Qiniu MCP-serverintegration

Vad gör “Qiniu” MCP-servern?

Qiniu MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server byggd ovanpå Qiniu Cloud-tjänster, designad för att koppla AI-assistenter och storklienter av språkmodeller till Qinius molnlagrings- och intelligenta multimedietjänster. Genom att exponera lagrings- och medieprocesseringsmöjligheter via MCP-gränssnittet kan utvecklare och AI-drivna arbetsflöden programmera mot Qinius buckets, filer och CDN-funktioner direkt från sina AI-verktyg. Denna integration möjliggör uppgifter som att söka och hantera molnlagring, ladda upp och ladda ner filer, utföra bildtransformationer och hantera CDN-cache. Qiniu MCP-servern förenklar processen att ansluta externa datakällor och operationella triggers till AI-agenter, förbättrar utvecklingsflöden och möjliggör sömlös datadriven automatisering.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i förvaret eller dokumentationen.

Lista över resurser

• Bucket-lista
  Exponerar listan med alla tillgängliga Qiniu-lagringsbuckets som är åtkomliga med de konfigurerade uppgifterna.

• Fillista i bucket
  Ger åtkomst till listan på filer inom en specificerad Qiniu-bucket.

• Filinnehåll
  Möjliggör läsning av innehållet i filer lagrade i Qiniu-buckets för användning som LLM-kontext.

• Resurs för nedladdningslänk
  Genererar nedladdningslänkar för filer lagrade på Qiniu, vilket möjliggör direkt filåtkomst.

Lista över verktyg

• Hämta bucket-lista
  Hämtar listan på alla lagringsbuckets för det autentiserade Qiniu-kontot.

• Hämta fillista i bucket
  Hämtar filer lagrade i en vald bucket, vilket stödjer filhantering och urval.

• Ladda upp fil
  Stöder uppladdning av lokala filer eller innehållssträngar till en angiven bucket.

• Läs filinnehåll
  Läser innehållet i en specificerad fil från en bucket för vidare bearbetning.

• Generera nedladdningslänk
  Skapar en publik eller signerad nedladdningslänk för en fil.

• Bildförminskning
  Utför bildskalningsoperationer som en del av Qinius intelligenta medietjänster.

• Rundade hörn på bild
  Applicerar rundade hörn på bilder lagrade i Qiniu.

• CDN-cacheuppdatering via länk
  Uppdaterar CDN-cachen för en given fillänk för att säkerställa uppdaterat innehåll.

• CDN-förhämtning via länk
  Förhämtar filer till CDN-noder via länk för snabbare åtkomst och lägre latens.

Användningsområden för denna MCP-server

• Molnlagringshantering
  Möjliggör automatiserad listning, uppladdning och läsning av filer i Qiniu-buckets direkt från AI-agenter eller chatbottar, vilket effektiviserar datahantering för utvecklare.

• Automatiserad medieprocessering
  Underlättar bildtransformationer såsom förminskning eller rundning av hörn som en del av AI-drivna innehållsflöden, minskar manuella insatser.

• CDN-operationer
  Gör det möjligt för AI-arbetsflöden att trigga CDN-cacheuppdateringar eller förhämtningar, så att slutanvändare alltid får aktuellt och optimerat innehåll.

• Arbetsflödesintegration
  Integrerar Qinius lagrings- och medietjänster i anpassade utvecklararbetsflöden, ökar produktiviteten och möjliggör nya automationsscenarier.

• Säker fildelning
  Skapar säkra nedladdningslänkar för filer, vilket möjliggör kontrollerad och spårbar fildelning direkt från AI- eller utvecklingsmiljön.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga explicita Windsurf-instruktioner tillhandahålls i förvaret.

Claude

Inga explicita Claude-instruktioner tillhandahålls i förvaret.

Cursor

Inga explicita Cursor-instruktioner tillhandahålls i förvaret.

Cline

1. Installera Cline-tillägget i VSCode (lägger till Cline-ikonen i sidopanelen).
2. Konfigurera språkmodellen efter behov.
3. Konfigurera Qiniu MCP-servern:
   1. Klicka på Cline-ikonen, välj MCP Server-modulen.
   2. Under “installerade”, klicka på “Avancerade MCP-inställningar” och lägg till följande konfiguration:

{
  "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. Klicka på växlingsknappen för att ansluta till Qiniu MCP-servern.

Skydda API-nycklar

Spara känsliga autentiseringsuppgifter som QINIU_ACCESS_KEY och QINIU_SECRET_KEY i miljövariabler med hjälp av env-fältet i din konfiguration, som ovan.

Exempel:

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

Så 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, ange dina MCP-serveruppgifter i detta JSON-format:

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

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

Översikt

Baserat på tabellerna är Qiniu MCP-servern väldokumenterad för grundläggande installation och funktionsöversikt kring Qiniu Cloud, men saknar explicit dokumentation för sampling/roots/promptmallar. Funktionsuppsättningen är stark för lagring och media, men mer avancerade MCP-primitiver beskrivs inte.

Vår bedömning

Om ditt huvudsakliga behov är att integrera Qiniu Clouds fil- och medieoperationer med AI-assistentarbetsflöden är denna MCP-server stabil och täcker alla basbehov med tydlig installation. För mer avancerade prompt-/arbetsflödes- eller agentfunktioner är dokumentationen tunn. Betyg: 7/10.

MCP-betyg