Integracja z serwerem Qiniu MCP

Co robi serwer MCP “Qiniu”?

Qiniu MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zbudowany na usługach Qiniu Cloud, zaprojektowany do połączenia asystentów AI oraz klientów dużych modeli językowych z chmurowym przechowywaniem i inteligentnymi usługami multimedialnymi Qiniu. Udostępniając możliwości przechowywania i przetwarzania mediów przez interfejs MCP, pozwala programistom i przepływom AI na programatyczną interakcję z bucketami, plikami oraz funkcjami CDN Qiniu bezpośrednio z narzędzi AI. Integracja ta umożliwia takie zadania jak zapytania i zarządzanie chmurą, przesyłanie i pobieranie plików, transformacje obrazów czy zarządzanie cache CDN. Qiniu MCP Server upraszcza proces łączenia zewnętrznych źródeł danych i wyzwalaczy operacyjnych z agentami AI, wzmacniając przepływy pracy programistów i umożliwiając płynną automatyzację opartą na danych.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o żadnych szablonach promptów.

Lista zasobów

• Lista bucketów
  Udostępnia listę wszystkich dostępnych bucketów Qiniu, do których mają dostęp skonfigurowane poświadczenia.

• Lista plików w buckecie
  Pozwala na dostęp do listy plików znajdujących się w wskazanym buckecie Qiniu.

• Treść pliku
  Umożliwia odczyt treści plików przechowywanych w bucketach Qiniu do użycia jako kontekst LLM.

• Zasób linku do pobrania
  Generuje linki do pobierania plików przechowywanych w Qiniu, umożliwiając bezpośredni dostęp do pliku.

Lista narzędzi

• Pobierz listę bucketów
  Pobiera listę wszystkich bucketów przechowywania dla uwierzytelnionego konta Qiniu.

• Pobierz listę plików w buckecie
  Pobiera pliki zapisane w wybranym buckecie, wspierając zarządzanie i wybór plików.

• Prześlij plik
  Obsługuje przesyłanie lokalnych plików lub ciągów znaków jako treści do wskazanego bucketa.

• Odczytaj treść pliku
  Odczytuje zawartość wskazanego pliku z bucketa do dalszego przetwarzania.

• Generuj link do pobrania
  Generuje publiczny lub podpisany link do pobrania pliku.

• Zmiana rozmiaru obrazu
  Wykonuje operacje skalowania obrazów w ramach inteligentnych usług multimedialnych Qiniu.

• Zaokrąglanie rogów obrazu
  Nakłada efekt zaokrąglonych rogów na obrazy przechowywane w Qiniu.

• Odświeżenie CDN po linku
  Odświeża cache CDN dla podanego linku do pliku, zapewniając aktualność treści.

• Prefetch do CDN po linku
  Prefetchuje pliki do węzłów CDN na podstawie linku, przyspieszając dostęp i zmniejszając opóźnienia.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie przechowywaniem w chmurze
  Umożliwia automatyczne listowanie, przesyłanie i odczytywanie plików w bucketach Qiniu bezpośrednio przez agentów AI lub chatboty, usprawniając operacje na danych programistów.

• Automatyzacja przetwarzania mediów
  Ułatwia transformacje obrazów, takie jak zmiana rozmiaru czy zaokrąglanie rogów, jako część pipeline’ów treści sterowanych AI, redukując ręczną pracę.

• Operacje na CDN
  Pozwala AI na wywołanie odświeżenia cache CDN lub prefetchu, zapewniając użytkownikom końcowym zawsze aktualną i zoptymalizowaną treść.

• Integracja z przepływami pracy
  Łączy przechowywanie i usługi multimedialne Qiniu z niestandardowymi przepływami programistycznymi, zwiększając produktywność i otwierając nowe scenariusze automatyzacji.

• Bezpieczne udostępnianie plików
  Generuje bezpieczne linki do pobierania plików, umożliwiając kontrolowane i audytowalne udostępnianie bezpośrednio z AI lub środowiska deweloperskiego.

Jak to skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie podano żadnych instrukcji dla Windsurf.

Claude

W repozytorium nie podano żadnych instrukcji dla Claude.

Cursor

W repozytorium nie podano żadnych instrukcji dla Cursor.

Cline

1. Zainstaluj rozszerzenie Cline w VSCode (dodaje ikonę Cline na pasku bocznym).
2. Skonfiguruj model językowy według potrzeb.
3. Skonfiguruj Qiniu MCP Server:
   1. Kliknij ikonę Cline, wybierz moduł MCP Server.
   2. W sekcji „zainstalowane” kliknij „Zaawansowane ustawienia MCP” i dodaj następującą konfigurację:

{
  "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. Przełącz przełącznik, aby połączyć Qiniu MCP Server.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj poufne dane, takie jak QINIU_ACCESS_KEY i QINIU_SECRET_KEY, w zmiennych środowiskowych, korzystając z pola env w konfiguracji jak powyżej.

Przykład:

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

Jak używać tego MCP we flows

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić „qiniu” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera.

Przegląd

Na podstawie powyższych tabel, Qiniu MCP Server jest dobrze udokumentowany pod kątem podstawowej konfiguracji i funkcji związanych z Qiniu Cloud, jednak brakuje dokumentacji dotyczącej obsługi sampling, rootów czy szablonów promptów. Zestaw funkcji jest mocny w zakresie przechowywania i multimediów, ale zaawansowane prymitywy MCP nie są szczegółowo opisane.

Nasza opinia

Jeśli Twoim głównym celem jest integracja operacji na plikach i multimediach Qiniu Cloud z przepływami asystentów AI, ten serwer MCP jest solidny i obejmuje wszystkie podstawowe przypadki użycia z jasną konfiguracją. W przypadku bardziej zaawansowanych szablonów promptów/przepływów czy funkcji agentowych dokumentacja jest szczątkowa. Ocena: 7/10.

Ocena MCP