Cloudinary MCP Server

Hva gjør “Cloudinary” MCP Server?

Cloudinary MCP (Model Context Protocol) Server gjør det mulig for AI-assistenter og klienter å laste opp bilder og videoer til Cloudinary, en populær skybasert plattform for mediehåndtering. Ved å fungere som en bro mellom AI-verktøy (som Claude Desktop) og Cloudinary, effektiviserer denne serveren håndteringen av mediaressurser, slik at assistenter kan utføre handlinger som opplasting, tagging og organisering av filer direkte gjennom automatiserte arbeidsflyter. Dette øker utviklerens produktivitet ved å automatisere mediehåndtering, integrere ekstern lagring og muliggjøre sømløse API-interaksjoner for å håndtere rikt medieinnhold i ulike applikasjoner.

Liste over Prompter

Ingen promptmaler er oppført i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er dokumentert i depotet eller README.

Liste over Verktøy

• upload
  Last opp bilder og videoer til Cloudinary.
  • Parametre:
    • file (påkrevd): Filsti, URL eller base64 data-URI som skal lastes opp
    • resource_type (valgfritt): Type ressurs (“image”, “video” eller “raw”)
    • public_id (valgfritt): Egendefinert public ID for den opplastede ressursen
    • overwrite (valgfritt): Om eksisterende ressurser med samme public ID skal overskrives
    • tags (valgfritt): Liste med tagger som skal tilordnes den opplastede ressursen

Bruksområder for denne MCP Serveren

• Automatisert mediaopplasting:
  Utviklere eller AI-assistenter kan automatisk laste opp bilder og videoer til Cloudinary fra lokale stier, URL-er eller data-URI-er, og forenkle administrasjon av mediaressurser i prosjekter.

• Mediatagging og organisering:
  Ressurser kan tagges og få egendefinerte public ID-er ved opplasting, noe som gjør det enklere å organisere, søke og administrere store mediebiblioteker.

• Optimalisering av innholdslevering:
  Ved å laste opp media til Cloudinary kan utviklere utnytte Cloudinarys CDN- og transformasjonsfunksjoner, og forbedre sluttbrukeropplevelsen med optimaliserte og raske medier.

• Integrasjon med AI-arbeidsflyter:
  MCP-serveren gjør det mulig for AI-agenter (f.eks. Claude Desktop) å innlemme mediaopplasting som en del av større, automatiserte arbeidsflyter, som å generere innhold og laste opp resultater umiddelbart.

• Plattformuavhengig mediehåndtering:
  Støtter opplasting fra ulike kilder (filsti, URL, base64), noe som gjør den fleksibel for ulike utviklermiljøer og automatiseringsskript.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen spesifikke Windsurf-instruksjoner er oppgitt.

Claude

1. Installer Node.js (versjon 18 eller nyere) fra nodejs.org.

2. Finn Claude-konfigurasjonsmappen:

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

3. Rediger MCP-innstillingsfilen og legg til:

   {
     "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. Bytt ut miljøvariablene med dine Cloudinary-legitimasjoner fra Cloudinary Console.

5. Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.

Sikre API-nøkler (miljøvariabler)

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

{
  "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

Ingen spesifikke Cursor-instruksjoner er oppgitt.

Cline

1. Sørg for at Node.js er installert.

2. Legg til serverkonfigurasjonen i din Cline MCP-innstillingsfil:

   {
     "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. Installer avhengigheter og bygg serveren:

   npm install
   npm run build
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt.

Sikre API-nøkler (miljøvariabler)

Eksempel på JSON-konfigurasjon (som over).

Slik bruker du denne MCP i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsdel limer du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “cloudinary” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

• Roots-støtte: Ikke nevnt (antas ⛔).

Basert på tabellene er Cloudinary MCP Server enkel og fokusert, med tydelige instruksjoner og et nyttig verktøy, men mangler ressurs- og promptmaldefinisjoner og nevner ikke Roots- eller Sampling-støtte. For en MCP-server med ett formål gjør den jobben sin godt, men tilbyr ikke hele bredden av MCP-funksjoner. Poengsum: 6/10

MCP-score