Intégration du serveur MCP Qiniu

À quoi sert le serveur MCP “Qiniu” ?

Le serveur MCP Qiniu est un serveur Model Context Protocol (MCP) basé sur les services cloud Qiniu, conçu pour relier les assistants IA et les clients grands modèles de langage aux services de stockage cloud et aux services multimédia intelligents de Qiniu. En exposant les capacités de stockage et de traitement média via l’interface MCP, il permet aux développeurs et aux workflows pilotés par IA d’interagir de façon programmatique avec les buckets Qiniu, les fichiers et les fonctionnalités CDN directement depuis leurs outils IA. Cette intégration permet d’effectuer des tâches comme l’interrogation et la gestion du stockage cloud, le téléversement et le téléchargement de fichiers, la réalisation de transformations d’images, et la gestion du cache CDN. Le serveur MCP Qiniu simplifie la connexion de sources de données externes et de déclencheurs opérationnels aux agents IA, améliore les workflows de développement et permet une automatisation fluide basée sur les données.

Liste des Prompts

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

Liste des ressources

• Liste des buckets
  Expose la liste de tous les buckets de stockage Qiniu accessibles avec les identifiants configurés.

• Liste des fichiers dans un bucket
  Permet d’accéder à la liste des fichiers contenus dans un bucket Qiniu donné.

• Contenu de fichier
  Permet de lire le contenu des fichiers stockés dans les buckets Qiniu pour utilisation comme contexte LLM.

• Lien de téléchargement
  Génère des liens de téléchargement pour les fichiers stockés sur Qiniu, permettant un accès direct.

Liste des outils

• Obtenir la liste des buckets
  Récupère la liste de tous les buckets de stockage du compte Qiniu authentifié.

• Obtenir la liste des fichiers dans un bucket
  Récupère les fichiers stockés dans un bucket sélectionné, pour la gestion et la sélection.

• Téléverser un fichier
  Permet de téléverser des fichiers locaux ou des chaînes de contenu dans un bucket donné.

• Lire le contenu d’un fichier
  Lit le contenu d’un fichier spécifié dans un bucket pour un traitement ultérieur.

• Générer un lien de téléchargement
  Produit un lien de téléchargement public ou signé pour un fichier.

• Redimensionner une image
  Effectue des opérations de redimensionnement d’image dans le cadre des services média intelligents de Qiniu.

• Coins arrondis sur une image
  Applique un effet de coins arrondis aux images stockées sur Qiniu.

• Actualiser le CDN par lien
  Rafraîchit le cache CDN d’un fichier via son lien pour garantir la livraison de contenu à jour.

• Précharger le CDN par lien
  Précharge les fichiers sur les nœuds CDN via un lien pour un accès plus rapide et une latence réduite.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion du stockage cloud
  Permet la liste, le téléversement et la lecture automatisés de fichiers dans les buckets Qiniu directement depuis des agents IA ou des chatbots, simplifiant les opérations pour les développeurs.

• Automatisation du traitement média
  Facilite les transformations d’images comme le redimensionnement ou les coins arrondis dans des pipelines de contenu pilotés par IA, réduisant les interventions manuelles.

• Opérations CDN
  Permet aux workflows IA de déclencher des rafraîchissements ou des préchargements de cache CDN, pour garantir un contenu à jour et optimisé aux utilisateurs finaux.

• Intégration dans les workflows
  Intègre le stockage Qiniu et les services média dans des workflows personnalisés de développement, augmentant la productivité et ouvrant de nouveaux scénarios d’automatisation.

• Partage sécurisé de fichiers
  Génère des liens de téléchargement sécurisés pour les fichiers, permettant un partage contrôlé et traçable depuis un environnement IA ou de développement.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction Windsurf explicite n’est fournie dans le dépôt.

Claude

Aucune instruction Claude explicite n’est fournie dans le dépôt.

Cursor

Aucune instruction Cursor explicite n’est fournie dans le dépôt.

Cline

1. Installez l’extension Cline dans VSCode (ajoute l’icône Cline dans la barre latérale).
2. Configurez le modèle de langage selon votre besoin.
3. Configurez le serveur MCP Qiniu :
   1. Cliquez sur l’icône Cline, sélectionnez le module MCP Server.
   2. Sous “installed”, cliquez sur “Advanced MCP Settings” et ajoutez la configuration suivante :

{
  "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. Cliquez sur l’interrupteur pour connecter le serveur MCP Qiniu.

Sécurisation des clés API

Stockez les identifiants sensibles comme QINIU_ACCESS_KEY et QINIU_SECRET_KEY dans des variables d’environnement via le champ env de votre configuration, comme montré ci-dessus.

Exemple :

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

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP à l’aide de ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “qiniu” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Aperçu

Sur la base de ces tableaux, le serveur MCP Qiniu est bien documenté pour la configuration de base et la couverture fonctionnelle autour de Qiniu Cloud, mais il manque de documentation explicite sur le sampling/racines/modèles de prompt avancés. Son jeu de fonctionnalités est solide pour le stockage et le multimédia, mais les primitives MCP avancées ne sont pas détaillées.

Notre avis

Si votre besoin principal est d’intégrer les opérations de fichiers et médias Qiniu Cloud dans des workflows assistants IA, ce serveur MCP est solide et couvre tous les usages de base avec une configuration claire. Pour des fonctionnalités avancées de prompt/workflow ou agentique, la documentation est légère. Note : 7/10.

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