Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Upload, generate, organize, search, and transform images, videos, and files with AI-powered tools.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
CLOUDINARY_CLOUD_NAME, CLOUDINARY_API_KEY, CLOUDINARY_API_SECRET, cloudinary-cloud-name, cloudinary-api-key, cloudinary-api-secretค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"asset-management": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cloudinary/asset-management-mcp"
],
"env": {
"CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "ใส่ค่าของคุณ",
"CLOUDINARY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"CLOUDINARY_API_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http asset-management https://asset-management.mcp.cloudinary.com/mcp --header 'cloudinary-cloud-name: ใส่ค่าของคุณ' --header 'cloudinary-api-key: ใส่ค่าของคุณ' --header 'cloudinary-api-secret: ใส่ค่าของคุณ'claude mcp add asset-management --env CLOUDINARY_CLOUD_NAME='ใส่ค่าของคุณ' --env CLOUDINARY_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env CLOUDINARY_API_SECRET='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @cloudinary/asset-management-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"asset-management": {
"url": "https://asset-management.mcp.cloudinary.com/mcp",
"headers": {
"cloudinary-cloud-name": "ใส่ค่าของคุณ",
"cloudinary-api-key": "ใส่ค่าของคุณ",
"cloudinary-api-secret": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"asset-management": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cloudinary/asset-management-mcp"
],
"env": {
"CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "ใส่ค่าของคุณ",
"CLOUDINARY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"CLOUDINARY_API_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"asset-management": {
"type": "http",
"url": "https://asset-management.mcp.cloudinary.com/mcp",
"headers": {
"cloudinary-cloud-name": "ใส่ค่าของคุณ",
"cloudinary-api-key": "ใส่ค่าของคุณ",
"cloudinary-api-secret": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"asset-management": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cloudinary/asset-management-mcp"
],
"env": {
"CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "ใส่ค่าของคุณ",
"CLOUDINARY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"CLOUDINARY_API_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
cloudinary-cloud-name จำเป็น HTTP headercloudinary-api-key ความลับ จำเป็น HTTP headercloudinary-api-secret ความลับ จำเป็น HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cloudinary ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตอบกลับใน 269 ms (HTTP 401)
ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: CLOUDINARY_CLOUD_NAME, CLOUDINARY_API_KEY, CLOUDINARY_API_SECRET, cloudinary-cloud-name, cloudinary-api-key, cloudinary-api-secret
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.11.6) เข้า registry เมื่อวาน
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
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.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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": {
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo