Qiniu MCP Server Integration

Hvad gør “Qiniu” MCP Server?

Qiniu MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server bygget ovenpå Qiniu Cloud-tjenester og designet til at forbinde AI-assistenter og large language model-klienter med Qiniu’s cloud-lagring og intelligente multimedietjenester. Ved at eksponere lagrings- og mediebehandlingsfunktioner via MCP-interfacet muliggør den, at udviklere og AI-drevne workflows kan interagere programmatisk med Qiniu-buckets, filer og CDN-funktioner direkte fra deres AI-værktøjer. Denne integration gør det muligt at forespørge og håndtere cloud-lagring, uploade og downloade filer, udføre billedtransformationer og håndtere CDN-caching. Qiniu MCP Server strømliner processen med at forbinde eksterne datakilder og operationelle triggere til AI-agenter, hvilket forbedrer udviklingsworkflows og muliggør problemfri datadrevet automatisering.

Liste over prompts

Der nævnes ikke eksplicit prompt-skabeloner i repository eller dokumentation.

Liste over ressourcer

• Bucket-liste
  Giver adgang til listen over alle tilgængelige Qiniu-lagringsbuckets, som de konfigurerede legitimationsoplysninger har adgang til.

• Filliste i bucket
  Giver adgang til listen over filer i en angivet Qiniu-bucket.

• Filindhold
  Muliggør læsning af indholdet af filer lagret i Qiniu-buckets til brug som LLM-kontekst.

• Download-link-ressource
  Genererer download-links til filer lagret på Qiniu, hvilket muliggør direkte filadgang.

Liste over værktøjer

• Hent bucket-liste
  Henter listen over alle lagringsbuckets for den godkendte Qiniu-konto.

• Hent filliste i bucket
  Henter filer lagret i en valgt bucket og understøtter filhåndtering og udvælgelse.

• Upload fil
  Understøtter upload af lokale filer eller indholdsstrenge til en angivet bucket.

• Læs filindhold
  Læser indholdet af en angivet fil fra en bucket til videre behandling.

• Generér download-link
  Producerer et offentligt eller signeret download-link til en fil.

• Billedstørrelsesændring
  Udfører billedskalering som en del af Qiniu’s intelligente medietjenester.

• Billede med afrundede hjørner
  Anvender afrundede hjørneeffekter på billeder lagret i Qiniu.

• CDN-opfriskning via link
  Opfrisker CDN-cachen for et givent fillink for at sikre opdateret indholdslevering.

• CDN-forudindlæsning via link
  Forudindlæser filer til CDN-noder via link for hurtigere adgang og lavere latenstid.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Cloud-lagringsstyring
  Muliggør automatiseret visning, upload og læsning af filer i Qiniu-buckets direkte fra AI-agenter eller chatbots, hvilket strømliner dataoperationer for udviklere.

• Automatisering af mediebehandling
  Gør billedtransformationer som størrelsesændring eller afrundede hjørner til en del af AI-drevne indholdspipelines og reducerer manuel indgriben.

• CDN-operationer
  Muliggør, at AI-workflows kan udløse CDN-cacheopfriskninger eller forudindlæsninger, så indhold til slutbrugere altid er opdateret og optimeret.

• Workflow-integration
  Integrerer Qiniu-lagring og medietjenester i tilpassede udviklerworkflows, hvilket øger produktiviteten og åbner for nye automatiseringsscenarier.

• Sikker fildeling
  Genererer sikre download-links til filer, så kontrolleret og sporbar fildeling kan ske direkte fra AI- eller udviklingsmiljøer.

Sådan opsættes det

Windsurf

Der er ikke angivet eksplicitte Windsurf-instruktioner i repository.

Claude

Der er ikke angivet eksplicitte Claude-instruktioner i repository.

Cursor

Der er ikke angivet eksplicitte Cursor-instruktioner i repository.

Cline

1. Installer Cline-udvidelsen i VSCode (tilføjer Cline-ikonet i sidepanelet).
2. Konfigurer sprogmodellen efter behov.
3. Konfigurer Qiniu MCP Server:
   1. Klik på Cline-ikonet, vælg MCP Server-modulet.
   2. Under “installed”, klik på “Advanced MCP Settings” og tilføj følgende konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "qiniu": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "qiniu-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "QINIU_ACCESS_KEY": "YOUR_ACCESS_KEY",
        "QINIU_SECRET_KEY": "YOUR_SECRET_KEY",
        "QINIU_REGION_NAME": "YOUR_REGION_NAME",
        "QINIU_ENDPOINT_URL": "YOUR_ENDPOINT_URL",
        "QINIU_BUCKETS": "YOUR_BUCKET_A,YOUR_BUCKET_B"
      },
      "disabled": false
    }
  }
}

3. Klik på skifteknappen for at forbinde Qiniu MCP Serveren.

Sikring af API-nøgler

Opbevar følsomme legitimationsoplysninger såsom QINIU_ACCESS_KEY og QINIU_SECRET_KEY i miljøvariabler ved brug af env-feltet i din konfiguration, som vist ovenfor.

Eksempel:

"env": {
  "QINIU_ACCESS_KEY": "YOUR_ACCESS_KEY",
  "QINIU_SECRET_KEY": "YOUR_SECRET_KEY"
}

Sådan bruges denne MCP inde i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit 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 systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved at bruge dette JSON-format:

{
  "qiniu": {
    "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 muligheder. Husk at ændre “qiniu” til det faktiske navn på din MCP-server, og erstat URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Baseret på de to tabeller er Qiniu MCP Server veldokumenteret for kerneopsætning og feature-dækning omkring Qiniu Cloud, men mangler eksplicit dokumentation for sampling/roots/prompt-skabelon-support. Dens feature-set er stærkt inden for lager og medier, men mere avancerede MCP-primitiver er ikke detaljeret.

Vores vurdering

Hvis dit primære behov er at integrere Qiniu Cloud-fil- og medieoperationer med AI-assistent-workflows, er denne MCP-server solid og dækker alle grundlæggende anvendelsestilfælde med klar opsætning. For mere avancerede prompt-/workflow- eller agentiske funktioner er dokumentationen begrænset. Score: 7/10.

MCP-score