Cloudinary MCP Server

K čemu slouží “Cloudinary” MCP Server?

Cloudinary MCP (Model Context Protocol) Server umožňuje AI asistentům a klientům nahrávat obrázky a videa do Cloudinary, oblíbené cloudové platformy pro správu médií. Jako most mezi AI nástroji (například Claude Desktop) a Cloudinary zjednodušuje proces práce s mediálními aktivy, takže asistenti mohou provádět akce jako nahrávání, označování a organizaci souborů přímo prostřednictvím automatizovaných workflowů. Výrazně to zvyšuje produktivitu vývoje díky automatizaci úloh práce s médii, integraci externího úložiště a umožňuje bezproblémové API interakce pro správu multimediálního obsahu v různých aplikacích.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani README nejsou zdokumentovány žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

• upload
  Nahrát obrázky a videa do Cloudinary.
  • Parametry:
    • file (povinné): Cesta k souboru, URL nebo base64 data URI k nahrání
    • resource_type (volitelné): Typ zdroje (‘image’, ‘video’ nebo ‘raw’)
    • public_id (volitelné): Vlastní veřejné ID pro nahrané aktivum
    • overwrite (volitelné): Zda přepsat existující aktivum se stejným public ID
    • tags (volitelné): Pole tagů, které se přiřadí nahranému souboru

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Automatizované nahrávání médií:
  Vývojáři nebo AI asistenti mohou automaticky nahrávat obrázky a videa do Cloudinary z lokálních cest, URL nebo datových URI, což zjednodušuje správu mediálních aktiv v projektech.

• Označování a organizace médií:
  Aktiva lze při nahrávání označovat a přiřazovat jim vlastní veřejná ID, což usnadňuje organizaci, vyhledávání a správu velkých mediálních knihoven.

• Optimalizace doručování obsahu:
  Nahráváním médií do Cloudinary mohou vývojáři využívat CDN a transformační funkce Cloudinary, což zlepšuje uživatelský zážitek díky optimalizovaným a rychle se načítajícím médiím.

• Integrace s AI workflowy:
  MCP server umožňuje AI agentům (například Claude Desktop) vkládat kroky pro nahrávání médií do větších, automatizovaných workflowů, například při generování obsahu a okamžitém nahrání výsledků.

• Zpracování médií napříč platformami:
  Podporuje nahrávání z různých zdrojů (cesta k souboru, URL, base64), což jej činí univerzálním pro různé vývojářské prostředí a automatizační skripty.

Jak jej nastavit

Windsurf

Nebyla poskytnuta žádná specifická instrukce pro Windsurf.

Claude

1. Nainstalujte Node.js (verze 18 nebo vyšší) z nodejs.org.

2. Najděte složku s konfigurací Claude:

   • Windows: C:\Users\NAME\AppData\Roaming\Claude
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/

3. Upravte svůj soubor s nastavením MCP a přidejte:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudinary": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/cloudinary-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "your_cloud_name",
           "CLOUDINARY_API_KEY": "your_api_key",
           "CLOUDINARY_API_SECRET": "your_api_secret"
         }
       }
     }
   }
   

4. Nahraďte proměnné prostředí údaji z Cloudinary Console.

5. Uložte soubor a restartujte Claude Desktop.

Zabezpečení API klíčů (proměnné prostředí)

Ukázka konfigurace v JSON:

{
  "mcpServers": {
    "cloudinary": {
      "command": "npx",
      "args": ["@felores/cloudinary-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "your_cloud_name",
        "CLOUDINARY_API_KEY": "your_api_key",
        "CLOUDINARY_API_SECRET": "your_api_secret"
      }
    }
  }
}

Cursor

Nebyla poskytnuta žádná specifická instrukce pro Cursor.

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.

2. Přidejte konfiguraci serveru do souboru s nastavením Cline MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudinary": {
         "command": "node",
         "args": ["c:/path/to/cloudinary-mcp-server/dist/index.js"],
         "env": {
           "CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "your_cloud_name",
           "CLOUDINARY_API_KEY": "your_api_key",
           "CLOUDINARY_API_SECRET": "your_api_secret"
         }
       }
     }
   }
   

3. Nainstalujte závislosti a sestavte server:

   npm install
   npm run build
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cline.

Zabezpečení API klíčů (proměnné prostředí)

Ukázková konfigurace JSON (viz výše).

Jak používat tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflowu ve FlowHunt nejprve přidejte MCP komponentu do svého flow a propojte ji s vaším AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "cloudinary": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “cloudinary” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

• Podpora Roots: Není zmíněno (předpokládá se ⛔).

Z přehledu vyplývá, že Cloudinary MCP Server je jednoduchý a zaměřený na jeden účel, s jasnými instrukcemi a užitečným nástrojem, ale chybí mu definice zdrojů a šablon promptů a nezmiňuje podporu Roots či Sampling. Pro jednofunkční MCP server dobře plní svůj účel, ale nenabízí plnou šíři MCP funkcí. Hodnocení: 6/10

MCP hodnocení