cloudflare/mcp

해결하는 문제

이 프로젝트는 2,500개 이상의 엔드포인트를 포함하는 방대한 Cloudflare API와 AI 에이전트가 상호 작용할 수 있는 토큰 효율적인 방법을 제공합니다. 기존의 Model Context Protocol (MCP) 서버는 일반적으로 모든 엔드포인트를 개별 도구로 노출하므로 컨텍스트 윈도우 공간을 수백만 토큰 소비하게 됩니다. 이 서버는 해당 오버헤드를 수백만 토큰에서 약 1,000 토큰으로 줄여줍니다.

작동 방식

모든 API 엔드포인트를 도구로 나열하는 대신, 서버는 "Code Mode" 패턴을 사용합니다. AI 에이전트는 전체 API 사양을 받지 않고 대신 세 가지 주요 도구를 사용합니다:

• docs: Cloudflare 개발자 문서를 검색합니다.
• search: 에이전트가 JavaScript 코드를 작성하여 서버 측에서 API 사양을 쿼리하고 올바른 엔드포인트를 찾을 수 있도록 합니다.
• execute: 에이전트가 JavaScript를 작성하여 발견된 Cloudflare API 엔드포인트를 호출할 수 있도록 합니다.

서버는 Dynamic Worker Loader API를 사용하여 격리된 Workers에서 이 코드를 실행합니다.

대상 사용자

에이전트의 컨텍스트 윈도우를 소진하지 않고 LLM 기반 에이전트를 사용하여 Cloudflare 서비스(Workers, KV, R2, D1, Pages, DNS 등)를 자동화하려는 개발자 및 AI 에이전트 사용자.

주요 특징

• 극강의 토큰 효율성: 컨텍스트 사용량을 약 200만 토큰(원시 OpenAPI 사양)에서 약 1,000 토큰으로 줄입니다.
• Code Mode 지원: API 검색 및 실행 로직을 서버 측 JavaScript 실행으로 전환합니다.
• 광범위한 API 커버리지: GraphQL Analytics API를 포함한 거의 모든 Cloudflare 제품을 지원합니다.
• 유연한 인증: OAuth와 API 토큰을 모두 지원합니다.
• 선택적 네이티브 모드: 필요한 경우 쿼리 매개변수를 통해 비활성화하여 전통적인 MCP 도구 등록 방식으로 돌아갈 수 있습니다.