Cloudinary MCP Server

Cloudinary MCP Server làm gì?

Cloudinary MCP (Model Context Protocol) Server cho phép trợ lý AI và các client tải lên hình ảnh, video lên Cloudinary, nền tảng quản lý phương tiện đám mây phổ biến. Bằng cách đóng vai trò cầu nối giữa các công cụ AI (như Claude Desktop) và Cloudinary, server này giúp đơn giản hóa quy trình xử lý tài sản phương tiện, cho phép các trợ lý thực hiện các tác vụ như tải lên, gắn thẻ và tổ chức tập tin trực tiếp thông qua luồng tự động hóa. Điều này nâng cao đáng kể năng suất phát triển nhờ tự động hóa các công việc xử lý phương tiện, tích hợp lưu trữ ngoài và cho phép tương tác API liền mạch để quản lý nội dung rich media trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được liệt kê trong kho hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên cụ thể nào được ghi lại trong kho hoặc README.

Danh sách Công cụ

• upload
  Tải lên hình ảnh và video lên Cloudinary.
  • Tham số:
    • file (bắt buộc): Đường dẫn file, URL hoặc base64 data URI để tải lên
    • resource_type (tùy chọn): Loại tài nguyên (‘image’, ‘video’, hoặc ‘raw’)
    • public_id (tùy chọn): Public ID tùy chỉnh cho tài sản tải lên
    • overwrite (tùy chọn): Có ghi đè tài sản đã tồn tại với public ID này không
    • tags (tùy chọn): Mảng tag gắn cho tài sản vừa tải lên

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Tự động tải lên phương tiện:
  Nhà phát triển hoặc trợ lý AI có thể tự động tải lên hình ảnh và video lên Cloudinary từ đường dẫn local, URL hoặc data URI, giúp đơn giản hóa quản lý tài sản phương tiện trong dự án.

• Gắn thẻ và tổ chức phương tiện:
  Tài sản có thể được gắn tag và đặt public ID tùy chỉnh khi upload, giúp dễ dàng tổ chức, tìm kiếm và quản lý thư viện phương tiện lớn.

• Tối ưu hóa phân phối nội dung:
  Bằng cách tải phương tiện lên Cloudinary, nhà phát triển có thể tận dụng CDN và các tính năng chuyển đổi của Cloudinary, cải thiện trải nghiệm người dùng cuối nhờ phương tiện tối ưu và tải nhanh.

• Tích hợp với quy trình AI:
  MCP server cho phép agent AI (ví dụ Claude Desktop) tích hợp bước tải phương tiện như một phần của quy trình tự động lớn hơn, chẳng hạn tạo nội dung và tải kết quả lên ngay lập tức.

• Xử lý phương tiện đa nền tảng:
  Hỗ trợ tải lên từ nhiều nguồn (đường dẫn file, URL, base64), giúp linh hoạt cho các môi trường phát triển và kịch bản tự động hóa khác nhau.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

Không có hướng dẫn cụ thể cho Windsurf.

Claude

1. Cài đặt Node.js (phiên bản 18 hoặc cao hơn) từ nodejs.org.

2. Tìm thư mục cấu hình Claude:

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

3. Chỉnh sửa file cấu hình MCP và thêm:

   {
     "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. Thay thế biến môi trường bằng thông tin Cloudinary của bạn từ Cloudinary Console.

5. Lưu file và khởi động lại Claude Desktop.

Bảo mật API Key (Biến môi trường)

Ví dụ cấu hình 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

Không có hướng dẫn cụ thể cho Cursor.

Cline

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.

2. Thêm cấu hình server vào file cài đặt MCP của 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. Cài đặt thư viện phụ thuộc và build server:

   npm install
   npm run build
   

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Cline.

Bảo mật API Key (Biến môi trường)

Ví dụ cấu hình JSON (như trên).

Cách sử dụng MCP này trong các luồng

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào workflow của bạn trên FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với agent AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin MCP server của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Khi đã cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với tất cả các chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay “cloudinary” bằng tên thực của MCP server bạn sử dụng và thay URL bằng URL server MCP của bạn.

Tổng quan

• Hỗ trợ Roots: Không đề cập (giả định ⛔).

Dựa vào bảng trên, Cloudinary MCP Server đơn giản, tập trung, có hướng dẫn rõ ràng và công cụ hữu ích, nhưng thiếu tài nguyên và template prompt, chưa đề cập đến Roots hoặc Sampling support. Đối với một MCP server một mục đích, nó làm tốt nhiệm vụ của mình nhưng chưa cung cấp đầy đủ các tính năng MCP. Điểm: 6/10

MCP Score