Qiniu MCP 서버 통합

“Qiniu” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Qiniu MCP 서버는 Qiniu Cloud 서비스를 기반으로 만들어진 Model Context Protocol(MCP) 서버로, AI 어시스턴트와 대형 언어 모델 클라이언트를 Qiniu의 클라우드 스토리지 및 지능형 멀티미디어 서비스와 연결하도록 설계되었습니다. MCP 인터페이스를 통해 스토리지 및 미디어 처리 기능을 노출함으로써, 개발자와 AI 기반 워크플로우가 Qiniu 버킷, 파일, CDN 기능에 직접 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있습니다. 이 통합을 통해 클라우드 스토리지 질의 및 관리, 파일 업로드/다운로드, 이미지 변환, CDN 캐싱 관리 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. Qiniu MCP 서버는 외부 데이터 소스와 운영 트리거를 AI 에이전트에 연결하는 과정을 단순화하여 개발 워크플로우를 향상시키고, 데이터 기반의 자동화를 원활하게 지원합니다.

프롬프트 목록

저장소 또는 문서에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

• 버킷 목록
  설정된 인증 정보로 접근 가능한 모든 Qiniu 스토리지 버킷의 목록을 제공합니다.

• 버킷 내 파일 목록
  지정한 Qiniu 버킷 내의 파일 목록에 접근할 수 있습니다.

• 파일 내용
  Qiniu 버킷에 저장된 파일의 내용을 읽어 LLM 컨텍스트로 활용할 수 있습니다.

• 다운로드 링크 리소스
  Qiniu에 저장된 파일의 다운로드 링크를 생성하여 직접 파일 접근을 가능하게 합니다.

도구 목록

• 버킷 목록 조회
  인증된 Qiniu 계정의 모든 스토리지 버킷 목록을 가져옵니다.

• 버킷 내 파일 목록 조회
  선택한 버킷 내의 파일을 조회하여 파일 관리 및 선택을 지원합니다.

• 파일 업로드
  로컬 파일이나 문자열 콘텐츠를 지정한 버킷에 업로드할 수 있습니다.

• 파일 내용 읽기
  버킷의 특정 파일 내용을 읽어 추가 처리를 할 수 있습니다.

• 다운로드 링크 생성
  파일의 공개 또는 서명된 다운로드 링크를 생성합니다.

• 이미지 리사이즈
  Qiniu의 지능형 미디어 서비스로 이미지 크기 조정 작업을 수행합니다.

• 이미지 라운드 코너
  Qiniu에 저장된 이미지에 라운드 코너 효과를 적용합니다.

• 링크별 CDN 캐시 갱신
  지정한 파일 링크에 대한 CDN 캐시를 갱신하여 최신 콘텐츠를 제공합니다.

• 링크별 CDN 프리패치
  파일을 CDN 노드에 사전 캐싱하여 빠른 접근과 지연 최소화를 지원합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 클라우드 스토리지 관리
  AI 에이전트나 챗봇에서 Qiniu 버킷의 파일 목록 조회, 업로드, 읽기를 자동화하여 개발자의 데이터 작업을 간소화합니다.

• 미디어 처리 자동화
  AI 기반 콘텐츠 파이프라인에서 이미지 리사이즈, 라운드 코너 등 미디어 변환을 자동화하여 수작업을 줄입니다.

• CDN 작업
  AI 워크플로우에서 CDN 캐시 갱신 또는 프리패치 트리거를 실행해 엔드 유저에게 최신, 최적화된 콘텐츠를 제공합니다.

• 워크플로우 통합
  개발자 맞춤 워크플로우에 Qiniu 스토리지와 미디어 서비스를 통합하여 생산성을 높이고 새로운 자동화 시나리오를 구현합니다.

• 안전한 파일 공유
  파일의 안전한 다운로드 링크를 생성함으로써 AI 또는 개발 환경 내에서 통제 가능한 파일 공유가 가능합니다.

설정 방법

Windsurf

저장소에 별도의 Windsurf 설정 안내가 없습니다.

Claude

저장소에 별도의 Claude 설정 안내가 없습니다.

Cursor

저장소에 별도의 Cursor 설정 안내가 없습니다.

Cline

1. VSCode에서 Cline 확장 프로그램을 설치합니다(Cline 아이콘이 사이드바에 추가됨).
2. 필요에 따라 언어 모델을 설정합니다.
3. Qiniu MCP 서버를 설정합니다:
   1. Cline 아이콘을 클릭하고 MCP Server 모듈을 선택합니다.
   2. “installed” 아래 “Advanced MCP Settings"를 클릭하고 아래 설정을 추가합니다:

{
  "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. 토글을 눌러 Qiniu MCP 서버에 연결하세요.

API 키 보안

위 설정의 env 필드를 사용하여 QINIU_ACCESS_KEY, QINIU_SECRET_KEY와 같은 민감한 인증 정보를 환경 변수에 저장하세요.

예시:

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

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 서버를 플로우에 통합하려면, 우선 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 영역에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있게 됩니다. “qiniu"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

위 표를 바탕으로 Qiniu MCP 서버는 Qiniu Cloud 핵심 설정 및 기능 문서화가 잘 되어 있으나, 명시적 샘플링/루트/프롬프트 템플릿 지원 문서는 부족합니다. 스토리지와 미디어 중심의 기능은 강력하지만, 고급 MCP 프리미티브에 대한 상세 내용은 미흡합니다.

의견

Qiniu Cloud 파일 및 미디어 작업을 AI 어시스턴트 워크플로우와 통합하는 것이 주 목적이라면, 이 MCP 서버는 명확한 설정과 기본 기능을 모두 충족하므로 충분히 쓸만합니다. 보다 고급 프롬프트/워크플로우 또는 에이전틱 기능 문서는 부족합니다. 점수: 7/10.

MCP 점수