Cloudinary MCP Server

Do czego służy serwer „Cloudinary” MCP?

Cloudinary MCP (Model Context Protocol) Server umożliwia asystentom i klientom AI przesyłanie obrazów oraz wideo do Cloudinary – popularnej platformy do zarządzania multimediami w chmurze. Działając jako pomost między narzędziami AI (np. Claude Desktop) a Cloudinary, serwer ten usprawnia obsługę zasobów multimedialnych, pozwalając na takie akcje jak przesyłanie, tagowanie i organizację plików bezpośrednio w ramach zautomatyzowanych przepływów pracy. Znacząco zwiększa to produktywność programistów, automatyzując zadania związane z multimediami, integrując zewnętrzne przechowywanie oraz umożliwiając bezproblemową obsługę API do zarządzania bogatą zawartością w różnych aplikacjach.

Lista szablonów promptów

W repozytorium lub dokumentacji nie wymieniono szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani README nie udokumentowano jawnych zasobów.

Lista narzędzi

• upload
  Przesyłanie obrazów i wideo do Cloudinary.
  • Parametry:
    • file (wymagane): Ścieżka do pliku, URL lub base64 data URI do przesłania
    • resource_type (opcjonalne): Typ zasobu (‘image’, ‘video’ lub ‘raw’)
    • public_id (opcjonalne): Własny publiczny identyfikator zasobu
    • overwrite (opcjonalne): Czy nadpisać istniejące zasoby o tym samym publicznym ID
    • tags (opcjonalne): Tablica tagów przypisanych do przesłanego zasobu

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Automatyczne przesyłanie mediów:
  Programiści lub asystenci AI mogą automatycznie przesyłać obrazy i wideo do Cloudinary z lokalnych ścieżek, URL-i lub data URI, usprawniając zarządzanie multimediami w projektach.

• Tagowanie i organizacja mediów:
  Zasoby mogą być tagowane i otrzymywać własne publiczne ID podczas przesyłania, co ułatwia organizację, wyszukiwanie i zarządzanie dużymi bibliotekami multimediów.

• Optymalizacja dostarczania treści:
  Dzięki przesyłaniu mediów do Cloudinary, programiści mogą korzystać z CDN Cloudinary oraz funkcji transformacji, poprawiając doświadczenie użytkownika przez szybsze i zoptymalizowane ładowanie mediów.

• Integracja z przepływami AI:
  Serwer MCP pozwala agentom AI (np. Claude Desktop) na włączenie kroków przesyłania mediów do większych, automatycznych przepływów – np. generowanie treści i natychmiastowe przesyłanie wyników.

• Obsługa mediów międzyplatformowa:
  Obsługuje przesyłanie z różnych źródeł (ścieżka do pliku, URL, base64), co sprawia, że jest uniwersalny dla różnych środowisk developerskich i skryptów automatyzujących.

Jak skonfigurować

Windsurf

Nie podano szczegółowych instrukcji dla Windsurf.

Claude

1. Zainstaluj Node.js (wersja 18 lub wyższa) ze strony nodejs.org .

2. Zlokalizuj katalog konfiguracyjny Claude:

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

3. Edytuj plik ustawień MCP i dodaj:

   {
     "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. Zamień zmienne środowiskowe na swoje dane z Cloudinary Console .

5. Zapisz plik i uruchom ponownie Claude Desktop.

Zabezpieczanie kluczy API (zmienne środowiskowe)

Przykładowa konfiguracja JSON:

{
  "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

Nie podano szczegółowych instrukcji dla Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.

2. Dodaj konfigurację serwera do pliku ustawień MCP w Cline:

   {
     "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. Zainstaluj zależności i zbuduj serwer:

   npm install
   npm run build
   

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Cline.

Zabezpieczanie kluczy API (zmienne środowiskowe)

Przykładowa konfiguracja JSON (jak wyżej).

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wprowadź szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, aby zmienić “cloudinary” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

• Obsługa Roots: Nie wspomniano (przyjąć ⛔).

Na podstawie powyższych tabel Cloudinary MCP Server jest prosty i skoncentrowany, z jasną instrukcją oraz przydatnym narzędziem, ale brakuje mu definicji zasobów i szablonów promptów oraz nie wspomina o obsłudze Roots czy Sampling. Jako serwer MCP do jednego celu spełnia swoje zadanie dobrze, jednak nie oferuje pełnego zakresu funkcji MCP. Ocena: 6/10

Ocena MCP