Integracja serwera Cloudflare MCP

Do czego służy serwer “Cloudflare” MCP?

Serwer Cloudflare MCP (Model Context Protocol) działa jako pomost między asystentami AI a potężnym zestawem usług chmurowych Cloudflare. Dzięki integracji z serwerem Cloudflare MCP agenci AI mogą uzyskiwać dostęp, wyszukiwać i zarządzać konfiguracjami, logami, buildami oraz dokumentacją kont Cloudflare, używając języka naturalnego. Serwer ten umożliwia programistom automatyzację przepływów pracy, takich jak odczyt ustawień konta, pobieranie danych obserwowalności, dokonywanie zmian w infrastrukturze oraz korzystanie z aktualnej dokumentacji Cloudflare. Upraszcza rozwój, debugowanie i wdrożenia przez wprowadzenie API i danych Cloudflare bezpośrednio do narzędzi AI, zwiększając produktywność i ułatwiając zarządzanie chmurą.

Lista promptów

Brak informacji o szablonach promptów w repozytorium.

Lista zasobów

• Serwer dokumentacji
  Oferuje aktualne informacje referencyjne o Cloudflare, ułatwiając klientom dostęp do odpowiedniego kontekstu dla interakcji LLM.
  https://docs.mcp.cloudflare.com/sse

• Serwer Workers Bindings
  Udostępnia prymitywy do budowy aplikacji Workers, w tym zasoby magazynowe, AI i obliczeniowe.
  https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse

• Serwer Workers Builds
  Zapewnia wgląd w buildy Workers oraz ich zarządzanie, wspierając automatyzację i lepszą kontrolę buildów.
  https://builds.mcp.cloudflare.com/sse

• Serwer obserwowalności
  Udostępnia logi i analitykę do debugowania i uzyskiwania wglądu w wydajność aplikacji na Cloudflare.
  https://observability.mcp.cloudflare.com/sse

Lista narzędzi

Brak jawnej listy narzędzi ani pliku server.py z definicjami narzędzi w widocznych plikach lub dokumentacji.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Korzystanie z dokumentacji Cloudflare
  Asystenci AI mogą natychmiast uzyskać dostęp do dokumentacji Cloudflare, by odpowiadać na pytania, rozwiązywać problemy lub udzielać wskazówek dotyczących konfiguracji.

• Automatyzacja wdrożeń i zarządzania Workers
  Integracja z Workers Bindings oraz Builds umożliwia automatyzację wdrożeń, konfiguracji i operacji CI/CD za pomocą języka naturalnego.

• Monitorowanie i debugowanie aplikacji
  Wykorzystaj serwer obserwowalności do pobierania logów i analityki, umożliwiając szybkie debugowanie i monitorowanie wydajności bezpośrednio przez narzędzia AI.

• Zarządzanie ustawieniami konta Cloudflare
  Wyszukuj i modyfikuj ustawienia na poziomie konta, co pozwala łatwo automatyzować powtarzalne lub złożone zadania administracyjne.

• Włączanie wglądu Cloudflare do przepływów deweloperskich
  Wprowadź dane o buildach, wdrożeniach i obserwowalności do workflow dewelopera, zwiększając przejrzystość i umożliwiając inteligentną automatyzację.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Node.js oraz kompatybilnego klienta MCP.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer Cloudflare MCP do sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer pojawił się w interfejsie.

Claude

1. Zainstaluj najnowszego klienta Claude MCP.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude.
3. Wstaw serwer Cloudflare MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie klienta Claude.
5. Potwierdź połączenie z serwerem w Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że Cursor jest aktualny i obsługuje serwery MCP.
2. Edytuj konfigurację MCP w Cursor.
3. Dodaj:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uruchom ponownie Cursor.
5. Sprawdź dostępność Cloudflare MCP w narzędziach Cursor.

Cline

1. Zainstaluj wymagane zależności (np. Node.js).
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj serwer:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
5. Zweryfikuj integrację Cloudflare MCP.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API
Przechowuj wrażliwe klucze API w zmiennych środowiskowych. Przykładowa konfiguracja JSON:

{
  "mcpServers": {
    "cloudflare-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cloudflare/mcp-server-cloudflare@latest"],
      "env": {
        "CLOUDFLARE_API_TOKEN": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "apiToken": "${CLOUDFLARE_API_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Nigdy nie zapisuj poświadczeń w kodzie. Używaj zmiennych środowiskowych dla bezpieczeństwa.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, dodaj komponent MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, by otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw dane serwera MCP w poniższym formacie JSON:

{
  "cloudflare-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “cloudflare-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie powyższych tabel serwer Cloudflare MCP oferuje znakomitą dokumentację, jasne końcówki zasobów oraz solidne instrukcje integracji, ale brakuje mu jawnych informacji o szablonach promptów i definicjach narzędzi oraz nie wspomina o samplingu czy wsparciu roots. Pokrycie zasobów i praktyczna integracja czynią go mocnym serwerem MCP, jednak brak szczegółów dotyczących promptów i narzędzi uniemożliwia uzyskanie maksymalnej oceny.

Ocena MCP

Ogólnie oceniam serwer Cloudflare MCP na 7/10. Doskonale wypada pod względem dokumentacji, udostępniania zasobów i łatwości konfiguracji, ale skorzystałby na jawnych listach promptów i narzędzi dla pełnej użyteczności po stronie klientów MCP.