
Azure DevOps MCP Server
Azure DevOps MCP Server fungerer som en bro mellem forespørgsler i naturligt sprog og Azure DevOps REST API, hvilket gør det muligt for AI-assistenter og værktø...
Integrer Cloudflares styrke med AI-agenter i FlowHunt. Automatisér cloudkonfiguration, deployment, dokumentation og observabilitet via Cloudflare MCP Server.
Cloudflare MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som bro mellem AI-assistenter og Cloudflares kraftfulde suite af cloudtjenester. Ved at integrere med Cloudflare MCP Server kan AI-agenter tilgå, forespørge og administrere konfigurationer, logs, builds og dokumentation for Cloudflare-konti via naturligt sprog. Denne server gør det muligt for udviklere at automatisere workflows som læsning af kontoindstillinger, indhentning af observabilitetsdata, foretage infrastrukturændringer og referere opdateret Cloudflare-dokumentation. Den effektiviserer udvikling, fejlfinding og deployment ved at bringe Cloudflares API’er og data direkte ind i AI-drevne værktøjer, hvilket øger produktiviteten og forenkler cloudadministrationsopgaver.
Ingen oplysninger om prompt-skabeloner er tilgængelige i repository.
Dokumentationsserver
Tilbyder opdateret referenceinformation om Cloudflare, hvilket gør det lettere for klienter at finde relevant kontekst til LLM-interaktioner.https://docs.mcp.cloudflare.com/sse
Workers Bindings-server
Giver adgang til primitive byggesten for Workers-applikationer, inklusive storage, AI og compute-ressourcer.https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse
Workers Builds-server
Giver indblik i og styring af Cloudflare Workers builds, hvilket letter bedre build management og automatisering.https://builds.mcp.cloudflare.com/sse
Observabilitetsserver
Eksponerer logs og analyser til fejlfinding og indblik i applikationsperformance på Cloudflare.https://observability.mcp.cloudflare.com/sse
Ingen eksplicit værktøjsliste eller server.py med værktøjsdefinitioner findes i de synlige filer eller dokumentationen.
Referér til Cloudflare-dokumentation
AI-assistenter kan straks tilgå og vise Cloudflare-dokumentation for at besvare spørgsmål, fejlfinde eller give opsætningsvejledning.
Automatisér Workers Deployment og Administration
Integrer med Workers Bindings og Builds for at automatisere deployment, konfiguration og CI/CD-operationer via naturligt sprog.
Overvåg og Fejlfind Applikationer
Brug Observabilitetsserveren til at hente logs og analyser, så hurtig fejlfinding og performanceovervågning kan ske direkte fra AI-værktøjer.
Administrér Cloudflare-kontoindstillinger
Forespørg på og ændr kontoindstillinger, så man let kan automatisere gentagne eller komplekse administrative opgaver.
Integrér Cloudflare Insights i udviklingsworkflows
Bring build-, deployment- og observabilitetsdata ind i udviklernes workflows, hvilket øger synligheden og muliggør smartere automatisering.
windsurf.config.json
).mcpServers
-sektionen:{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
}
}
}
Sikring af API-nøgler
Gem følsomme API-nøgler i miljøvariabler. Eksempel på JSON-konfiguration:
{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"],
"env": {
"CLOUDFLARE_API_TOKEN": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
},
"inputs": {
"apiToken": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
}
}
}
}
Hardkod aldrig credentials. Brug miljøvariabler for sikkerhed.
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationen indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:
{
"cloudflare-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “cloudflare-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Klar opsummering fra README og repo |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen prompt-skabeloner fundet |
Liste over Ressourcer | ✅ | 4 ressourcer dokumenteret i README |
Liste over Værktøjer | ⛔ | Ingen eksplicitte værktøjer listet i serverkode eller dokumentation |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel på konfiguration givet |
Sampling-understøttelse (mindre vigtig) | ⛔ | Ikke nævnt |
Baseret på ovenstående tabeller leverer Cloudflare MCP Server fremragende dokumentation, klare ressource-endpoints og robuste integrationsinstruktioner, men mangler eksplicit information om prompt-skabeloner og værktøjsdefinitioner samt omtale af sampling eller roots-understøttelse. Dens ressource-dækning og praktiske integration gør den til en stærk MCP-server, men manglen på prompt- og værktøjsdetaljer forhindrer en topkarakter.
Har en LICENSE | ✅ Apache-2.0 |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal Forks | 191 |
Antal Stars | 2.4k |
Overordnet vil jeg vurdere Cloudflare MCP Server til 7/10. Den udmærker sig i kerne-dokumentation, ressourceeksponering og let opsætning, men ville have fordel af mere eksplicitte prompt- og værktøjslister for maksimal MCP-klientnytte.
Den fungerer som bro mellem AI-assistenter og Cloudflares cloud-API'er, så man kan håndtere konfigurationer, logs, deployments og dokumentation med naturligt sprog direkte fra FlowHunt og understøttede AI-værktøjer.
AI-assistenter kan automatisere Workers-deployments, administrere kontoindstillinger, hente observabilitetslogs og vise opdateret Cloudflare-dokumentation, hvilket effektiviserer udvikling, fejlfinding og administration.
Brug altid miljøvariabler til at gemme følsomme API-tokens. For eksempel skal du sætte CLOUDFLARE_API_TOKEN i dit miljø og referere til den i din MCP-serverkonfiguration; undlad at hardkode credentials.
Der medfølger ingen eksplicitte prompt-skabeloner eller værktøjsdefinitioner. Serveren fokuserer på at eksponere Cloudflare-ressourcer og API'er til AI-drevet automatisering.
Ressource-endpoints omfatter dokumentation, Workers-bindings, builds og observabilitetslogs, hvilket muliggør omfattende automatisering og overvågning.
Giv dine AI-workflows og cloudadministration et boost ved at integrere Cloudflare MCP Server med FlowHunt. Opsætning på få minutter og automatisering af alt fra builds til observabilitet.
Azure DevOps MCP Server fungerer som en bro mellem forespørgsler i naturligt sprog og Azure DevOps REST API, hvilket gør det muligt for AI-assistenter og værktø...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
Workflowy MCP Server forbinder AI-assistenter med Workflowy og muliggør automatiseret notetagning, projektstyring og produktivitets-workflows direkte i FlowHunt...