Model Context Protocol (MCP) Server

0
0 Avis
10 Stars
Construit sur les produits Qiniu Cloud, ce serveur MCP facilite aux clients IA l'accès aux services de stockage, multimédia et CDN via le protocole MCP, permettant une intégration et une récupération des données sans faille.
Ajouté le :
Créé par :
Apr 27 2025
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

0 Avis
10
0
Model Context Protocol (MCP) Server
Construit sur les produits Qiniu Cloud, ce serveur MCP facilite aux clients IA l'accès aux services de stockage, multimédia et CDN via le protocole MCP, permettant une intégration et une récupération des données sans faille.
Ajouté le :
Created by:
Apr 27 2025
Qiniu Cloud
Vedettes

Qu'est-ce que Model Context Protocol (MCP) Server ?

Le serveur MCP prend en charge diverses fonctions, notamment la gestion du stockage comme la liste des compartiments et des fichiers, le téléchargement de fichiers, la lecture des contenus de fichiers et la génération de liens de téléchargement. Il offre également des capacités multimédias comme le redimensionnement d'images, les coins arrondis et les rafraîchissements CDN. Conçu pour une intégration facile, il permet aux applications IA d'interagir avec le stockage et les services multimédias de Qiniu Cloud via le protocole MCP, soutenant un accès efficace aux données, un traitement multimédia et une livraison de contenu, améliorant ainsi les flux de travail pilotés par IA.

Qui va utiliser Model Context Protocol (MCP) Server ?

  • Développeurs IA
  • Utilisateurs de stockage cloud
  • Fournisseurs de services multimédias
  • Entreprises intégrant Qiniu Cloud dans des applications IA

Comment utiliser Model Context Protocol (MCP) Server ?

  • Étape 1 : Installer et configurer le serveur MCP selon la documentation
  • Étape 2 : Configurer les clés d'accès et les informations de compartiment dans les variables d'environnement
  • Étape 3 : Exécuter le serveur à l'aide de uv ou Docker
  • Étape 4 : Se connecter via un client MCP ou le plugin Cline
  • Étape 5 : Utiliser des commandes pour lister les ressources, télécharger des fichiers ou effectuer un traitement multimédia

Caractéristiques et Avantages Clés de Model Context Protocol (MCP) Server

Les fonctionnalités principales
  • Gestion du stockage
  • Téléchargement et récupération de fichiers
  • Traitement d'images
  • Gestion du CDN
Les avantages
  • Intégration transparente avec Qiniu Cloud
  • Prend en charge une variété de fonctions liées aux médias
  • Permet aux applications IA d'accéder efficacement aux ressources cloud

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Model Context Protocol (MCP) Server

  • Intégration d'un chatbot IA avec le stockage Cloud Qiniu
  • Redimensionnement et traitement automatisés d'images dans les applications multimédias
  • Téléchargement en batch et liste de fichiers pour l'analyse de données

FAQs sur Model Context Protocol (MCP) Server

Développeur

Vous aimerez peut-être aussi:

Outils de développement

Une application de bureau pour gérer les interactions entre serveur et client avec des fonctionnalités complètes.
Un serveur Model Context Protocol pour Eagle qui gère l'échange de données entre l'application Eagle et les sources de données.
Un client basé sur le chat qui intègre et utilise divers outils MCP directement dans un environnement de chat pour augmenter la productivité.
Une image Docker hébergeant plusieurs serveurs MCP accessibles via un point d'entrée unifié avec intégration supergateway.
Fournit un accès aux soldes de compte YNAB, aux transactions et à la création de transactions via le protocole MCP.
Un serveur MCP rapide et évolutif pour gérer les opérations de trading Zerodha en temps réel pour plusieurs clients.
Un client SSH distant facilitant un accès sécurisé basé sur un proxy aux serveurs MCP pour l'utilisation d'outils distants.
Un serveur MCP basé sur Spring intégrant des capacités d'IA pour gérer et traiter les protocoles de communication des mods Minecraft.
Un client MCP minimaliste avec des fonctionnalités de chat essentielles, prenant en charge plusieurs modèles et des interactions contextuelles.
Un serveur MCP sécurisé permettant aux agents IA d'interagir avec l'application Authenticator pour les codes 2FA et les mots de passe.

Sécurité

Un serveur MCP basé sur Python permettant la gestion et l'automatisation sécurisées des pare-feux OPNsense via API.
Permet l'interaction avec SharePoint Online via l'API REST, prenant en charge les fonctions de gestion des sites, des listes et des utilisateurs.
Un wrapper de serveur MCP permettant une utilisation complète des protocoles sans limites d'outils ni surcharge de contexte.
Un serveur qui fournit un accès aux dépôts, à l'analyse de la qualité du code, à la sécurité et aux métriques de couverture via une API.
Un wrapper autour du serveur MCP pour sélectionner quels outils exposer aux clients MCP, améliorant le contrôle et la sécurité.
Exécutez en toute sécurité des serveurs MCP sans modifier les configurations en gérant les secrets de manière sécurisée via le lanceur.
Un client SSH avancé prenant en charge la MCP avec des vérifications de sécurité, la gestion des sessions et des fonctionnalités de journalisation confidentielle.
Fournit un accès sécurisé et relatif au système de fichiers pour les agents IA avec des opérations par lots et un rapport d'erreur détaillé.
Un client pour se connecter aux serveurs MCP, permettant aux agents IA de découvrir et d'utiliser des outils via le protocole MCP.
Un serveur pour envoyer des notifications aux serveurs ntfy auto-hébergés avec un support d'authentification par jeton sécurisé.

Stockage en nuage

Implémente un serveur MCP pour gérer les opérations de stockage Azure Blob via des API Python asynchrones.
Un client MCP basé sur Python pour Google Drive qui permet la gestion et la récupération de fichiers par des commandes en langage naturel.
Intègre Google Drive avec des fonctionnalités de listing, de lecture et de recherche de fichiers pour divers types de fichiers.
Un service de stockage multi-cloud prenant en charge les téléchargements de fichiers, les URLs signées à l'avance et les domaines personnalisés pour divers fournisseurs de cloud.
Un serveur de données auto-souverain permettant le stockage d'applications d'IA décentralisées utilisant IPFS et CIDs.
Implémente des fonctions de gestion pour les clusters OceanBase, les locataires et les politiques de sauvegarde via le protocole MCP.
Un serveur pour gérer les hooks MCP afin d'intégrer le SDK de stockage Arweave, permettant une gestion personnalisée des données.
Serveur MCP intégrant Spring Boot, Spring AI et Cloudflare R2 pour la gestion de stockage d'objets
Permet aux agents LLM d'interagir avec AWS S3 pour la gestion des fichiers, notamment la liste, le téléchargement, la lecture et la suppression de fichiers.
Une application côté serveur gérant les interactions entre MCP et le stockage AWS S3 pour la gestion de fichiers.