AIStor MCP 서버는 버킷 나열, 개체 업로드 및 AI를 사용한 콘텐츠 설명과 같은 작업을 지원하여 AIStor 객체 저장소와의 상호작용을 용이하게 합니다. 또한 클러스터 정보 검색과 같은 관리 기능을 제공하여 스토리지 관리를 효율적으로 하고 AI 기반 설명과 통합됩니다. Docker 또는 Podman을 통해 구성 가능하며 쓰기, 삭제 및 관리 권한과 같은 유연한 권한 옵션이 포함되어 대규모 스토리지를 관리하는 개발자에게 적합합니다.
추가 날짜：
작성자：
Apr 13 2025
AIStor MCP 서버는 버킷 나열, 개체 업로드 및 AI를 사용한 콘텐츠 설명과 같은 작업을 지원하여 AIStor 객체 저장소와의 상호작용을 용이하게 합니다. 또한 클러스터 정보 검색과 같은 관리 기능을 제공하여 스토리지 관리를 효율적으로 하고 AI 기반 설명과 통합됩니다. Docker 또는 Podman을 통해 구성 가능하며 쓰기, 삭제 및 관리 권한과 같은 유연한 권한 옵션이 포함되어 대규모 스토리지를 관리하는 개발자에게 적합합니다.
추가 날짜：
Created by:
Apr 13 2025
MCP Mirror
추천
AIStor MCP server란?
AIStor 객체 저장소를 위한 이 MCP 서버는 버킷 및 객체 나열, 업로드, 삭제 및 AI 기능을 사용하여 객체 설명과 같은 포괄적인 관리 기능을 제공합니다. 안전한 객체 액세스를 위한 사전 서명된 URL 생성 및 버킷의 라이프사이클 및 버전 관리 구성도 지원합니다. 클러스터 상태 및 스토리지 정보와 같은 관리 기능이 제공됩니다. 이 서버는 Docker 또는 Podman을 통해 쉽게 구성할 수 있어 개발자, 데이터 과학자 및 대량의 데이터 세트를 처리하거나 AI 통합이 필요한 클라우드 관리자를 위한 안전하고 유연한 스토리지 작업이 가능합니다.
AIStor MCP server을 사용할 사람은?
- AIStor 스토리지를 관리하는 개발자
- 클라우드 관리자
- 객체 저장소를 사용하는 데이터 과학자
- 저장 솔루션을 구성하는 IT 전문가
AIStor MCP server 사용 방법은?
- 1단계: 시스템에 Docker 또는 Podman 설치
- 2단계: AIStor (또는 MinIO) 자격 증명 및 엔드포인트 세부정보 가져오기
- 3단계: 자격 증명과 원하는 권한으로 JSON 구성 파일을 편집하여 MCP 서버 구성
- 4단계: 구성된 명령을 사용하여 Docker 또는 Podman으로 MCP 서버 실행
- 5단계: 버킷 나열 또는 객체 업로드와 같은 저장소와 상호작용하기 위해 지원되는 명령 또는 API 호출 사용
AIStor MCP server의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 버킷 나열
- 버킷의 객체 목록
- 객체의 메타데이터 및 태그 가져오기
- 사전 서명된 URL 생성
- AI를 사용하여 객체 내용 설명
- 버킷 및 객체 생성, 업로드 및 삭제
- 객체에 태그 추가
- 클러스터 정보 가져오기
- 버킷 라이프사이클 및 버전 관리 구성
장점
- 대규모 객체 저장소의 효율적인 관리
- AI 기반 콘텐츠 설명 기능
- 읽기, 쓰기 및 삭제를 위한 유연한 권한
- 사전 서명된 URL을 통한 안전한 액세스
- 기존 시스템과의 쉽고 유연한 통합 및 구성
AIStor MCP server의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 및 데이터 과학 프로젝트를 위한 대규모 AIStor 스토리지 관리
- 객체 업로드 및 검색 워크플로 자동화
- 데이터 통찰력을 향상시키기 위해 AI 콘텐츠 설명이 있는 스토리지 구현
- 클러스터 상태 및 스토리지 지표 모니터링
AIStor MCP server의 자주 묻는 질문
개발자
- MCP-Mirror
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
개발자 도구
통합된 진입점을 통해 접근 가능한 여러 MCP 서버를 호스팅하는 Docker 이미지로, supergateway 통합이 포함되어 있습니다.
MCP 서버에 대한 원격 도구 활용을 위한 안전한 프록시 기반 접속을 용이하게 하는 원격 SSH 클라이언트.
AI 에이전트가 2FA 코드 및 비밀번호를 위해 Authenticator 앱과 상호 작용할 수 있도록 하는 안전한 MCP 서버입니다.
클라우드 저장소
비동기 Python API를 통해 Azure Blob Storage 작업을 관리하는 MCP 서버를 구현합니다.
AI 모델이 AWS S3 버킷에서 파일을 안전하게 나열하고 다운로드할 수 있도록 하는 서버입니다.
AI 클라이언트가 MCP 프로토콜을 통해 Qiniu Cloud 스토리지 및 멀티미디어 서비스에 접근할 수 있도록 하는 서버입니다.
MCP 프로토콜을 통해 OceanBase 클러스터, 테넌트 및 백업 정책을 위한 관리 기능을 구현합니다.
MCP 훅을 관리하기 위한 서버로, Arweave 스토리지 SDK와 통합하여 사용자 지정 데이터 처리를 가능하게 합니다.
Spring Boot, Spring AI 및 Cloudflare R2를 통합하는 객체 저장소 관리를 위한 MCP 서버
모니터링
SSE, StdIO 또는 외부 프로세스를 통해 MCP 서버와 상호 작용할 수 있는 PHP 클라이언트 라이브러리입니다.
TypeScript를 사용하여 뷰포트 관리, 스크린샷 캡처 및 콘텐츠 추출을 위한 고급 브라우저 자동화를 가능하게 합니다.
Elasticsearch 7 및 8을 지원하는 검색, 매핑, 건강 및 통계 모니터링을 위한 Python SDK 기반 MCP.