Model Context Protocol (MCP) Server
Созданный на основе продуктов Qiniu Cloud, этот сервер MCP облегчает клиентам ИИ доступ к хранилищу, мультимедийным и CDN-сервисам через протокол MCP, обеспечивая бесшовную интеграцию и извлечение данных.
Добавлено:
Создано:
Apr 27 2025
Созданный на основе продуктов Qiniu Cloud, этот сервер MCP облегчает клиентам ИИ доступ к хранилищу, мультимедийным и CDN-сервисам через протокол MCP, обеспечивая бесшовную интеграцию и извлечение данных.
Добавлено:
Created by:
Apr 27 2025
Qiniu Cloud
Рекомендуемые
Что такое Model Context Protocol (MCP) Server?
Сервер MCP поддерживает различные функции, включая управление хранилищем, такое как перечисление бакетов и файлов, загрузка файлов, чтение содержимого файлов и генерация ссылок для скачивания. Он также предлагает мультимедийные возможности, такие как изменение размера изображений, округление углов и обновления CDN. Спроектированный для легкой интеграции, он позволяет AI-приложениям взаимодействовать с облачным хранилищем и медиасервисами Qiniu через протокол MCP, поддерживая эффективный доступ к данным, обработку медиа и доставку контента, тем самым улучшая рабочие процессы, управляемые ИИ.
Кто будет использовать Model Context Protocol (MCP) Server?
- Разработчики ИИ
- Пользователи облачного хранилища
- Поставщики мультимедийных услуг
- Бизнес, интегрирующий Qiniu Cloud в AI-приложения
Как использовать Model Context Protocol (MCP) Server?
- Шаг 1: Установите и настройте сервер MCP в соответствии с документацией
- Шаг 2: Настройте ключи доступа и информацию о бакете в переменных окружения
- Шаг 3: Запустите сервер с помощью uv или Docker
- Шаг 4: Подключитесь через клиент MCP или плагин Cline
- Шаг 5: Используйте команды для перечисления ресурсов, загрузки файлов или выполнения обработки медиа
Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol (MCP) Server
Основные функции
- Управление хранилищем
- Загрузка и получение файлов
- Обработка изображений
- Управление CDN
Преимущества
- Бесшовная интеграция с Qiniu Cloud
- Поддержка различных функций, связанных с медиа
- Обеспечение эффективного доступа AI-приложений к облачным ресурсам
Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol (MCP) Server
- Интеграция чат-бота ИИ с облачным хранилищем Qiniu
- Автоматическое изменение размера и обработка изображений в медиаприложениях
- Пакетная загрузка и перечисление файлов для анализа данных
Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol (MCP) Server
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Безопасность
Сервер MCP на основе Python, позволяющий безопасное управление и автоматизацию брандмауэров OPNsense через API.
Позволяет взаимодействовать с SharePoint Online через REST API, поддерживая функции управления сайтом, списком и пользователем.
Обертка сервера MCP, позволяющая полное использование протокола без ограничений инструментов или перегрузки контекста.
Сервер, который предоставляет доступ к репозиториям, анализу качества кода, безопасности и метрикам покрытия через API.
Обертка вокруг сервера MCP для выбора инструментов, которые следует сделать доступными для клиентов MCP, что улучшает контроль и безопасность.
Безопасно запускайте серверы MCP, не изменяя конфигурации, управляя секретами безопасно через загрузчик.
Продвинутый SSH-клиент, поддерживающий MCP с проверками безопасности, управлением сессиями и функциями конфиденциального ведения журналов.
Обеспечивает безопасный, относительный доступ к файловой системе для ИИ-агентов с пакетными операциями и подробной отчетностью об ошибках.
Клиент для подключения к серверам MCP, позволяющий ИИ-агентам находить и использовать инструменты через протокол MCP.
Сервер для отправки уведомлений на саморазмещённые серверы ntfy с поддержкой аутентификации по защищённому токену.
Облачное хранилище
Реализует сервер MCP для управления операциями Azure Blob Storage через асинхронные Python API.
Клиент MCP для Google Drive на основе Python, который позволяет управлять файлами и получать к ним доступ на естественном языке.
Интегрирует Google Drive с возможностями перечисления, чтения и поиска файлов для различных типов файлов.
Мультиоблачный сервис хранения, поддерживающий загрузку файлов, предварительно подписанные URL и собственные домены для различных провайдеров облака.
Самоуправляемый сервер данных, обеспечивающий распределенное хранение приложений ИИ с использованием IPFS и CID.
Реализует функции управления кластерами OceanBase, арендаторами и политиками резервного копирования через протокол MCP.
Сервер для управления MCP-хуками для интеграции с SDK хранения Arweave, позволяющий произвольную обработку данных.
Сервер MCP, интегрирующий Spring Boot, Spring AI и Cloudflare R2 для управления объектным хранилищем
Позволяет агентам LLM взаимодействовать с AWS S3 для управления файлами, включая перечисление, загрузку, чтение и удаление файлов.
Серверное приложение, управляющее взаимодействием между MCP и хранилищем AWS S3 для управления файлами.