Cloudinary MCP-server

Vad gör “Cloudinary” MCP-servern?

Cloudinary MCP (Model Context Protocol) Server möjliggör för AI-assistenter och klienter att ladda upp bilder och videor till Cloudinary, en populär molnbaserad plattform för mediehantering. Genom att fungera som en brygga mellan AI-verktyg (såsom Claude Desktop) och Cloudinary, effektiviserar denna server hanteringen av mediaresurser och låter assistenter utföra åtgärder som uppladdning, taggning och organisering av filer direkt via automatiserade arbetsflöden. Detta ökar utvecklarproduktiviteten markant genom att automatisera mediehantering, integrera extern lagring och möjliggöra sömlösa API-interaktioner för hantering av rikt media-innehåll i olika applikationer.

Lista över promptar

Inga promptmallar listas i arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita resurser är dokumenterade i arkivet eller README.

Lista över verktyg

• upload
  Ladda upp bilder och videor till Cloudinary.
  • Parametrar:
    • file (obligatorisk): Sökväg till fil, URL eller base64 data URI att ladda upp
    • resource_type (valfri): Typ av resurs (‘image’, ‘video’ eller ‘raw’)
    • public_id (valfri): Eget public ID för den uppladdade resursen
    • overwrite (valfri): Om befintliga resurser med samma public ID ska skrivas över
    • tags (valfri): Array av taggar som ska tilldelas den uppladdade resursen

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserade medieuppladdningar:
  Utvecklare eller AI-assistenter kan automatiskt ladda upp bilder och videor till Cloudinary från lokala sökvägar, URL:er eller data URI:er, vilket effektiviserar hanteringen av mediaresurser i projekt.

• Taggning och organisering av media:
  Resurser kan taggas och tilldelas egna public ID vid uppladdning, vilket gör det enklare att organisera, söka och hantera stora mediebibliotek.

• Optimering av innehållsleverans:
  Genom att ladda upp media till Cloudinary kan utvecklare utnyttja Cloudinarys CDN och transformationsfunktioner och förbättra slutanvändarens upplevelse med optimerad och snabb media.

• Integration med AI-arbetsflöden:
  MCP-servern låter AI-agenter (t.ex. Claude Desktop) inkludera medieuppladdningssteg som en del av större, automatiserade arbetsflöden, såsom att generera innehåll och direkt ladda upp resultat.

• Plattformsoberoende mediehantering:
  Stöd för uppladdningar från olika källor (filsökväg, URL, base64), vilket gör den mångsidig för olika utvecklarmiljöer och automationsskript.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga specifika Windsurf-instruktioner ges.

Claude

1. Installera Node.js (version 18 eller högre) från nodejs.org.

2. Lokalisera Claude-konfigurationskatalogen:

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

3. Redigera din MCP-inställningsfil och lägg till:

   {
     "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. Ersätt miljövariablerna med dina Cloudinary-uppgifter från Cloudinary Console.

5. Spara filen och starta om Claude Desktop.

Skydda API-nycklar (miljövariabler)

Exempel på JSON-konfiguration:

{
  "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

Inga specifika Cursor-instruktioner ges.

Cline

1. Kontrollera att Node.js är installerat.

2. Lägg till serverkonfigurationen i din Cline MCP-inställningsfil:

   {
     "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. Installera beroenden och bygg servern:

   npm install
   npm run build
   

4. Spara din konfiguration och starta om Cline.

Skydda API-nycklar (miljövariabler)

Exempel på JSON-konfiguration (som ovan).

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, infoga dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “cloudinary” mot namnet på din egen MCP-server och ersätta URL:en med din MCP-server URL.

Översikt

• Roots-stöd: Ej nämnt (antas ⛔).

Baserat på tabellerna är Cloudinary MCP-servern enkel och fokuserad, med tydliga instruktioner och ett användbart verktyg, men saknar resurs- och promptmalldefinitioner samt nämner inte Roots- eller Sampling-stöd. För en enskild MCP-server gör den sitt jobb bra men erbjuder inte hela bredden av MCP-funktioner. Betyg: 6/10

MCP-betyg