Cloudinary MCP Server

Cosa fa il “Cloudinary” MCP Server?

Il Cloudinary MCP (Model Context Protocol) Server consente ad assistenti e client AI di caricare immagini e video su Cloudinary, una delle più popolari piattaforme cloud per la gestione dei media. Agendo come ponte tra strumenti AI (come Claude Desktop) e Cloudinary, questo server semplifica la gestione degli asset multimediali, permettendo agli assistenti di eseguire azioni come caricamento, catalogazione e organizzazione dei file direttamente tramite flussi di lavoro automatizzati. Questo migliora notevolmente la produttività nello sviluppo automatizzando le attività di gestione media, integrando storage esterni e permettendo interazioni API fluide per la gestione di contenuti multimediali in diverse applicazioni.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è elencato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è documentata nel repository o nel README.

Elenco degli Strumenti

• upload
  Carica immagini e video su Cloudinary.
  • Parametri:
    • file (obbligatorio): Percorso del file, URL o base64 data URI da caricare
    • resource_type (opzionale): Tipo di risorsa (‘image’, ‘video’ o ‘raw’)
    • public_id (opzionale): Public ID personalizzato per l’asset caricato
    • overwrite (opzionale): Se sovrascrivere asset esistenti con lo stesso public ID
    • tags (opzionale): Array di tag da assegnare all’asset caricato

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Caricamenti Automatici di Media:
  Sviluppatori o assistenti AI possono caricare automaticamente immagini e video su Cloudinary da percorsi locali, URL o data URI, semplificando la gestione degli asset nei progetti.

• Catalogazione e Organizzazione Media:
  Gli asset possono essere taggati e ricevere public ID personalizzati al momento del caricamento, rendendo più semplice organizzare, cercare e gestire grandi librerie multimediali.

• Ottimizzazione della Distribuzione dei Contenuti:
  Caricando i media su Cloudinary, gli sviluppatori possono sfruttare il CDN e le funzionalità di trasformazione di Cloudinary, migliorando l’esperienza utente grazie a media ottimizzati e a caricamento rapido.

• Integrazione con Workflow AI:
  Il server MCP consente agli agenti AI (es. Claude Desktop) di includere passaggi di caricamento media come parte di workflow automatizzati più ampi, come la generazione di contenuti con caricamento istantaneo dei risultati.

• Gestione Media Cross-platform:
  Supporta caricamenti da varie sorgenti (percorso file, URL, base64), risultando versatile per diversi ambienti di sviluppo e script di automazione.

Come si configura

Windsurf

Nessuna istruzione specifica per Windsurf fornita.

Claude

1. Installa Node.js (versione 18 o superiore) da nodejs.org.

2. Trova la cartella di configurazione di Claude:

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

3. Modifica il file delle impostazioni MCP e aggiungi:

   {
     "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. Sostituisci le variabili d’ambiente con le tue credenziali Cloudinary dal Cloudinary Console.

5. Salva il file e riavvia Claude Desktop.

Protezione delle API Key (variabili d’ambiente)

Esempio di configurazione 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

Nessuna istruzione specifica per Cursor fornita.

Cline

1. Assicurati che Node.js sia installato.

2. Aggiungi la configurazione del server al file delle impostazioni MCP di 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. Installa le dipendenze e costruisci il server:

   npm install
   npm run build
   

4. Salva la configurazione e riavvia Cline.

Protezione delle API Key (variabili d’ambiente)

Esempio di configurazione JSON (come sopra).

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP in un workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento, con accesso a tutte le sue funzionalità. Ricorda di cambiare “cloudinary” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP.

Riepilogo

• Supporto Roots: Non menzionato (supponiamo ⛔).

Dalle tabelle, il Cloudinary MCP Server è diretto e mirato, con istruzioni chiare e uno strumento utile, ma manca di definizioni di risorse e template di prompt e non menziona il supporto Roots o Sampling. Come MCP server single-purpose svolge bene il suo compito, ma non offre tutte le funzionalità MCP possibili. Punteggio: 6/10

Punteggio MCP