Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Upload, generate, organize, search, and transform images, videos, and files with AI-powered tools.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
CLOUDINARY_CLOUD_NAME, CLOUDINARY_API_KEY, CLOUDINARY_API_SECRET, cloudinary-cloud-name, cloudinary-api-key, cloudinary-api-secret비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"asset-management": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cloudinary/asset-management-mcp"
],
"env": {
"CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "your-value",
"CLOUDINARY_API_KEY": "your-value",
"CLOUDINARY_API_SECRET": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http asset-management https://asset-management.mcp.cloudinary.com/mcp --header 'cloudinary-cloud-name: your-value' --header 'cloudinary-api-key: your-value' --header 'cloudinary-api-secret: your-value'claude mcp add asset-management --env CLOUDINARY_CLOUD_NAME=your-value --env CLOUDINARY_API_KEY=your-value --env CLOUDINARY_API_SECRET=your-value -- npx -y @cloudinary/asset-management-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"asset-management": {
"url": "https://asset-management.mcp.cloudinary.com/mcp",
"headers": {
"cloudinary-cloud-name": "your-value",
"cloudinary-api-key": "your-value",
"cloudinary-api-secret": "your-value"
}
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"asset-management": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cloudinary/asset-management-mcp"
],
"env": {
"CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "your-value",
"CLOUDINARY_API_KEY": "your-value",
"CLOUDINARY_API_SECRET": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"asset-management": {
"type": "http",
"url": "https://asset-management.mcp.cloudinary.com/mcp",
"headers": {
"cloudinary-cloud-name": "your-value",
"cloudinary-api-key": "your-value",
"cloudinary-api-secret": "your-value"
}
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"asset-management": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cloudinary/asset-management-mcp"
],
"env": {
"CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "your-value",
"CLOUDINARY_API_KEY": "your-value",
"CLOUDINARY_API_SECRET": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
cloudinary-cloud-name 필수 HTTP headercloudinary-api-key 비밀 필수 HTTP headercloudinary-api-secret 비밀 필수 HTTP header이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
서버가 도구 목록을 보여 주기 전에 로그인을 요구해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 cloudinary 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
269ms 만에 응답(HTTP 401)
OAuth 로그인을 지원한다고 밝혀서, AI 앱이 로그인 화면으로 안내해 줘요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: CLOUDINARY_CLOUD_NAME, CLOUDINARY_API_KEY, CLOUDINARY_API_SECRET, cloudinary-cloud-name, cloudinary-api-key, cloudinary-api-secret
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.11.6)은 어제 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
The MCP server requires Node.js 20.19.0 or later.
Claude Desktop
Install the MCP server as a Desktop Extension using the pre-built mcp-server.mcpb file:
Simply drag and drop the mcp-server.mcpb file onto Claude Desktop to install the extension.
The MCP bundle package includes the MCP server and all necessary configuration. Once installed, the server will be available without additional setup.
[!NOTE]
MCP bundles provide a streamlined way to package and distribute MCP servers. Learn more about Desktop Extensions.
Cursor
Or manually:
{
"command": "npx", "args": [ "@cloudinary/asset-management-mcp", "start", "--api-key", "", "--api-secret", "", "--cloud-name", "" ] }
Claude Code CLI
claude mcp add CloudinaryAssetMgmt -- npx -y @cloudinary/asset-management-mcp start --api-key --api-secret --cloud-name
Gemini
gemini mcp add CloudinaryAssetMgmt -- npx -y @cloudinary/asset-management-mcp start --api-key --api-secret --cloud-name
Windsurf
Refer to Official Windsurf documentation for latest information
Manage MCPs. (To Manage MCPs you should be signed in with a Windsurf Account)View raw config to open up the mcp configuration file.{
"command": "npx", "args": [ "@cloudinary/asset-management-mcp", "start", "--api-key", "", "--api-secret", "", "--cloud-name", "" ] }
</details>
VS Code
Or manually:
Refer to Official VS Code documentation for latest information
MCP: Open User Configuration. This should open mcp.json file{
"command": "npx", "args": [ "@cloudinary/asset-management-mcp", "start", "--api-key", "", "--api-secret", "", "--cloud-name", "" ] }
Stdio installation via npm To start the MCP server, run:
npx @cloudinary/asset-management-mcp start --api-key --api-secret --cloud-name
For a full list of server arguments, run:
npx @cloudinary/asset-management-mcp --help
The MCP server supports the following environment variables:
| Variable | Description | Required |
|---|---|---|
CLOUDINARY_CLOUD_NAME | Your Cloudinary cloud name | Yes |
CLOUDINARY_API_KEY | Your Cloudinary API key | Yes |
CLOUDINARY_API_SECRET | Your Cloudinary API secret | Yes |
CLOUDINARY_URL | Complete Cloudinary URL (alternative to individual vars) | No |
CLOUDINARY_COLLECT_HEADERS | Collect API response headers (see below) | No |
CLOUDINARY_MCP_APPS | Override MCP Apps default (see MCP Apps) | No |
You can use a single CLOUDINARY_URL instead of individual variables:
CLOUDINARY_URL=cloudinary://API_KEY:API_SECRET@CLOUD_NAME
You can configure the server to include Cloudinary API response headers (such as x-request-id and rate limit info) in tool output. This is useful for debugging and monitoring.
