Cloudflare Workers AI MCP サーバー

Model Context Protocol (MCP) サーバーで、AIエージェントに Cloudflare Workers AI へのアクセスを提供します — サーバーレスLLM推論、埋め込み、画像生成を、寛大な無料枠で提供します。

ツール

Related MCP server: Remote MCP Server Authless

セットアップ

1. Workers AI 権限を持つ Cloudflare API トークンを作成します: https://dash.cloudflare.com/profile/api-tokens

2. アカウントID を取得します (Cloudflare ダッシュボードの右サイドバー、または任意のダッシュボード URL の /accounts/{id} セグメント)

3. 環境変数をエクスポートします:

export CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID="your-account-id"
export CLOUDFLARE_API_TOKEN="your-api-token"

実行

npm install && npm run build
npm start   # stdio MCP server

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "cloudflare-workers-ai": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/cloudflare-workers-ai-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID": "your-account-id",
        "CLOUDFLARE_API_TOKEN": "your-api-token"
      }
    }
  }
}

Cursor / VS Code / その他のMCPクライアント

クライアントを同じコマンド (node dist/index.js と2つの環境変数) に指定します。

OpenClaw

OpenClaw は MCP サーバーをサポートしています — 同じコマンドをその MCP 設定に追加してください。

プロンプト例

• Cloudflare Workers AI で Llama 3.3 70B モデルを使ってこのテキストを要約してください

• 吹雪の中の赤いキツネの画像を生成してください

• 類似検索のためにこれら3つの文を埋め込んでください

モデル (実機検証済み)

チャット: POST /ai/v1/chat/completions (OpenAI互換) · 埋め込みと画像: POST /ai/run/{model} (ネイティブ)

モデル — チャット: @cf/meta/llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast · @cf/meta/infire-llama-3.1-8b-instruct · @cf/meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct · @cf/qwen/qwen2.5-coder-32b-instruct · @cf/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-32b

埋め込み: @cf/baai/bge-small-en-v1.5 · @cf/baai/bge-base-en-v1.5

画像: @cf/black-forest-labs/flux-1-schnell

注: @cf/meta/llama-3.1-8b-instruct は Cloudflare によって非推奨になりました (2026-05-30) — @cf/meta/infire-llama-3.1-8b-instruct を使用してください。

テスト

npm test   # unit tests (mocked fetch) + protocol test

ライセンス

MIT — puspoaditya によって構築されました。