Integração do Servidor MCP Cloudflare
Integre o poder da Cloudflare com agentes de IA no FlowHunt. Automatize configuração, implantação, documentação e observabilidade na nuvem usando o Servidor MCP Cloudflare.

O que faz o Servidor MCP “Cloudflare”?
O Servidor MCP Cloudflare (Model Context Protocol) atua como uma ponte entre assistentes de IA e a poderosa suíte de serviços em nuvem da Cloudflare. Ao integrar com o Servidor MCP Cloudflare, agentes de IA podem acessar, consultar e gerenciar configurações, logs, builds e documentação de contas Cloudflare usando linguagem natural. Este servidor permite que desenvolvedores automatizem fluxos de trabalho como leitura de configurações de conta, obtenção de dados de observabilidade, realização de mudanças de infraestrutura e referência à documentação atualizada da Cloudflare. Ele agiliza desenvolvimento, depuração e implantação ao trazer APIs e dados da Cloudflare diretamente para ferramentas com IA, aumentando a produtividade e simplificando tarefas de gestão na nuvem.
Lista de Prompts
Não há informações sobre templates de prompt disponíveis no repositório.
Lista de Recursos
Servidor de Documentação
Oferece informações de referência atualizadas sobre a Cloudflare, facilitando para clientes trazerem contexto relevante para interações com LLM.https://docs.mcp.cloudflare.com/sse
Servidor de Bindings de Workers
Fornece acesso a primitivas para construção de aplicações Workers, incluindo recursos de armazenamento, IA e computação.https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse
Servidor de Builds de Workers
Oferece insights e gerenciamento dos builds de Workers Cloudflare, facilitando melhor gerenciamento e automação dos builds.https://builds.mcp.cloudflare.com/sse
Servidor de Observabilidade
Expõe logs e análises para depuração e obtenção de insights sobre o desempenho de aplicações na Cloudflare.https://observability.mcp.cloudflare.com/sse
Lista de Ferramentas
Não há lista explícita de ferramentas ou server.py com definições de ferramentas nos arquivos ou documentação visíveis.
Casos de Uso deste Servidor MCP
Referenciar Documentação Cloudflare
Assistentes de IA podem acessar e apresentar instantaneamente a documentação da Cloudflare para responder dúvidas, solucionar problemas ou guiar configurações.Automatizar Implantação e Gerenciamento de Workers
Integre com Bindings e Builds de Workers para automatizar implantação, configuração e operações de CI/CD via linguagem natural.Monitorar e Depurar Aplicações
Use o servidor de Observabilidade para buscar logs e análises, permitindo depuração rápida e monitoramento de desempenho diretamente por ferramentas de IA.Gerenciar Configurações de Conta Cloudflare
Consulte e modifique configurações no nível da conta, facilitando a automação de tarefas administrativas repetitivas ou complexas.Integrar Insights da Cloudflare em Fluxos Dev
Traga dados de build, implantação e observabilidade para os fluxos de trabalho dos desenvolvedores, aumentando a visibilidade e habilitando automações mais inteligentes.
Como configurar
Windsurf
- Certifique-se de ter Node.js e um Cliente MCP compatível instalado.
- Abra o arquivo de configuração do Windsurf (ex:
windsurf.config.json
). - Adicione o Servidor MCP Cloudflare na seção
mcpServers
:{ "mcpServers": { "cloudflare-mcp": { "command": "npx", "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"] } } }
- Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
- Verifique se o servidor aparece na interface.
Claude
- Instale o Cliente MCP Claude mais recente.
- Localize o arquivo de configuração do Claude.
- Insira o servidor MCP Cloudflare:
{ "mcpServers": { "cloudflare-mcp": { "command": "npx", "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"] } } }
- Salve e reinicie o cliente Claude.
- Confirme a conexão do servidor no Claude.
Cursor
- Certifique-se de que o Cursor está atualizado e suporta servidores MCP.
- Edite a configuração MCP do Cursor.
- Adicione:
{ "mcpServers": { "cloudflare-mcp": { "command": "npx", "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"] } } }
- Reinicie o Cursor.
- Verifique a disponibilidade do Cloudflare MCP nas ferramentas do Cursor.
Cline
- Instale os pré-requisitos (ex: Node.js).
- Localize o arquivo de configuração do Cline.
- Adicione o servidor:
{ "mcpServers": { "cloudflare-mcp": { "command": "npx", "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"] } } }
- Salve e reinicie o Cline.
- Valide a integração do Cloudflare MCP.
Protegendo as Chaves de API
Armazene chaves de API sensíveis em variáveis de ambiente. Exemplo de configuração JSON:
{
"mcpServers": {
"cloudflare-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"],
"env": {
"CLOUDFLARE_API_TOKEN": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
},
"inputs": {
"apiToken": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
}
}
}
}
Nunca insira credenciais diretamente. Use variáveis de ambiente para segurança.
Como usar este MCP em fluxos
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP no seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:
{
"cloudflare-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “cloudflare-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu próprio servidor MCP.
Visão Geral
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | Resumo claro do README e repositório |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum template de prompt encontrado |
Lista de Recursos | ✅ | 4 recursos documentados no README |
Lista de Ferramentas | ⛔ | Nenhuma ferramenta explícita listada no código do servidor ou documentação |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Exemplo de configuração fornecido |
Suporte a Amostragem (menos importante) | ⛔ | Não mencionado |
Com base nas tabelas acima, o Servidor MCP Cloudflare oferece excelente documentação, endpoints de recursos claros e instruções de integração robustas, mas carece de informações explícitas sobre templates de prompts e definições de ferramentas, além de não mencionar suporte a amostragem ou roots. Sua cobertura de recursos e integração prática o tornam um servidor MCP forte, mas a ausência de detalhes sobre prompts e ferramentas impede uma pontuação perfeita.
Pontuação MCP
Possui LICENSE | ✅ Apache-2.0 |
---|---|
Possui pelo menos uma ferramenta | ⛔ |
Número de Forks | 191 |
Número de Stars | 2.4k |
No geral, eu avaliaria o Servidor MCP Cloudflare com nota 7/10. Ele se destaca em documentação, exposição de recursos e facilidade de configuração, mas se beneficiaria de listagens mais explícitas de prompts e ferramentas para máxima utilidade em clientes MCP.
Perguntas frequentes
- O que faz o Servidor MCP Cloudflare?
Ele atua como ponte entre assistentes de IA e as APIs da nuvem Cloudflare, permitindo o gerenciamento em linguagem natural de configurações, logs, implantações e documentação diretamente do FlowHunt e ferramentas de IA compatíveis.
- Quais são os casos de uso típicos do Cloudflare MCP?
Assistentes de IA podem automatizar implantações de Workers, gerenciar configurações de conta, buscar logs de observabilidade e apresentar documentação atualizada da Cloudflare, otimizando tarefas de desenvolvimento, depuração e administração.
- Como configuro com segurança as chaves de API para o Cloudflare MCP?
Sempre utilize variáveis de ambiente para armazenar tokens de API sensíveis. Por exemplo, defina CLOUDFLARE_API_TOKEN em seu ambiente e referencie na configuração do servidor MCP; nunca insira credenciais diretamente.
- O Servidor MCP Cloudflare fornece templates de prompts ou definições de ferramentas?
Não há templates de prompts ou definições de ferramentas explícitas incluídas. O servidor se concentra em expor recursos e APIs da Cloudflare para automação orientada por IA.
- Quais recursos da Cloudflare estão disponíveis via este MCP?
Os endpoints de recursos englobam documentação, bindings de Workers, builds e logs de observabilidade, permitindo automação e monitoramento completos.
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