cloudflare MCP v nástrojích Cursoru.

Cline

1. Nainstalujte požadované součásti (např. Node.js).
2. Najděte konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte server:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte integraci Cloudflare MCP.

Zabezpečení API klíčů
Ukládejte citlivé API klíče do proměnných prostředí. Příklad JSON konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "cloudflare-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"],
      "env": {
        "CLOUDFLARE_API_TOKEN": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "apiToken": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Přihlašovací údaje nikdy neukládejte natvrdo. Pro bezpečnost používejte proměnné prostředí.

Jak využít MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "cloudflare-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení je AI agent schopen využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “cloudflare-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedených tabulek server Cloudflare MCP poskytuje výbornou dokumentaci, jasně definované koncové body zdrojů a robustní návod k integraci, ale chybí explicitní informace o šablonách promptů a definicích nástrojů, stejně jako zmínka o podpoře vzorkování nebo roots. Pokrytí zdrojů a praktická integrace z něj dělají silný MCP server, ale absence detailů o promtech a nástrojích mu brání v dosažení plného hodnocení.

MCP skóre

Celkově bych hodnotil server Cloudflare MCP známkou 7/10. Vyniká v základní dokumentaci, zpřístupnění zdrojů a jednoduchém nastavení, ale větší explicitnost v promtech a nástrojích by zvýšila užitnou hodnotu pro MCP klienty.