Integración del Servidor MCP de Cloudflare

¿Qué hace el Servidor “Cloudflare” MCP?

El Servidor MCP (Model Context Protocol) de Cloudflare actúa como un puente entre asistentes de IA y la potente suite de servicios en la nube de Cloudflare. Al integrarse con el Servidor MCP de Cloudflare, los agentes de IA pueden acceder, consultar y gestionar configuraciones, registros, builds y documentación de cuentas de Cloudflare usando lenguaje natural. Este servidor permite a los desarrolladores automatizar flujos de trabajo como la lectura de configuraciones de cuenta, obtención de datos de observabilidad, realización de cambios en la infraestructura y consulta de documentación actualizada de Cloudflare. Facilita el desarrollo, depuración y despliegue al llevar las API y datos de Cloudflare directamente a las herramientas potenciadas por IA, aumentando la productividad y simplificando tareas de gestión en la nube.

Lista de Prompts

No hay información sobre plantillas de prompts disponible en el repositorio.

Lista de Recursos

• Servidor de Documentación
  Ofrece información de referencia actualizada sobre Cloudflare, facilitando a los clientes el acceso a contexto relevante para interacciones con LLM.
  https://docs.mcp.cloudflare.com/sse

• Servidor de Workers Bindings
  Proporciona acceso a primitivas para construir aplicaciones Workers, incluyendo almacenamiento, IA y recursos de cómputo.
  https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse

• Servidor de Workers Builds
  Ofrece información y gestión de builds de Cloudflare Workers, facilitando una mejor administración y automatización de builds.
  https://builds.mcp.cloudflare.com/sse

• Servidor de Observabilidad
  Expone registros y analíticas para depuración y obtención de información sobre el desempeño de aplicaciones en Cloudflare.
  https://observability.mcp.cloudflare.com/sse

Lista de Herramientas

No se proporciona una lista explícita de herramientas ni un server.py con definiciones de herramientas en los archivos o documentación visibles.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Consultar Documentación de Cloudflare
  Los asistentes de IA pueden acceder y mostrar la documentación de Cloudflare al instante para responder preguntas, solucionar problemas o guiar en configuraciones.

• Automatizar Despliegue y Gestión de Workers
  Integración con Bindings y Builds de Workers para automatizar despliegues, configuración y operaciones CI/CD mediante lenguaje natural.

• Monitorizar y Depurar Aplicaciones
  Utiliza el servidor de Observabilidad para obtener registros y analíticas, permitiendo depuración rápida y monitoreo de rendimiento directamente desde herramientas de IA.

• Gestionar Configuración de Cuentas Cloudflare
  Consulta y modifica configuraciones a nivel de cuenta, facilitando la automatización de tareas administrativas repetitivas o complejas.

• Integrar Insights de Cloudflare en Flujos de Desarrollo
  Lleva datos de build, despliegue y observabilidad a los flujos de trabajo de los desarrolladores, mejorando la visibilidad y posibilitando una automatización más inteligente.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js y un Cliente MCP compatible instalado.
2. Abre el archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf.config.json).
3. Añade el Servidor MCP de Cloudflare a la sección mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté listado en la interfaz.

Claude

1. Instala el Cliente MCP de Claude más reciente.
2. Localiza el archivo de configuración de Claude.
3. Inserta el servidor MCP de Cloudflare:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia el cliente Claude.
5. Confirma la conexión del servidor en Claude.

Cursor

1. Asegúrate de que Cursor esté actualizado y soporte servidores MCP.
2. Edita la configuración MCP de Cursor.
3. Añade:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Reinicia Cursor.
5. Revisa la disponibilidad de Cloudflare MCP en las herramientas de Cursor.

Cline

1. Instala los prerrequisitos (por ejemplo, Node.js).
2. Localiza el archivo de configuración de Cline.
3. Añade el servidor:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Valida la integración de Cloudflare MCP.

Protegiendo las Claves API
Guarda las claves API sensibles en variables de entorno. Ejemplo de configuración JSON:

{
  "mcpServers": {
    "cloudflare-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"],
      "env": {
        "CLOUDFLARE_API_TOKEN": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "apiToken": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Nunca incluyas credenciales directamente. Usa variables de entorno por seguridad.

Cómo usar este MCP en flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo con tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "cloudflare-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “cloudflare-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según las tablas anteriores, el Servidor MCP de Cloudflare proporciona excelente documentación, endpoints de recursos claros e instrucciones de integración robustas, pero carece de información explícita sobre plantillas de prompts y definiciones de herramientas, y no menciona sampling o soporte de roots. Su cobertura de recursos y facilidad de integración lo convierten en un servidor MCP sólido, aunque la ausencia de detalles de prompts y herramientas impide una puntuación perfecta.

Puntuación MCP

En general, calificaría el Servidor MCP de Cloudflare con un 7/10. Destaca en documentación básica, exposición de recursos y facilidad de configuración, pero se beneficiaría de listados más explícitos de prompts y herramientas para una máxima utilidad en clientes MCP.