cloudflare推出13个全新远程MCP服务器，助力AI智能代理轻松接入

程序员小jobleap
360 阅读4分钟

Cloudflare最新发布了13个远程Model Context Protocol（MCP）服务器，任何支持MCP协议的客户端（如Claude.ai、Cursor、Windsurf等）都可以直接连接使用。这些服务器让AI代理能够通过自然语言接口，访问Cloudflare丰富的工具和实时数据，极大简化了AI应用开发、调试和运维流程。

什么是MCP服务器？

MCP（Model Context Protocol）是一种新兴的标准协议，用于让大型语言模型（LLM）与外部系统安全、灵活地交互。通过MCP服务器，AI模型不仅能读取账户配置、处理数据，还能基于数据做出建议，甚至执行操作。Cloudflare的MCP服务器覆盖应用开发、安全、性能监控等多个领域，帮助开发者快速构建智能代理。

Cloudflare的13个MCP服务器简介及示例

服务器名称功能简介典型应用场景及示例代码说明
Cloudflare Documentation Server实时获取Cloudflare官方开发文档，避免模型训练数据过时问题。通过自然语言查询最新文档，如“如何用Cloudflare构建AI代理？”
Workers Bindings Server提供对D1数据库、R2存储、Key-Value存储等开发资源的访问，支持动态创建资源。生成完整的Workers应用代码，如自动创建数据库和存储绑定。 示例：调用API创建D1数据库表。
Workers Observability Server访问Workers应用日志，定位错误，统计调用数据，提升调试效率。查询错误日志：“帮我找出过去24小时内所有500错误的调用。”
Container Server提供安全的沙箱环境，允许AI运行和测试代码，验证假设。AI自动运行测试代码片段，验证功能正确性。
Browser Rendering Server抓取网页，转换为Markdown，截屏等浏览器操作工具。抓取网页内容并转换为Markdown格式，方便后续文本分析。
Radar Server提供全球互联网流量数据、趋势、异常检测、URL扫描等信息。查询某国HTTP流量趋势：“显示过去一周葡萄牙的HTTP流量。”
Logpush Server快速获取Logpush任务健康状态，分析失败原因。查询失败任务列表：“列出最近失败的Logpush任务及错误信息。”
AI Gateway Server检查AI网关日志，分析请求和响应延迟等性能指标。查询平均响应延迟：“我的AI Gateway日志中平均延迟是多少？”
AutoRAG Server管理和搜索AutoRAG文档，实现动态信息检索和多源数据融合。通过AutoRAG查询“Amiga 1000修复指南”，AI自动分步检索详细信息并汇总答案。
Audit Logs Server查询审计日志，生成安全和操作报告。查询异常操作：“昨天午餐时间段内是否有可疑账户操作？”
DNS Analytics Server分析DNS流量，优化性能，诊断问题。获取DNS性能报告，推荐优化方案。
Digital Experience Monitoring Server监控关键应用性能，分析用户体验和网络路径稳定性。查询“哪个用户体验最差？应用在什么时候最不稳定？”
Cloudflare One CASB Server发现SaaS应用安全配置问题，分析用户和文件访问情况。查询“用户Frank Meszaros访问了哪些SaaS工具？”

如何快速开始使用Cloudflare MCP服务器？

  1. 选择支持MCP的客户端
    例如Claude.ai，Cursor等。

  2. 添加MCP服务器地址
    在客户端设置中输入服务器URL，例如：

    text
https://observability.mcp.cloudflare.com/sse

  3. 认证登录
    使用Cloudflare账户认证，授权客户端访问对应权限。

  4. 调用服务器工具
    通过自然语言指令调用服务器提供的功能，例如：

    请帮我查询最近一周内所有Workers应用的错误日志。

  5. 查看结果并执行操作
    服务器会返回结构化数据，AI可据此做出建议或自动修改配置。

简单示例：使用Workers Bindings Server自动创建数据库表

// 伪代码示例，调用MCP接口创建D1数据库表
const createTableCommand = {
  tool: "createD1Table",
  parameters: {
    tableName: "users",
    schema: "id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT"
  }
};

const response = await mcpClient.callTool(createTableCommand);
console.log("创建结果:", response.status);

MCP服务器设计原则（简明版）

  • 专注解决具体任务：每个MCP服务器只做少量但强大的功能，避免冗杂。
  • 权限最小化：每个服务器权限独立，确保安全。
  • 详细参数描述：帮助AI理解参数意义，避免错误调用。
  • 持续评估优化：通过自动测试保证服务器稳定高效。

总结

Cloudflare的13个远程MCP服务器为AI开发者提供了强大且易用的工具，支持从文档查询、应用开发、日志分析到安全审计的全流程。通过简单配置，任何支持MCP的AI客户端都能快速接入，极大提升AI代理的实用性和智能水平。

想了解更多或开始部署自己的MCP服务器，可以访问Cloudflare官方GitHub和开发者文档，开启智能代理开发新篇章。

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