Set CLOUDINARY_COLLECT_HEADERS to control which headers are collected:
# Collect all response headers
CLOUDINARY_COLLECT_HEADERS=true
CLOUDINARY_COLLECT_HEADERS=x-request-id,x-featureratelimit-limit,x-featureratelimit-remaining
CLOUDINARY_COLLECT_HEADERS=x-request-id,prefix:x-featureratelimit-
Each entry in the comma-separated list is matched against response header names:
| Format | Example | Behaviour |
|---|---|---|
| exact name | x-request-id | matches only x-request-id |
prefix: | prefix:x-featureratelimit- | matches any header starting with x-featureratelimit- |
regex: | regex:ratelimit | matches any header whose name contains ratelimit |
You can also set this via the CLOUDINARY_URL query parameter:
CLOUDINARY_URL=cloudinary://API_KEY:API_SECRET@CLOUD_NAME?collect_headers=true
When enabled, collected headers appear in an _headers field in the tool response. When not set, no headers are collected and responses are unchanged.
The server can expose interactive MCP UI Apps (spec-aligned with io.modelcontextprotocol/ui) that hosts can render alongside tool results — for example, an asset gallery for list results, a single-asset detail view, and an upload UI.
Apps are enabled by default. Use the --mcp-apps flag (available on both start and serve) or the CLOUDINARY_MCP_APPS environment variable to override this behaviour:
| Value | Effect |
|---|---|
| unset | Default — all apps enabled |
bare --mcp-apps (no value), all, or true | Enable every app (same as default) |
none or false | Disable every app (kill-switch) |
comma-separated subset, e.g. asset-gallery,asset-details | Enable only the listed apps |
Available app names: asset-gallery, asset-details, asset-upload.
# Disable all apps
npx @cloudinary/asset-management-mcp serve --mcp-apps none
npx @cloudinary/asset-management-mcp start --mcp-apps asset-gallery
CLOUDINARY_MCP_APPS=none npx @cloudinary/asset-management-mcp start
Precedence: CLI flag > environment variable > built-in default.
The MCP server uses your Cloudinary API key and secret for authentication:
{
"env": { "CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "demo", "CLOUDINARY_API_KEY": "123456789012345", "CLOUDINARY_API_SECRET": "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz12" } }
The MCP server exposes Cloudinary's Asset Management API as tools. Use your AI application to discover and invoke the available tools for uploading, managing, searching, and transforming your media assets.
1. Upload a local image: "Upload file:///Users/me/photo.jpg to Cloudinary as 'hero-image'"
1. Search for images: "Find all images with tag 'product' uploaded in the last 7 days"
1. Get transformation docs: "Show me the Cloudinary transformation reference"
1. Upload multiple files: "Upload all images from folder /assets/new-products/"
This MCP server includes two powerful custom tools:
get-tx-referenceRetrieves the complete Cloudinary transformation reference documentation.
When to use:
Example:
Use get-tx-reference to learn about available transformations
transform-assetApplies transformations to existing assets using Cloudinary's explicit API.
Parameters:
publicId - The asset's public IDtransformations - Transformation string (e.g., c_fill,w_300,h_200)resourceType - Type: image, video, or raw (default: image)invalidate - Invalidate CDN cache (default: false)Example:
Transform asset "sample" with transformations "c_fill,w_500,h_500/e_sepia"
MCP servers with many tools can bloat LLM context windows, leading to increased token usage and tool confusion. Dynamic mode solves this by exposing only a small set of meta-tools that let agents progressively discover and invoke tools on demand.
To enable dynamic mode, pass the --mode dynamic flag when starting your server:
{
"mcpServers": { "CloudinaryAssetMgmt": { "command": "npx", "args": ["@cloudinary/asset-management-mcp", "start", "--mode", "dynamic"], // ... other server arguments } } }
In dynamic mode, the server registers only the following meta-tools instead of every individual tool:
This approach significantly reduces the number of tokens sent to the LLM on each request, which is especially useful for servers with a large number of tools.
You can combine dynamic mode with scope and tool filters:
{
"mcpServers": { "CloudinaryAssetMgmt": {
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요