Co robi serwer MCP “Qiniu”?

Qiniu MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zbudowany na usługach Qiniu Cloud, zaprojektowany do połączenia asystentów AI oraz klientów dużych modeli językowych z chmurowym przechowywaniem i inteligentnymi usługami multimedialnymi Qiniu. Udostępniając możliwości przechowywania i przetwarzania mediów przez interfejs MCP, pozwala programistom i przepływom AI na programatyczną interakcję z bucketami, plikami oraz funkcjami CDN Qiniu bezpośrednio z narzędzi AI. Integracja ta umożliwia takie zadania jak zapytania i zarządzanie chmurą, przesyłanie i pobieranie plików, transformacje obrazów czy zarządzanie cache CDN. Qiniu MCP Server upraszcza proces łączenia zewnętrznych źródeł danych i wyzwalaczy operacyjnych z agentami AI, wzmacniając przepływy pracy programistów i umożliwiając płynną automatyzację opartą na danych.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o żadnych szablonach promptów.

Lista zasobów

• Lista bucketów
  Udostępnia listę wszystkich dostępnych bucketów Qiniu, do których mają dostęp skonfigurowane poświadczenia.

• Lista plików w buckecie
  Pozwala na dostęp do listy plików znajdujących się w wskazanym buckecie Qiniu.

• Treść pliku
  Umożliwia odczyt treści plików przechowywanych w bucketach Qiniu do użycia jako kontekst LLM.

• Zasób linku do pobrania
  Generuje linki do pobierania plików przechowywanych w Qiniu, umożliwiając bezpośredni dostęp do pliku.

Lista narzędzi

• Pobierz listę bucketów
  Pobiera listę wszystkich bucketów przechowywania dla uwierzytelnionego konta Qiniu.

• Pobierz listę plików w buckecie
  Pobiera pliki zapisane w wybranym buckecie, wspierając zarządzanie i wybór plików.

• Prześlij plik
  Obsługuje przesyłanie lokalnych plików lub ciągów znaków jako treści do wskazanego bucketa.

• Odczytaj treść pliku
  Odczytuje zawartość wskazanego pliku z bucketa do dalszego przetwarzania.

• Generuj link do pobrania
  Generuje publiczny lub podpisany link do pobrania pliku.

• Zmiana rozmiaru obrazu
  Wykonuje operacje skalowania obrazów w ramach inteligentnych usług multimedialnych Qiniu.

• Zaokrąglanie rogów obrazu
  Nakłada efekt zaokrąglonych rogów na obrazy przechowywane w Qiniu.

• Odświeżenie CDN po linku
  Odświeża cache CDN dla podanego linku do pliku, zapewniając aktualność treści.

• Prefetch do CDN po linku
  Prefetchuje pliki do węzłów CDN na podstawie linku, przyspieszając dostęp i zmniejszając opóźnienia.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie przechowywaniem w chmurze
  Umożliwia automatyczne listowanie, przesyłanie i odczytywanie plików w bucketach Qiniu bezpośrednio przez agentów AI lub chatboty, usprawniając operacje na danych programistów.

• Automatyzacja przetwarzania mediów
  Ułatwia transformacje obrazów, takie jak zmiana rozmiaru czy zaokrąglanie rogów, jako część pipeline’ów treści sterowanych AI, redukując ręczną pracę.

• Operacje na CDN
  Pozwala AI na wywołanie odświeżenia cache CDN lub prefetchu, zapewniając użytkownikom końcowym zawsze aktualną i zoptymalizowaną treść.

• Integracja z przepływami pracy
  Łączy przechowywanie i usługi multimedialne Qiniu z niestandardowymi przepływami programistycznymi, zwiększając produktywność i otwierając nowe scenariusze automatyzacji.

• Bezpieczne udostępnianie plików
  Generuje bezpieczne linki do pobierania plików, umożliwiając kontrolowane i audytowalne udostępnianie bezpośrednio z AI lub środowiska deweloperskiego.

Jak to skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie podano żadnych instrukcji dla Windsurf.

Claude

W repozytorium nie podano żadnych instrukcji dla Claude.

Cursor

W repozytorium nie podano żadnych instrukcji dla Cursor.

Cline

1. Zainstaluj rozszerzenie Cline w VSCode (dodaje ikonę Cline na pasku bocznym).
2. Skonfiguruj model językowy według potrzeb.
3. Skonfiguruj Qiniu MCP Server:
   1. Kliknij ikonę Cline, wybierz moduł MCP Server.
   2. W sekcji „zainstalowane” kliknij „Zaawansowane ustawienia MCP” i dodaj następującą konfigurację:

{
  "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. Przełącz przełącznik, aby połączyć Qiniu MCP Server.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj poufne dane, takie jak QINIU_ACCESS_KEY i QINIU_SECRET_KEY, w zmiennych środowiskowych, korzystając z pola env w konfiguracji jak powyżej.

Przykład:

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

Jak używać tego MCP we flows

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

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

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić „qiniu” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera.

Przegląd

Na podstawie powyższych tabel, Qiniu MCP Server jest dobrze udokumentowany pod kątem podstawowej konfiguracji i funkcji związanych z Qiniu Cloud, jednak brakuje dokumentacji dotyczącej obsługi sampling, rootów czy szablonów promptów. Zestaw funkcji jest mocny w zakresie przechowywania i multimediów, ale zaawansowane prymitywy MCP nie są szczegółowo opisane.

Nasza opinia

Jeśli Twoim głównym celem jest integracja operacji na plikach i multimediach Qiniu Cloud z przepływami asystentów AI, ten serwer MCP jest solidny i obejmuje wszystkie podstawowe przypadki użycia z jasną konfiguracją. W przypadku bardziej zaawansowanych szablonów promptów/przepływów czy funkcji agentowych dokumentacja jest szczątkowa. Ocena: 7/10.

Ocena MCP