Serveur MCP Cloudinary

Que fait le serveur MCP “Cloudinary” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Cloudinary permet aux assistants et clients IA de téléverser des images et des vidéos sur Cloudinary, une plateforme populaire de gestion de médias basée sur le cloud. Agissant comme un pont entre les outils IA (tels que Claude Desktop) et Cloudinary, ce serveur simplifie la gestion des ressources médias, permettant aux assistants d’effectuer des actions telles que le téléchargement, le marquage et l’organisation de fichiers directement via des workflows automatisés. Cela améliore considérablement la productivité du développement en automatisant la gestion des médias, en intégrant un stockage externe et en permettant des interactions API transparentes pour la gestion de contenus riches dans diverses applications.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est listé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des Ressources

Aucune ressource explicite n’est documentée dans le dépôt ou le README.

Liste des Outils

• upload
  Téléchargez des images et des vidéos sur Cloudinary.
  • Paramètres :
    • file (obligatoire) : Chemin du fichier, URL ou data URI base64 à téléverser
    • resource_type (optionnel) : Type de ressource (« image », « video » ou « raw »)
    • public_id (optionnel) : Identifiant public personnalisé pour la ressource téléversée
    • overwrite (optionnel) : Écraser ou non les ressources existantes du même identifiant
    • tags (optionnel) : Tableau de tags à affecter à la ressource téléversée

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Téléchargements médias automatisés :
  Les développeurs ou assistants IA peuvent téléverser automatiquement images et vidéos sur Cloudinary depuis des chemins locaux, des URL ou des data URI, simplifiant la gestion des ressources médias dans les projets.

• Marquage et organisation des médias :
  Les ressources peuvent être taguées et recevoir des identifiants publics personnalisés à l’upload, facilitant ainsi l’organisation, la recherche et la gestion de vastes bibliothèques médias.

• Optimisation de la diffusion de contenu :
  En téléversant des médias sur Cloudinary, les développeurs bénéficient du CDN Cloudinary et de fonctions de transformation, offrant une expérience utilisateur optimale avec des médias rapides et optimisés.

• Intégration aux workflows IA :
  Le serveur MCP permet aux agents IA (ex. Claude Desktop) d’inclure des étapes de téléchargement de médias dans des workflows automatisés plus larges, comme la génération de contenu et la mise en ligne instantanée des résultats.

• Gestion multiplateforme des médias :
  Prend en charge les téléchargements depuis diverses sources (chemin de fichier, URL, base64), ce qui le rend polyvalent pour différents environnements développeur et scripts d’automatisation.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction spécifique à Windsurf n’est fournie.

Claude

1. Installez Node.js (version 18 ou supérieure) depuis nodejs.org.

2. Localisez le dossier de configuration Claude :

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

3. Modifiez votre fichier de paramètres MCP et ajoutez :

   {
     "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. Remplacez les variables d’environnement par vos identifiants Cloudinary depuis la Console Cloudinary.

5. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude Desktop.

Sécurisation des clés API (variables d’environnement)

Exemple de configuration JSON :

{
  "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

Aucune instruction spécifique à Cursor n’est fournie.

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé.

2. Ajoutez la configuration serveur à votre fichier de paramètres MCP Cline :

   {
     "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. Installez les dépendances et construisez le serveur :

   npm install
   npm run build
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cline.

Sécurisation des clés API (variables d’environnement)

Exemple de configuration JSON (identique à ci-dessus).

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “cloudinary” par le vrai nom de votre serveur MCP et à renseigner votre propre URL de serveur MCP.

Aperçu

• Support Roots : Non mentionné (supposé ⛔).

D’après ce tableau, le serveur MCP Cloudinary est simple et ciblé, avec des instructions claires et un outil utile, mais il n’offre pas de ressources ou de modèles de prompt, et n’évoque pas Roots ni Sampling. Pour un serveur MCP à usage unique, il remplit bien son rôle mais n’offre pas toutes les fonctionnalités MCP possibles. Score : 6/10

Score MCP