Cloudflare Workers AI MCP Server

AI 에이전트가 Cloudflare Workers AI에 접근할 수 있게 해주는 Model Context Protocol (MCP) 서버 — 넉넉한 무료 티어를 제공하는 서버리스 LLM 추론, 임베딩, 이미지 생성 기능을 갖추고 있습니다.

도구

Related MCP server: Remote MCP Server Authless

설정

1. Workers AI 권한이 있는 Cloudflare API 토큰을 생성하세요: https://dash.cloudflare.com/profile/api-tokens

2. Account ID를 확인하세요 (Cloudflare 대시보드 오른쪽 사이드바 또는 대시보드 URL의 /accounts/{id} 세그먼트)

3. 환경 변수를 내보내세요:

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

실행

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

Claude Desktop

claude_desktop_config.json에 추가하세요:

{
  "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 / 기타 MCP 클라이언트

클라이언트를 동일한 명령어(node dist/index.js 및 두 개의 환경 변수)로 지정하세요.

OpenClaw

OpenClaw는 MCP 서버를 지원합니다 — 동일한 명령어를 MCP 구성에 추가하세요.

예시 프롬프트

• "Cloudflare Workers AI에서 Llama 3.3 70B 모델을 사용하여 이 텍스트를 요약해 줘"

• "눈보라 속 붉은 여우 이미지를 생성해 줘"

• "유사도 검색을 위해 이 3개의 문장을 임베딩해 줘"

모델 (실시간 검증 완료)

채팅: POST /ai/v1/chat/completions (OpenAI 호환) · 임베딩 및 이미지: POST /ai/run/{model} (네이티브)

모델 — 채팅: @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

임베딩: @cf/baai/bge-small-en-v1.5 · @cf/baai/bge-base-en-v1.5

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

참고: @cf/meta/llama-3.1-8b-instruct는 Cloudflare에 의해 폐기되었습니다 (2026-05-30) — @cf/meta/infire-llama-3.1-8b-instruct를 사용하세요.

테스트

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

라이선스

MIT — puspoaditya가 제작했습니다.