Qiniu MCP Server
概述
基于七牛云产品构建的 Model Context Protocol (MCP) Server，支持用户在 AI 大模型客户端的上下文中通过该 MCP Server 来访问七牛云存储、智能多媒体，直播服务等。
能力集：
- 存储
- 获取 Bucket 列表 - 获取 Bucket 中的文件列表 - 上传本地文件，以及给出文件内容进行上传 - 读取文件内容 - 获取文件下载链接 - 关于访问七牛云存储详细情况请参考 基于 MCP 使用大模型访问七牛云存储。
- 智能多媒体
- 图片缩放 - 图片切圆角
- CDN
- 根据链接刷新文件 - 根据链接预取文件
- 直播
- 创建直播空间bucket - 创建直播流 - 获取直播空间列表 - 获取流列表 - 绑定推拉流域名 - 获取推拉流直播地址 - 获取直播用量
环境要求
- Python 3.12 或更高版本
- uv 包管理器
如果还没有安装 uv，可以使用以下命令安装：
# Mac，推荐使用 brew 安装
brew install uv
# Linux & Mac
# 1. 安装
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 2. 安装完成后，请确保将软件包安装路径（包含 uv 和 uvx 可执行文件的目录）添加到系统的 PATH 环境变量中。
# 假设安装包路径为 /Users/xxx/.local/bin（见安装执行输出）
### 临时生效（当前会话），在当前终端中执行以下命令：
export PATH="/Users/xxx/.local/bin:$PATH"
### 永久生效（推荐），在当前终端中执行以下命令：
echo 'export PATH="/Users/xxx/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
source ~/.bash_profile
# Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"具体安装方式参考 uv 安装
在 Cline 中使用：
步骤：
- 在 vscode 下载 Cline 插件（下载后 Cline 插件后在侧边栏会增加 Cline 的图标）
- 配置大模型
- 配置 qiniu MCP
1. 点击 Cline 图标进入 Cline 插件，选择 MCP Server 模块 2. 选择 installed，点击 Advanced MCP Settings 配置 MCP Server，参考下面配置信息
{
"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
}
}
} 如果只使用直播功能时，支持两种鉴权模式
1 配置QINIU_ACCESS_KEY/QINIU_SECRET_KEY
{
"mcpServers": {
"qiniu": {
"command": "uvx",
"args": [
"qiniu-mcp-server"
],
"env": {
"QINIU_ACCESS_KEY": "YOUR_ACCESS_KEY",
"QINIU_SECRET_KEY": "YOUR_SECRET_KEY"
},
"disabled": false
}
}
}
2 可在七牛直播控制台获取apikey后，配置QINIU_LIVE_API_KEY
{
"mcpServers": {
"qiniu": {
"command": "uvx",
"args": [
"qiniu-mcp-server"
],
"env": {
"QINIU_LIVE_API_KEY": "YOUR_LIVE_API_KEY"
},
"disabled": false
}
}
}3. 点击 qiniu MCP Server 的链接开关进行连接
- 在 Cline 中创建一个聊天窗口，此时我们可以和 AI 进行交互来使用 qiniu-mcp-server ，下面给出对象存储的几个示例：
- 列举 qiniu 的资源信息 - 列举 qiniu 中所有的 Bucket - 列举 qiniu 中 xxx Bucket 的文件 - 读取 qiniu xxx Bucket 中 yyy 的文件内容 - 对 qiniu xxx Bucket 中 yyy 的图片切个宽200像素的圆角 - 刷新下 qiniu 的这个 CDN 链接：https://developer.qiniu.com/test.txt
- 在 Cline 中创建一个聊天窗口，此时我们可以和 AI 进行交互来使用 qiniu-mcp-server ，下面给出直播系统的几个示例：
- 列举所有的直播空间 - 新创建1个直播空间,命名为mcptest1123 - 为mcptest1123新创建1个流,命名为stream1 - 列举一下直播空间mcptest1123中所有的流 - 为mcptest1123绑定推流域名 , 绑定拉流域名 - 获取mcptest1123下直播流stream1，对应的推流地址和拉流地址 - 获取最近1个小时直播的用量
注： cursor 中创建 MCP Server 可直接使用上述配置。 claude 中使用时可能会遇到：Error: spawn uvx ENOENT 错误，解决方案：command 中 参数填写 uvx 的绝对路径，eg: /usr/local/bin/uvx
开发
- 克隆仓库：
# 克隆项目并进入目录
git clone git@github.com:qiniu/qiniu-mcp-server.git
cd qiniu-mcp-server- 创建并激活虚拟环境：
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# 或
.venv\Scripts\activate # Windows- 安装依赖：
uv pip install -e .- 配置
复制环境变量模板：
cp .env.example .env编辑 .env 文件，配置以下参数：
# S3/Kodo 认证信息
QINIU_ACCESS_KEY=your_access_key
QINIU_SECRET_KEY=your_secret_key
# 区域信息
QINIU_REGION_NAME=your_region
QINIU_ENDPOINT_URL=endpoint_url # eg:https://s3.your_region.qiniucs.com
# 配置 bucket，多个 bucket 使用逗号隔开，建议最多配置 20 个 bucket
QINIU_BUCKETS=bucket1,bucket2,bucket3扩展功能，首先在 core 目录下新增一个业务包目录（eg: 存储 -> storage），在此业务包目录下完成功能拓展。 在业务包目录下的 __init__.py 文件中定义 load 函数用于注册业务工具或者资源，最后在 core 目录下的 __init__.py 中调用此 load 函数完成工具或资源的注册。
core
├── __init__.py # 各个业务工具或者资源加载
└── storage # 存储业务目录
├── __init__.py # 加载存储工具或者资源
├── resource.py # 存储资源扩展
├── storage.py # 存储工具类
└── tools.py # 存储工具扩展测试
使用 Model Control Protocol Inspector 测试
强烈推荐使用 Model Control Protocol Inspector 进行测试。
# node 版本为：v22.4.0
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run qiniu-mcp-server本地启动 MCP Server 示例
- 使用标准输入输出（stdio）模式启动（默认）：
uv --directory . run qiniu-mcp-server- 使用 SSE 模式启动（用于 Web 应用）：
uv --directory . run qiniu-mcp-server --transport sse --port 8000