Cloudinary MCP Sunucusu

“Cloudinary” MCP Sunucusu ne yapar?

Cloudinary MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, yapay zeka asistanlarının ve istemcilerinin popüler bulut tabanlı medya yönetim platformu Cloudinary’ye görsel ve video yüklemesini sağlar. Bu sunucu, yapay zeka araçları (ör. Claude Desktop) ile Cloudinary arasında bir köprü görevi görerek, medya varlıklarının yönetim sürecini kolaylaştırır; asistanların yükleme, etiketleme ve dosya organize etme gibi işlemleri otomatik iş akışları üzerinden doğrudan gerçekleştirmesine imkan tanır. Bu da medya işlemlerini otomatikleştirerek geliştirme verimliliğini artırır, harici depolamayı entegre eder ve zengin medya içeriğini çeşitli uygulamalarda yönetmek için sorunsuz API etkileşimi sunar.

Komut Listesi

Depoda veya belgede komut şablonları listelenmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda veya README’de herhangi bir özel kaynak dokümante edilmemiştir.

Araç Listesi

• upload
  Görsel ve videoları Cloudinary’ye yükleyin.
  • Parametreler:
    • file (gerekli): Yüklenecek dosya yolu, URL veya base64 veri URI’si
    • resource_type (isteğe bağlı): Kaynak tipi (‘image’, ‘video’ veya ‘raw’)
    • public_id (isteğe bağlı): Yüklenen varlık için özel public ID
    • overwrite (isteğe bağlı): Aynı public ID ile mevcut varlığın üzerine yazılsın mı
    • tags (isteğe bağlı): Yüklenen varlığa atanacak etiketler dizisi

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Otomatik Medya Yüklemeleri:
  Geliştiriciler veya yapay zeka asistanları, projelerde medya varlık yönetimini kolaylaştırmak için yerel dosya yollarından, URL’lerden veya veri URI’lerinden görsel ve videoları Cloudinary’ye otomatik olarak yükleyebilirler.

• Medya Etiketleme ve Organizasyonu:
  Yükleme sırasında varlıklara etiket ve özel public ID atanabilir; bu da büyük medya arşivlerini organize etmeyi, aramayı ve yönetmeyi kolaylaştırır.

• İçerik Teslim Optimizasyonu:
  Medya Cloudinary’ye yüklendiğinde, geliştiriciler Cloudinary’nin CDN ve dönüşüm özelliklerinden yararlanabilir; böylece son kullanıcı deneyimi optimize edilmiş ve hızlı yüklenen medya ile iyileşir.

• Yapay Zeka İş Akışlarıyla Entegrasyon:
  MCP sunucusu, yapay zeka ajanlarının (ör. Claude Desktop) medya yükleme adımlarını daha büyük otomatik iş akışlarının bir parçası olarak entegre etmesini sağlar; örneğin içerik üretip anında sonucu yüklemek gibi.

• Platformlar Arası Medya Yönetimi:
  Farklı kaynaklardan (dosya yolu, URL, base64) yüklemeleri destekler; böylece çeşitli geliştirici ortamları ve otomasyon betikleri için çok yönlüdür.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

Herhangi bir Windsurf talimatı verilmemiştir.

Claude

1. nodejs.org adresinden Node.js (sürüm 18 veya üzeri) kurun.

2. Claude yapılandırma klasörünüzü bulun:

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

3. MCP ayarlar dosyanızı düzenleyin ve şunu ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudinary": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/cloudinary-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "cloudinary_adınız",
           "CLOUDINARY_API_KEY": "api_anahtarınız",
           "CLOUDINARY_API_SECRET": "api_gizliniz"
         }
       }
     }
   }
   

4. Ortam değişkenlerini Cloudinary Konsolu üzerinden aldığınız kimlik bilgilerinizle değiştirin.

5. Dosyayı kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.

API Anahtarlarının Güvenliği (Ortam Değişkenleri)

Örnek JSON yapılandırması:

{
  "mcpServers": {
    "cloudinary": {
      "command": "npx",
      "args": ["@felores/cloudinary-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "cloudinary_adınız",
        "CLOUDINARY_API_KEY": "api_anahtarınız",
        "CLOUDINARY_API_SECRET": "api_gizliniz"
      }
    }
  }
}

Cursor

Herhangi bir Cursor talimatı verilmemiştir.

Cline

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.

2. Sunucu yapılandırmasını Cline MCP ayar dosyanıza ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudinary": {
         "command": "node",
         "args": ["c:/path/to/cloudinary-mcp-server/dist/index.js"],
         "env": {
           "CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "cloudinary_adınız",
           "CLOUDINARY_API_KEY": "api_anahtarınız",
           "CLOUDINARY_API_SECRET": "api_gizliniz"
         }
       }
     }
   }
   

3. Bağımlılıkları kurun ve sunucuyu derleyin:

   npm install
   npm run build
   

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

API Anahtarlarının Güvenliği (Ortam Değişkenleri)

Yukarıdakiyle aynı örnek JSON yapılandırması kullanılabilir.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve bunu yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi aşağıdaki JSON formatında girin:

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

Yapılandırmayı tamamladıktan sonra, yapay zeka ajanı bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “cloudinary” adını kendi MCP sunucunuzun adı ile, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

• Roots desteği: Bahsedilmemiş (varsayım ⛔).

Tablolara göre, Cloudinary MCP Sunucusu basit ve odaklanmış bir yapıya sahip; açık talimatlar ve kullanışlı bir araç sunuyor fakat kaynak ve komut şablonu tanımları ile Roots veya Sampling desteği bulunmuyor. Tek amaçlı bir MCP sunucusu olarak görevini iyi yapıyor ancak tüm MCP özelliklerini kapsamıyor. Puan: 6/10

MCP Puanı