Cloudflare MCP 서버 통합

“Cloudflare” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Cloudflare MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Cloudflare의 강력한 클라우드 서비스 모음을 연결하는 브릿지 역할을 합니다. Cloudflare MCP 서버와 통합하면, AI 에이전트가 자연어로 Cloudflare 계정의 구성, 로그, 빌드, 문서를 액세스, 쿼리, 관리할 수 있습니다. 이 서버를 통해 개발자는 계정 설정 조회, 관찰성 데이터 검색, 인프라 변경, 최신 Cloudflare 문서 참조 등 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. Cloudflare의 API와 데이터를 AI 기반 도구에 직접 연결해 생산성을 높이고 클라우드 관리를 단순화하여 개발, 디버깅, 배포가 보다 효율적으로 이루어집니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿 정보가 없습니다.

리소스 목록

• 문서 서버
  최신 Cloudflare 참고 정보를 제공하여, 클라이언트가 LLM 상호작용에 적합한 컨텍스트를 쉽게 노출할 수 있도록 합니다.
  https://docs.mcp.cloudflare.com/sse

• Workers 바인딩 서버
  스토리지, AI, 컴퓨트 리소스를 포함한 Workers 애플리케이션 빌드를 위한 프리미티브에 접근할 수 있습니다.
  https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse

• Workers 빌드 서버
  Cloudflare Workers 빌드에 대한 인사이트 제공 및 관리로 빌드 관리와 자동화를 지원합니다.
  https://builds.mcp.cloudflare.com/sse

• 관찰성 서버
  애플리케이션 성능에 대한 로그와 분석 정보를 노출하여, Cloudflare에서 디버깅 및 인사이트 확보가 가능합니다.
  https://observability.mcp.cloudflare.com/sse

툴 목록

서버 코드나 문서에 명시적 툴 목록 또는 server.py의 툴 정의가 제공되지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• Cloudflare 문서 참조
  AI 어시스턴트가 Cloudflare 문서를 즉시 액세스해 질문에 답하거나 문제를 해결하며, 설정 안내를 제공할 수 있습니다.

• Workers 배포 및 관리 자동화
  Workers 바인딩/빌드와 통합하여, 자연어로 배포, 구성, CI/CD 작업을 자동화할 수 있습니다.

• 애플리케이션 모니터링 및 디버깅
  관찰성 서버를 이용해 로그와 분석 정보를 가져와, AI 도구를 통해 신속한 디버깅과 성능 모니터링이 가능합니다.

• Cloudflare 계정 설정 관리
  계정 레벨 구성을 쿼리하고 수정하여, 반복적이거나 복잡한 관리 작업을 자동화할 수 있습니다.

• 개발 워크플로우에 Cloudflare 인사이트 통합
  빌드, 배포, 관찰성 데이터를 개발 워크플로우에 가져와 가시성을 높이고 더 스마트한 자동화를 실현합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js와 호환 MCP 클라이언트가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(e.g., windsurf.config.json)을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 Cloudflare MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. UI에서 서버가 목록에 표시되는지 확인하세요.

Claude

1. 최신 Claude MCP 클라이언트를 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 찾으세요.
3. Cloudflare MCP 서버를 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Claude 클라이언트를 재시작하세요.
5. Claude에서 서버 연결을 확인하세요.

Cursor

1. Cursor가 최신 버전이며 MCP 서버를 지원하는지 확인하세요.
2. Cursor MCP 설정을 수정하세요.
3. 다음을 추가하세요:

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

4. Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor의 도구에서 Cloudflare MCP 이용 가능 여부를 확인하세요.

Cline

1. 사전 요구 사항(예: Node.js)을 설치하세요.
2. Cline 설정 파일을 찾으세요.
3. 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Cloudflare MCP 통합을 검증하세요.

API 키 보안
민감한 API 키는 환경 변수에 저장하세요. 예시 JSON 구성:

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

자격 증명을 하드코딩하지 말고, 반드시 환경 변수를 사용해 보안을 유지하세요.

플로우 내에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로서 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량에 접근하게 됩니다. “cloudflare-mcp"를 실제 MCP 서버 명칭으로, URL도 실제 MCP 서버의 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 표를 종합하면, Cloudflare MCP 서버는 탁월한 문서화와 명확한 리소스 엔드포인트, 견고한 통합 지침을 제공하지만, 프롬프트 템플릿과 툴 정의, 샘플링 또는 roots 지원에 대한 명확한 정보는 부족합니다. 리소스 커버리지와 실용적인 통합 측면에서는 강점이 있으나, 프롬프트 및 툴 세부 정보의 부재로 완벽한 점수를 받기는 어렵습니다.

MCP 점수

종합적으로 Cloudflare MCP 서버는 7/10으로 평가할 수 있습니다. 핵심 문서, 리소스 노출, 설정 용이성에서 강점을 보이지만, MCP 클라이언트의 효용을 극대화하기 위해서는 프롬프트 및 툴 목록이 더 명확히 제공되면 좋겠습니다.