Cloudinary MCP Server

Was macht der “Cloudinary” MCP Server?

Der Cloudinary MCP (Model Context Protocol) Server ermöglicht es KI-Assistenten und -Clients, Bilder und Videos zu Cloudinary, einer beliebten cloudbasierten Media-Management-Plattform, hochzuladen. Indem er als Brücke zwischen KI-Tools (wie Claude Desktop) und Cloudinary dient, vereinfacht dieser Server das Handling von Medien-Assets, sodass Assistenten Aktionen wie Hochladen, Taggen und Organisieren von Dateien direkt über automatisierte Workflows durchführen können. Dies steigert die Produktivität in der Entwicklung erheblich, indem Medienaufgaben automatisiert, externer Speicher integriert und nahtlose API-Interaktionen für das Management von Rich-Media-Inhalten in verschiedenen Anwendungen ermöglicht werden.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen aufgeführt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder README sind keine expliziten Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• upload
  Lädt Bilder und Videos zu Cloudinary hoch.
  • Parameter:
    • file (erforderlich): Pfad zur Datei, URL oder base64-Daten-URI zum Hochladen
    • resource_type (optional): Typ der Ressource (‘image’, ‘video’ oder ‘raw’)
    • public_id (optional): Benutzerdefinierte Public ID für das hochgeladene Asset
    • overwrite (optional): Ob vorhandene Assets mit derselben Public ID überschrieben werden sollen
    • tags (optional): Array von Tags, die dem hochgeladenen Asset zugewiesen werden

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Medien-Uploads:
  Entwickler oder KI-Assistenten können Bilder und Videos automatisch aus lokalen Pfaden, URLs oder Daten-URIs zu Cloudinary hochladen und so das Management von Medien-Assets in Projekten vereinfachen.

• Tagging und Organisation von Medien:
  Assets können beim Hochladen getaggt und mit benutzerdefinierten Public IDs versehen werden, um große Mediensammlungen leichter zu organisieren, zu durchsuchen und zu verwalten.

• Optimierung der Content-Auslieferung:
  Durch das Hochladen von Medien zu Cloudinary können Entwickler die CDN- und Transformationsfunktionen von Cloudinary nutzen, um das Nutzererlebnis durch optimierte und schnell ladende Medien zu verbessern.

• Integration in KI-Workflows:
  Der MCP Server ermöglicht es KI-Agenten (z.B. Claude Desktop), Medien-Upload-Schritte als Teil größerer, automatisierter Workflows einzubinden – z.B. Inhalte generieren und direkt hochladen.

• Plattformübergreifendes Medienhandling:
  Unterstützt Uploads aus verschiedenen Quellen (Dateipfad, URL, base64) und ist damit vielseitig für unterschiedliche Entwicklungsumgebungen und Automatisierungsskripte einsetzbar.

So richten Sie es ein

Windsurf

Es sind keine spezifischen Windsurf-Anweisungen vorhanden.

Claude

1. Installieren Sie Node.js (Version 18 oder höher) von nodejs.org.

2. Lokalisieren Sie das Claude-Konfigurationsverzeichnis:

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

3. Bearbeiten Sie Ihre MCP-Einstellungsdatei und fügen Sie Folgendes hinzu:

   {
     "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. Ersetzen Sie die Umgebungsvariablen durch Ihre Cloudinary-Zugangsdaten aus der Cloudinary Console.

5. Datei speichern und Claude Desktop neu starten.

API-Schlüssel schützen (Umgebungsvariablen)

Beispielhafte JSON-Konfiguration:

{
  "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

Es sind keine spezifischen Cursor-Anweisungen vorhanden.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.

2. Fügen Sie die Serverkonfiguration in Ihre Cline MCP-Einstellungsdatei ein:

   {
     "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. Installieren Sie die Abhängigkeiten und bauen Sie den Server:

   npm install
   npm run build
   

4. Speichern Sie Ihre Konfiguration und starten Sie Cline neu.

API-Schlüssel schützen (Umgebungsvariablen)

Beispielhafte JSON-Konfiguration (wie oben).

Wie Sie diesen MCP in Flows verwenden

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im System-MCP-Konfigurationsbereich tragen Sie Ihre MCP-Server-Details in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “cloudinary” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und Ihre eigene MCP-Server-URL einzutragen.

Übersicht

• Roots-Support: Nicht erwähnt (angenommen ⛔).

Basierend auf der Tabelle ist der Cloudinary MCP Server einfach und fokussiert, mit klaren Anweisungen und einem nützlichen Tool, aber ohne Ressourcen- oder Prompt-Template-Definitionen und ohne Hinweis auf Roots- oder Sampling-Support. Für einen Einzweck-MCP-Server erfüllt er seine Aufgabe gut, bietet aber nicht den vollen Umfang der MCP-Features. Bewertung: 6/10

MCP Score