Cloudflare

Cloudflare MCP 서버는 Cloudflare의 개발자 플랫폼 서비스와 상호작용할 수 있는 Model Context Protocol 구현체입니다. 이 서버를 통해 AI 어시스턴트가 Cloudflare Workers, KV 스토리지, R2 스토리지, D1 데이터베이스 등의 리소스를 관리하고 제어할 수 있습니다.

특징

• 원격 MCP 서버: 인터넷을 통해 접근 가능한 원격 MCP 서버 지원
• OAuth 인증 통합: 표준 OAuth 프로토콜을 통한 사용자 인증 및 권한 부여
• 세분화된 권한: 각 서버별로 필요한 최소한의 권한만 부여하여 보안 강화
• 클라우드 배포: Cloudflare Workers를 통한 간편한 배포 및 확장
• 다양한 서비스 통합: Cloudflare의 다양한 서비스와 통합되어 포괄적인 기능 제공

제공 서버 종류

Cloudflare는 다양한 MCP 서버를 제공합니다:

1. Cloudflare 문서 서버: Cloudflare 문서 정보 실시간 검색 및 제공
2. Workers Bindings 서버: D1 데이터베이스, R2 객체 스토리지, KV 저장소 관리
3. Observability 서버: 모니터링, 로그 분석 및 성능 관찰
4. Radar 서버: 인터넷 트래픽, 트렌드 및 보안 위협 분석
5. Container 서버: Cloudflare 네트워크에서 코드 실행 환경 제공
6. Browser Rendering 서버: 웹 페이지 스크린샷 및 콘텐츠 추출
7. Logpush 서버: 로그 데이터 관리 및 전송
8. AI Gateway 서버: AI 모델 관리 및 통합
9. AutoRAG 서버: 자동화된 검색 증강 생성 기능
10. Audit Logs 서버: 계정 활동 감사 및 분석
11. DNS Analytics 서버: DNS 요청 패턴 및 성능 분석
12. Digital Experience Monitoring 서버: 디지털 경험 모니터링 및 분석
13. Cloudflare One CASB 서버: 클라우드 애플리케이션 보안 관리

API

리소스

Cloudflare 계정 정보

• 계정 정보, 구독 상태 및 리소스 사용 정보

도메인 목록

• 계정에 등록된 도메인 및 DNS 설정 정보

Workers 목록

• 배포된 Workers 코드, 설정 및 성능 정보

도구

create_worker

새 Cloudflare Worker를 생성합니다. - 입력: - name: Worker 이름 - content: Worker 코드(JavaScript 또는 TypeScript) - bindings: 환경 변수 및 바인딩 설정(선택 사항)

create_kv_namespace

KV 네임스페이스를 생성합니다. - 입력: - title: 네임스페이스 제목

create_r2_bucket

R2 버킷을 생성합니다. - 입력: - name: 버킷 이름 - location: 지역 설정(선택 사항)

create_d1_database

D1 데이터베이스를 생성합니다. - 입력: - name: 데이터베이스 이름

query_logs

로그를 쿼리합니다. - 입력: - query: 로그 쿼리 문자열 - start_time: 시작 시간(선택 사항) - end_time: 종료 시간(선택 사항) - limit: 최대 반환 로그 수(선택 사항)

get_page_screenshot

웹 페이지 스크린샷을 촬영합니다. - 입력: - url: 웹 페이지 URL - full_page: 전체 페이지 캡처 여부(기본값: false) - device: 디바이스 에뮬레이션 설정(선택 사항)

사용 방법

원격 MCP 서버 연결 (원격 지원 클라이언트용)

1. MCP 클라이언트의 서버 설정에서 다음 URL을 추가합니다:
2. 문서 서버: https://docs.mcp.cloudflare.com/sse
3. Workers Bindings 서버: https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse
4. Observability 서버: https://observability.mcp.cloudflare.com/sse

5. 기타 필요한 서버 URL

6. OAuth 인증 절차를 통해 클라이언트에 권한을 부여합니다.

로컬 MCP 서버 연결 (원격 지원이 없는 클라이언트용)

1. mcp-remote 패키지를 설치합니다:

   npm install -g mcp-remote

2. Claude Desktop 구성 파일을 수정합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "cloudflare-observability": {
         "command": "npx",
         "args": ["mcp-remote", "https://observability.mcp.cloudflare.com/sse"]
       },
       "cloudflare-bindings": {
         "command": "npx",
         "args": ["mcp-remote", "https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse"]
       }
     }
   }

자체 Cloudflare MCP 서버 개발 및 배포

1. Cloudflare Workers 프로젝트를 생성합니다:

   npm create cloudflare@latest my-mcp-server -- --type=worker

2. workers-mcp 패키지를 추가합니다:

   npm install workers-mcp

3. MCP 서버 코드 작성:

   import { WorkerEntrypoint } from 'cloudflare:workers';
   import { ProxyToSelf } from 'workers-mcp';
   
   export default class MyWorker extends WorkerEntrypoint {
     async fetch(request: Request, env: Env, ctx: ExecutionContext): Promise<Response> {
       const mcp = new ProxyToSelf(this, request, env, ctx, {
         name: "My MCP Server",
         description: "MCP 서버 예제",
         tools: [
           {
             name: "hello",
             description: "인사말을 반환합니다",
             parameters: {
               type: "object",
               properties: {
                 name: {
                   type: "string",
                   description: "인사할 이름",
                 }
               },
               required: ["name"],
             },
             func: async ({ name }) => {
               return `안녕하세요, ${name}님!`;
             },
           },
         ],
       });
   
       return mcp.handle();
     }
   }

4. 서버를 배포합니다:

   npx wrangler deploy

활용 사례

1. 웹 애플리케이션 개발 자동화: AI 어시스턴트를 통해 Cloudflare Workers 애플리케이션 개발 및 배포 자동화
2. 인프라 관리: 자연어 명령으로 Cloudflare 리소스 생성, 구성 및 관리
3. 로그 분석: 로그 데이터 분석 및 패턴 식별을 통한 문제 해결 및 최적화
4. 보안 모니터링: Cloudflare의 보안 서비스 설정 및 모니터링 자동화
5. 웹사이트 분석: 웹사이트 성능 및 사용자 경험 분석을 통한 최적화 제안

연결된 구성 요소

• Azure
• AWS
• GitHub
• PostgreSQL