Cloudinary MCP Server

Ce face “Cloudinary” MCP Server?

Cloudinary MCP (Model Context Protocol) Server permite asistenților și clienților AI să încarce imagini și videoclipuri pe Cloudinary, o platformă populară de management media bazată pe cloud. Acționând ca o punte între instrumente AI (cum ar fi Claude Desktop) și Cloudinary, acest server simplifică procesul de gestionare a resurselor media, permițând asistenților să efectueze acțiuni precum încărcarea, etichetarea și organizarea fișierelor direct prin workflow-uri automatizate. Aceasta îmbunătățește semnificativ productivitatea dezvoltării prin automatizarea gestionării media, integrarea stocării externe și facilitarea interacțiunilor API pentru managementul conținutului media bogat în diverse aplicații.

Listă de Prompts

Niciun șablon de prompt nu este listat în repository sau documentație.

Listă de Resurse

Niciun fel de resurse explicite nu sunt documentate în repository sau README.

Listă de Instrumente

• upload
  Încarcă imagini și videoclipuri pe Cloudinary.
  • Parametri:
    • file (obligatoriu): Calea către fișier, URL sau data URI base64 pentru încărcare
    • resource_type (opțional): Tipul resursei (‘image’, ‘video’, sau ‘raw’)
    • public_id (opțional): Public ID personalizat pentru resursa încărcată
    • overwrite (opțional): Dacă să suprascrie resursele existente cu același public ID
    • tags (opțional): Array cu etichete pentru resursa încărcată

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Încărcări automate media:
  Dezvoltatorii sau asistenții AI pot încărca automat imagini și videoclipuri pe Cloudinary din căi locale, URL-uri sau data URI, simplificând managementul resurselor media în proiecte.

• Etichetare și organizare media:
  Resursele pot fi etichetate și li se pot atribui ID-uri publice personalizate la încărcare, facilitând organizarea, căutarea și managementul unor biblioteci media mari.

• Optimizarea livrării conținutului:
  Prin încărcarea media pe Cloudinary, dezvoltatorii pot valorifica CDN-ul și funcțiile de transformare ale Cloudinary, îmbunătățind experiența utilizatorilor cu media optimizată și încărcare rapidă.

• Integrare cu workflow-uri AI:
  Serverul MCP permite agenților AI (ex: Claude Desktop) să includă pași de încărcare media ca parte a unor workflow-uri automate mai mari, precum generarea de conținut și încărcarea instantanee a rezultatelor.

• Gestionare media cross-platform:
  Suportă încărcări din surse diverse (cale fișier, URL, base64), fiind versatil pentru diferite medii de dezvoltare și scripturi de automatizare.

Cum se instalează

Windsurf

Nu sunt furnizate instrucțiuni specifice pentru Windsurf.

Claude

1. Instalează Node.js (versiunea 18 sau mai nouă) de la nodejs.org.

2. Localizează directorul de configurare Claude:

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

3. Editează fișierul de setări MCP și adaugă:

   {
     "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. Înlocuiește variabilele de mediu cu datele tale Cloudinary din Cloudinary Console.

5. Salvează fișierul și repornește Claude Desktop.

Securizarea cheilor API (variabile de mediu)

Exemplu de configurație 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

Nu sunt furnizate instrucțiuni specifice pentru Cursor.

Cline

1. Asigură-te că Node.js este instalat.

2. Adaugă configurația serverului în fișierul de setări MCP al 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. Instalează dependențele și construiește serverul:

   npm install
   npm run build
   

4. Salvează configurația și repornește Cline.

Securizarea cheilor API (variabile de mediu)

Exemplu de configurație JSON (ca mai sus).

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în workflow-ul FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare a sistemului MCP, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “cloudinary” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

• Suport Roots: Nu este menționat (presupus ⛔).

Pe baza tabelelor, Cloudinary MCP Server este direct și focusat, cu instrucțiuni clare și un instrument util, dar îi lipsesc definiții de resurse și șabloane de prompt și nu menționează Roots sau suport Sampling. Pentru un server MCP cu scop unic, își face treaba bine, dar nu oferă întreaga gamă de funcționalități MCP. Scor: 6/10

Scor MCP