
Multicluster MCP Server
De Multicluster MCP Server stelt GenAI-systemen en ontwikkelaarstools in staat om resources te beheren, monitoren en orkestreren over meerdere Kubernetes-cluste...
Integreer de kracht van Cloudflare met AI-agenten in FlowHunt. Automatiseer cloudconfiguratie, uitrol, documentatie en observability met behulp van de Cloudflare MCP Server.
De Cloudflare MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als brug tussen AI-assistenten en Cloudflare’s krachtige suite aan cloudservices. Door integratie met de Cloudflare MCP Server kunnen AI-agenten configuraties, logs, builds en documentatie voor Cloudflare-accounts benaderen, opvragen en beheren met natuurlijke taal. Deze server stelt ontwikkelaars in staat workflows te automatiseren zoals het uitlezen van accountinstellingen, ophalen van observability-data, uitvoeren van infrastructuurwijzigingen en het raadplegen van actuele Cloudflare-documentatie. Zo wordt ontwikkeling, debugging en uitrol gestroomlijnd door Cloudflare’s API’s en data direct in AI-tools te brengen, wat de productiviteit verhoogt en cloudbeheer vereenvoudigt.
Geen informatie over prompt-templates beschikbaar in de repository.
Documentatie-server
Biedt up-to-date referentie-informatie over Cloudflare, waardoor het makkelijker wordt voor clients om relevante context te tonen voor LLM-interacties.https://docs.mcp.cloudflare.com/sse
Workers Bindings-server
Geeft toegang tot bouwstenen voor het ontwikkelen van Workers-applicaties, inclusief opslag, AI en compute-resources.https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse
Workers Builds-server
Biedt inzicht in en beheer van Cloudflare Workers builds, wat beter buildbeheer en automatisering mogelijk maakt.https://builds.mcp.cloudflare.com/sse
Observability-server
Stelt logs en analytics beschikbaar voor debugging en inzicht in de prestaties van applicaties op Cloudflare.https://observability.mcp.cloudflare.com/sse
Geen expliciete tool-lijst of server.py met tool-definities aanwezig in de zichtbare bestanden of documentatie.
Cloudflare Documentatie Raadplegen
AI-assistenten kunnen direct Cloudflare-documentatie opvragen en tonen om vragen te beantwoorden, problemen op te lossen of installatie-instructies te geven.
Automatiseren van Workers Deployment en Beheer
Integreer met Workers Bindings en Builds om deployment, configuratie en CI/CD-operaties via natuurlijke taal te automatiseren.
Applicaties Monitoren en Debuggen
Gebruik de Observability-server om logs en analytics op te halen, waarmee je snel kunt debuggen en prestaties kunt monitoren direct via AI-tools.
Cloudflare Accountinstellingen Beheren
Raadpleeg en wijzig accountconfiguraties, zodat je eenvoudig repetitieve of complexe beheertaken kunt automatiseren.
Cloudflare-inzichten Integreren in Dev Workflows
Breng build-, deployment- en observability-data in ontwikkelworkflows, wat zorgt voor meer inzicht en slimmere automatisering.
windsurf.config.json
).mcpServers
-gedeelte:{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen
Sla gevoelige API-sleutels op in omgevingsvariabelen. Voorbeeld van een JSON-configuratie:
{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"],
"env": {
"CLOUDFLARE_API_TOKEN": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
},
"inputs": {
"apiToken": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
}
}
}
}
Hardcode nooit inloggegevens. Gebruik omgevingsvariabelen voor de veiligheid.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-serverdetails toe in dit JSON-formaat:
{
"cloudflare-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “cloudflare-mcp” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Duidelijke samenvatting uit README en repo |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-templates gevonden |
Lijst van Resources | ✅ | 4 resources gedocumenteerd in README |
Lijst van Tools | ⛔ | Geen expliciete tools vermeld in servercode of documentatie |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeldconfiguratie gegeven |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk bij beoordeling) | ⛔ | Niet vermeld |
Op basis van bovenstaande tabellen biedt de Cloudflare MCP Server uitstekende documentatie, duidelijke resource-eindpunten en robuuste integratie-instructies, maar ontbreekt expliciete informatie over prompt-templates en tool-definities en wordt sampling of roots niet genoemd. De resource-dekking en praktische integratie maken het een sterke MCP-server, maar het ontbreken van prompt- en tooldetails voorkomt een perfecte score.
Heeft een LICENSE | ✅ Apache-2.0 |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal Forks | 191 |
Aantal Sterren | 2.4k |
Al met al zou ik de Cloudflare MCP Server beoordelen met een 7/10. Het blinkt uit in kern-documentatie, resource-exposure en eenvoudige setup, maar zou baat hebben bij explicietere prompt- en tool-lijsten voor maximaal MCP-clientgebruik.
Het fungeert als een brug tussen AI-assistenten en Cloudflare’s cloud-API’s, waardoor beheer van configuraties, logs, uitrol en documentatie in natuurlijke taal mogelijk wordt, direct vanuit FlowHunt en ondersteunde AI-tools.
AI-assistenten kunnen Workers deployments automatiseren, accountinstellingen beheren, observability-logs ophalen en actuele Cloudflare-documentatie tonen, waardoor ontwikkeling, debugging en beheer worden gestroomlijnd.
Gebruik altijd omgevingsvariabelen om gevoelige API-tokens op te slaan. Stel bijvoorbeeld CLOUDFLARE_API_TOKEN in je omgeving in en verwijs ernaar in je MCP-serverconfiguratie; hardcode nooit inloggegevens.
Er zijn geen expliciete prompt-templates of tool-definities inbegrepen. De server richt zich op het aanbieden van Cloudflare-resources en API’s voor AI-automatisering.
Resource-eindpunten omvatten documentatie, Workers-bindings, builds en observability-logs, waarmee uitgebreide automatisering en monitoring mogelijk is.
Versterk je AI-workflows en cloudbeheer door de Cloudflare MCP Server te integreren met FlowHunt. Zet het binnen enkele minuten op en automatiseer alles van builds tot observability.
De Multicluster MCP Server stelt GenAI-systemen en ontwikkelaarstools in staat om resources te beheren, monitoren en orkestreren over meerdere Kubernetes-cluste...
Integreer AI-assistenten met de Terraform Cloud API via de Terraform Cloud MCP Server. Beheer infrastructuur met natuurlijke taal, automatiseer werkruimte- en p...
De Azure MCP Server maakt naadloze integratie mogelijk tussen AI-agenten en het Azure-cloudecosysteem, waardoor AI-gestuurde automatisering, resourcebeheer en w...