Qiniu MCP-Server-Integration

Was macht der “Qiniu” MCP-Server?

Der Qiniu MCP-Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der auf den Qiniu Cloud-Diensten basiert und entwickelt wurde, um KI-Assistenten und Clients großer Sprachmodelle mit Qinius Cloud-Speicher und intelligenten Multimediadiensten zu verbinden. Durch die Bereitstellung von Speicher- und Medienverarbeitungsfunktionen über die MCP-Schnittstelle ermöglicht er Entwicklern und KI-gesteuerten Workflows die programmatische Interaktion mit Qiniu-Buckets, Dateien und CDN-Funktionen direkt aus ihren KI-Tools heraus. Diese Integration ermöglicht Aufgaben wie das Abfragen und Verwalten von Cloud-Speicher, das Hoch- und Herunterladen von Dateien, das Durchführen von Bildtransformationen und das Verwalten des CDN-Cachings. Der Qiniu MCP-Server vereinfacht die Anbindung externer Datenquellen und operativer Trigger an KI-Agenten, verbessert Entwicklungsabläufe und ermöglicht eine nahtlose, datengetriebene Automatisierung.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine Prompt-Vorlagen explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

• Bucket-Liste
  Gibt die Liste aller verfügbaren Qiniu-Speicher-Buckets zurück, auf die mit den konfigurierten Zugangsdaten zugegriffen werden kann.

• Dateiliste im Bucket
  Bietet Zugriff auf die Liste der Dateien innerhalb eines angegebenen Qiniu-Buckets.

• Dateiinhalt
  Ermöglicht das Lesen des Inhalts von in Qiniu-Buckets gespeicherten Dateien, um diesen als LLM-Kontext zu nutzen.

• Download-Link-Ressource
  Generiert Download-Links für auf Qiniu gespeicherte Dateien und ermöglicht so den direkten Dateizugriff.

Liste der Tools

• Bucket-Liste abrufen
  Ruft die Liste aller Speicher-Buckets für das authentifizierte Qiniu-Konto ab.

• Dateiliste im Bucket abrufen
  Listet Dateien in einem gewählten Bucket auf und unterstützt das Dateimanagement und die Dateiauswahl.

• Datei hochladen
  Unterstützt das Hochladen lokaler Dateien oder von Inhaltstrings in einen bestimmten Bucket.

• Dateiinhalt lesen
  Liest den Inhalt einer angegebenen Datei aus einem Bucket zum Weiterverarbeiten.

• Download-Link generieren
  Erstellt einen öffentlichen oder signierten Download-Link für eine Datei.

• Bildgröße ändern
  Führt Bildskalierungen als Teil von Qinius intelligenten Mediendiensten durch.

• Abgerundete Bildecken
  Wendet abgerundete Ecken auf in Qiniu gespeicherte Bilder an.

• CDN-Refresh per Link
  Aktualisiert den CDN-Cache für einen bestimmten Dateilink, um aktuelle Inhalte auszuliefern.

• CDN-Prefetch per Link
  Lädt Dateien per Link vorab auf CDN-Knoten für schnelleren Zugriff und geringere Latenz.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Cloud-Speichermanagement
  Ermöglicht automatisiertes Auflisten, Hochladen und Lesen von Dateien in Qiniu-Buckets direkt aus KI-Agenten oder Chatbots, was Datenoperationen für Entwickler vereinfacht.

• Automatisierung der Medienverarbeitung
  Erleichtert Bildtransformationen wie Größenänderung oder Abrunden der Ecken im Rahmen KI-gesteuerter Content-Pipelines und reduziert manuellen Aufwand.

• CDN-Operationen
  Ermöglicht KI-Workflows das Auslösen von CDN-Cache-Refreshes oder Prefetches, damit ausgelieferte Inhalte stets aktuell und optimiert sind.

• Workflow-Integration
  Integriert Qiniu-Speicher- und Mediendienste in individuelle Entwicklerworkflows, steigert die Produktivität und eröffnet neue Automatisierungsszenarien.

• Sicheres Teilen von Dateien
  Erstellt sichere Download-Links für Dateien und ermöglicht so kontrolliertes und nachvollziehbares Teilen von Dateien aus KI- oder Entwicklerumgebungen heraus.

So richten Sie es ein

Windsurf

Im Repository werden keine expliziten Windsurf-Anweisungen bereitgestellt.

Claude

Im Repository werden keine expliziten Claude-Anweisungen bereitgestellt.

Cursor

Im Repository werden keine expliziten Cursor-Anweisungen bereitgestellt.

Cline

1. Installieren Sie die Cline-Erweiterung in VSCode (fügt das Cline-Symbol in der Seitenleiste hinzu).
2. Konfigurieren Sie das Sprachmodell nach Bedarf.
3. Konfigurieren Sie den Qiniu MCP-Server:
   1. Klicken Sie auf das Cline-Symbol und wählen Sie das MCP-Server-Modul.
   2. Unter “installiert” klicken Sie auf “Erweiterte MCP-Einstellungen” und fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:

{
  "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. Klicken Sie auf den Umschalter, um den Qiniu MCP-Server zu verbinden.

API-Schlüssel absichern

Speichern Sie sensible Zugangsdaten wie QINIU_ACCESS_KEY und QINIU_SECRET_KEY in Umgebungsvariablen und verwenden Sie dafür das env-Feld in Ihrer Konfiguration wie oben gezeigt.

Beispiel:

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

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

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 Bereich der System-MCP-Konfiguration tragen Sie die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

{
  "qiniu": {
    "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 Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “qiniu” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Basierend auf den beiden Tabellen ist der Qiniu MCP-Server für grundlegende Einrichtung und Funktionsabdeckung rund um Qiniu Cloud gut dokumentiert, es fehlt jedoch an expliziter Dokumentation zu Sampling/Roots/Prompt-Vorlagen. Der Funktionsumfang ist stark im Bereich Speicher und Medien, aber fortgeschrittene MCP-Primitiven sind nicht detailliert beschrieben.

Unsere Einschätzung

Wenn Ihr Hauptziel die Integration von Qiniu Cloud Datei- und Medienoperationen mit KI-Assistenten-Workflows ist, ist dieser MCP-Server solide und deckt alle grundlegenden Anwendungsfälle mit klarer Einrichtung ab. Für fortgeschrittenere Prompt-/Workflow- oder agentische Features ist die Dokumentation dünn. Bewertung: 7/10.

MCP-Score