Cloudinary MCP App

Cloudinary MCP应用程序→ ChatGPT工作坊

一个可流式传输的HTTP MCP服务器，可将图像/视频上传到Cloudinary，并展示一个丰富的交互式UI，适用于：

✅ ChatGPT应用程序\ ✅ 鹅\ ✅ 任何MCP主机

此仓库用于车间：

“将MCP应用程序插入ChatGPT”

它演示了如何：

• 将MCP应用程序转换为兼容ChatGPT的应用程序
• 通过流式HTTP为MCP提供服务
• 在铁路上举办
• 使用一台服务器进行Goose+ChatGPT

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架构概述

ChatGPT
   ↓
Streamable HTTP (Railway)
   ↓
Cloudinary MCP Server
   ↓
Cloudinary API

同一服务器支持：

• 鹅MCP应用程序（ui://资源）
• ChatGPT Apps SDK（天桥模板+结构化输出）

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特性

• 将图像/视频上传到Cloudinary
• 交互式UI预览
• 在ChatGPT+Goose中工作
• ChatGPT的结构化工具输出
• 适用于Goose的MCP应用程序用户界面
• 远程流式HTTP部署
• 无状态服务器（可安全托管）

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需求

• Node.js 18+
• Cloudinary帐户

获取凭据：

👉 https://console.cloudinary.com/settings/api-keys

您需要：

CLOUDINARY_CLOUD_NAME
CLOUDINARY_API_KEY
CLOUDINARY_API_SECRET

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本地开发

安装

npm install

运行开发服务器

npm run dev

服务器运行时间：

http://localhost:3000

健康检查：

GET /

MCP端点：

POST /mcp

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环境变量

创建 .env 项目根目录中的文件：

CLOUDINARY_CLOUD_NAME=...
CLOUDINARY_API_KEY=...
CLOUDINARY_API_SECRET=...

不要提交此文件。

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部署到铁路

1. 将仓库推送到GitHub
2. 首选https://railway.app
3. 新项目→ 从GitHub部署
4. 选择此仓库
5. 在铁路仪表板中添加环境变量
6. 部署

铁路会给你一个网址：

https://your-app.up.railway.app

您的MCP端点变为：

https://your-app.up.railway.app/mcp

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连接到Goose

添加远程扩展：

goose configure

选择：

Remote Extension (Streamable HTTP)

端点：

https://your-app.up.railway.app/mcp

现在Goose可以调用Cloudinary上传工具。

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连接到ChatGPT

在ChatGPT中：

使用相同的端点添加自定义MCP应用程序：

https://your-app.up.railway.app/mcp

ChatGPT将：

• 加载模板UI
• 注入结构化工具输出
• 呈现上传预览

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可用工具

上传

将媒体上传到Cloudinary。

参数：

• file_path --当地小路（鹅）
• file --URL或数据URI（ChatGPT）
• resource_type --图像/视频/原始
• public_id
• overwrite
• tags

退货：

• JSON元数据
• 交互式用户界面
• ChatGPT结构化输出

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研讨会目标

该项目教授：

• MCP服务器结构
• 流式HTTP托管
• ChatGPT适配器模式
• 模板+结构化内容桥
• 跨主机UI兼容性