Qiniu MCP-serverintegrasjon

Hva gjør “Qiniu” MCP-server?

Qiniu MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server bygget på Qiniu Cloud-tjenester, utviklet for å koble AI-assistenter og store språkmodellklienter med Qinius skylagring og intelligente multimedietjenester. Ved å eksponere lagrings- og mediebehandlingsfunksjoner via MCP-grensesnittet, lar den utviklere og AI-drevne arbeidsflyter samhandle programmatisk med Qiniu-bøtter, filer og CDN-funksjoner direkte fra sine AI-verktøy. Denne integrasjonen muliggjør oppgaver som å søke i og håndtere skylagring, laste opp og laste ned filer, utføre bildebehandling og administrere CDN-caching. Qiniu MCP Server forenkler prosessen med å koble eksterne datakilder og operasjonelle triggere til AI-agenter, forbedrer utviklingsarbeidsflyter og muliggjør sømløs datadrevet automatisering.

Liste over promptmaler

Det er ikke eksplisitt nevnt noen promptmaler i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

• Bøtteliste
  Viser listen over alle tilgjengelige Qiniu-lagringsbøtter som er tilgjengelige for de konfigurerte legitimasjonene.

• Filliste i bøtte
  Gir tilgang til listen over filer i en spesifisert Qiniu-bøtte.

• Filinnhold
  Gjør det mulig å lese innholdet i filer lagret i Qiniu-bøtter til bruk som LLM-kontekst.

• Nedlastingslenkeressurs
  Genererer nedlastingslenker for filer lagret på Qiniu, slik at du får direkte filtilgang.

Liste over verktøy

• Hent bøtteliste
  Henter listen over alle lagringsbøtter for den autentiserte Qiniu-kontoen.

• Hent filliste i bøtte
  Henter filer lagret i en valgt bøtte, og støtter filhåndtering og utvalg.

• Last opp fil
  Støtter opplasting av lokale filer eller innholdsstrenger til en spesifisert bøtte.

• Les filinnhold
  Leser innholdet i en spesifisert fil fra en bøtte for videre behandling.

• Generer nedlastingslenke
  Produserer en offentlig eller signert nedlastingslenke for en fil.

• Endre bildestørrelse
  Utfører bildeskalering som en del av Qinius intelligente medietjenester.

• Avrundede hjørner på bilde
  Legger til avrundede hjørneeffekter på bilder lagret i Qiniu.

• CDN-oppfriskning via lenke
  Oppfrisker CDN-cachen for en gitt fillenke for å sikre oppdatert innholdslevering.

• CDN-forhåndshenting via lenke
  Forhåndshenter filer til CDN-noder via lenke for raskere tilgang og lavere ventetid.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Skylagringshåndtering
  Muliggjør automatisk listing, opplasting og lesing av filer i Qiniu-bøtter direkte fra AI-agenter eller chatboter, og forenkler dataoperasjoner for utviklere.

• Automatisert mediebehandling
  Legger til rette for bildebehandling som endring av størrelse eller avrunding av hjørner som en del av AI-drevne innholdspipelines, og reduserer manuell inngripen.

• CDN-operasjoner
  Lar AI-arbeidsflyter trigge CDN-cacheoppfriskninger eller forhåndshentinger, slik at innholdet som leveres til sluttbrukere er oppdatert og optimalt.

• Arbeidsflytintegrasjon
  Integrerer Qiniu-lagring og medietjenester i tilpassede utviklerarbeidsflyter, øker produktiviteten og muliggjør nye automatiseringsscenarier.

• Sikker fildeling
  Genererer sikre nedlastingslenker for filer, slik at du får kontrollert og sporbar fildeling innenfor AI- eller utviklingsmiljøer.

Slik setter du det opp

Windsurf

Det er ikke oppgitt eksplisitte Windsurf-instruksjoner i depotet.

Claude

Det er ikke oppgitt eksplisitte Claude-instruksjoner i depotet.

Cursor

Det er ikke oppgitt eksplisitte Cursor-instruksjoner i depotet.

Cline

1. Installer Cline-utvidelsen i VSCode (legger til Cline-ikonet i sidepanelet).
2. Konfigurer språkmodellen etter behov.
3. Konfigurer Qiniu MCP Server:
   1. Klikk på Cline-ikonet, velg MCP Server-modul.
   2. Under “installert” klikker du på “Avanserte MCP-innstillinger” og legger inn følgende konfigurasjon:

{
  "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. Slå på bryteren for å koble til Qiniu MCP Server.

Sikring av API-nøkler

Oppbevar sensitive legitimasjoner som QINIU_ACCESS_KEY og QINIU_SECRET_KEY i miljøvariabler ved å bruke env-feltet i konfigurasjonen, som vist over.

Eksempel:

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

Slik bruker du denne MCP-en i arbeidsflyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, begynn med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten din:

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

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

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

Oversikt

Basert på de to tabellene er Qiniu MCP Server godt dokumentert for grunnoppsett og funksjonsdekning mot Qiniu Cloud, men mangler eksplisitt støtte for sampling/roots/promptmal-dokumentasjon. Funksjonssettet er sterkt på lagring og media, men mer avanserte MCP-primitiver er ikke detaljert.

Vår mening

Hvis ditt primære behov er å integrere Qiniu Cloud fil- og mediaoperasjoner med AI-assistentarbeidsflyter, er denne MCP-serveren solid og dekker alle grunnleggende brukstilfeller med tydelig oppsett. For mer avanserte prompt-/arbeidsflyt- eller agent-funksjoner er dokumentasjonen tynn. Score: 7/10.

MCP-score