ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Cloudinary Asset Management

โดย cloudinaryรุ่น 0.11.6i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.cloudinary/asset-management-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Upload, generate, organize, search, and transform images, videos, and files with AI-powered tools.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: CLOUDINARY_CLOUD_NAME, CLOUDINARY_API_KEY, CLOUDINARY_API_SECRET, cloudinary-cloud-name, cloudinary-api-key, cloudinary-api-secret

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 3 จาก 3 ข้อ
  • รันบนเครื่องของผู้ทำ สิ่งที่คุณถามจะผ่านเครื่องของเขา
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: CLOUDINARY_CLOUD_NAME, CLOUDINARY_API_KEY, CLOUDINARY_API_SECRET, cloudinary-cloud-name, cloudinary-api-key, cloudinary-api-secret

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

หรือรันในเครื่องคุณ

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'

หรือรันในเครื่องคุณ

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-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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"
      }
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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"
      }
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • CLOUDINARY_CLOUD_NAME จำเป็น env
    Your Cloudinary cloud name. Find it in your Cloudinary Dashboard.
  • CLOUDINARY_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    Your Cloudinary API key. Found in Dashboard > Settings > Access Keys.
  • CLOUDINARY_API_SECRET ความลับ จำเป็น env
    Your Cloudinary API secret. Found in Dashboard > Settings > Access Keys.
  • cloudinary-cloud-name จำเป็น HTTP header
    Your Cloudinary cloud name. Find it in your Cloudinary Dashboard.
  • cloudinary-api-key ความลับ จำเป็น HTTP header
    Your Cloudinary API key. Found in Dashboard > Settings > Access Keys.
  • cloudinary-api-secret ความลับ จำเป็น HTTP header
    Your Cloudinary API secret. Found in Dashboard > Settings > Access Keys.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cloudinary ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 269 ms (HTTP 401)

  • ✓ ผ่าน

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7247 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 96% ของอีก 7247 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7247 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Cloudinary Asset Management ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: CLOUDINARY_CLOUD_NAME, CLOUDINARY_API_KEY, CLOUDINARY_API_SECRET, cloudinary-cloud-name, cloudinary-api-key, cloudinary-api-secret

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.11.6) เข้า registry เมื่อวาน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Cloudinary Asset Management MCP Server

Summary

Table of Contents

  • Cloudinary Asset Management MCP Server
  • Installation
  • Configuration
  • Authentication
  • Available Tools
  • Custom Tools
  • Progressive Discovery
  • Development
  • Building from Source
  • Contributions

Installation

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:

  1. Open Cursor Settings
  2. Select Tools and Integrations
  3. Select New MCP Server
  4. If the configuration file is empty paste the following JSON into the MCP Server Configuration:
{

"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

  1. Open Windsurf Settings
  2. Select Cascade on left side menu
  3. Click on Manage MCPs. (To Manage MCPs you should be signed in with a Windsurf Account)
  4. Click on View raw config to open up the mcp configuration file.
  5. If the configuration file is empty paste the full json
{

"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

  1. Open Command Palette
  2. Search and open MCP: Open User Configuration. This should open mcp.json file
  3. If the configuration file is empty paste the full json
{

"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

Configuration

Environment Variables

The MCP server supports the following environment variables:

VariableDescriptionRequired
CLOUDINARY_CLOUD_NAMEYour Cloudinary cloud nameYes
CLOUDINARY_API_KEYYour Cloudinary API keyYes
CLOUDINARY_API_SECRETYour Cloudinary API secretYes
CLOUDINARY_URLComplete Cloudinary URL (alternative to individual vars)No
CLOUDINARY_COLLECT_HEADERSCollect API response headers (see below)No
CLOUDINARY_MCP_APPSOverride MCP Apps default (see MCP Apps)No
CLOUDINARY_URL Format

You can use a single CLOUDINARY_URL instead of individual variables:

CLOUDINARY_URL=cloudinary://API_KEY:API_SECRET@CLOUD_NAME
Response Header Collection

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

Collect specific headers by exact name (comma-separated)

CLOUDINARY_COLLECT_HEADERS=x-request-id,x-featureratelimit-limit,x-featureratelimit-remaining

Mix exact names, prefix matching, and regex matching

CLOUDINARY_COLLECT_HEADERS=x-request-id,prefix:x-featureratelimit-

Header matching specs

Each entry in the comma-separated list is matched against response header names:

FormatExampleBehaviour
exact namex-request-idmatches only x-request-id
prefix: prefix:x-featureratelimit-matches any header starting with x-featureratelimit-
regex: regex:ratelimitmatches 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.

MCP Apps

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:

ValueEffect
unsetDefault — all apps enabled
bare --mcp-apps (no value), all, or trueEnable every app (same as default)
none or falseDisable every app (kill-switch)
comma-separated subset, e.g. asset-gallery,asset-detailsEnable 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

Enable only the gallery

npx @cloudinary/asset-management-mcp start --mcp-apps asset-gallery

Disable via env var

CLOUDINARY_MCP_APPS=none npx @cloudinary/asset-management-mcp start

Precedence: CLI flag > environment variable > built-in default.

Authentication

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" } }

Available Tools

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.

Usage Examples
Example 1: Upload and Transform an Image
1. Upload a local image: "Upload file:///Users/me/photo.jpg to Cloudinary as 'hero-image'"
  1. Transform it: "Transform asset 'hero-image' with transformations 'c_fill,w_800,h_600/e_sharpen'"
  2. Get details: "Show me details for asset with ID [asset-id]"
Example 2: Search and Organize Assets
1. Search for images: "Find all images with tag 'product' uploaded in the last 7 days"
  1. Create folder: "Create a new folder called 'summer-2024-products'"
  2. List assets: "Show me all video assets in the 'marketing' folder"
Example 3: Generate Archive
1. Get transformation docs: "Show me the Cloudinary transformation reference"
  1. Apply transformations: "Transform 'banner' asset with 'c_scale,w_1200/f_auto,q_auto'"
  2. Create archive: "Generate a ZIP archive of all images with tag 'export-ready'"
Example 4: Asset Management Workflow
1. Upload multiple files: "Upload all images from folder /assets/new-products/"
  1. Add tags: "Update asset [asset-id] and add tags 'featured,homepage'"
  2. Get usage stats: "Show my Cloudinary account usage statistics"

Custom Tools

This MCP server includes two powerful custom tools:

get-tx-reference

Retrieves the complete Cloudinary transformation reference documentation.

When to use:

  • Before creating or modifying transformations
  • When user asks about image/video effects, resizing, cropping, filters

Example:

Use get-tx-reference to learn about available transformations
transform-asset

Applies transformations to existing assets using Cloudinary's explicit API.

Parameters:

  • publicId - The asset's public ID
  • transformations - 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"

Progressive Discovery

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:

  • `list_tools`: Lists all available tools with their names and descriptions.
  • `describe_tool_input`: Returns the input schema for one or more tools by name.
  • `execute_tool`: Executes a tool by name with its arguments.
  • `list_scopes`: Lists the scopes available on the server.

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

ถาม PopNx