Cloudflare Workers AI MCP 服务器

模型上下文协议（MCP）服务器，让 AI 代理能够访问 Cloudflare Workers AI —— 提供无服务器 LLM 推理、嵌入和图像生成，并带有慷慨的免费额度。

工具

Related MCP server: Remote MCP Server Authless

设置

1. 创建一个具有 Workers AI 权限的 Cloudflare API 令牌： https://dash.cloudflare.com/profile/api-tokens

2. 获取你的 账户 ID（Cloudflare 仪表盘右侧边栏，或任何仪表盘 URL 中的 /accounts/{id} 段）

3. 导出环境变量：

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

运行

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

Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "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 / 其他 MCP 客户端

将客户端指向同一命令（node dist/index.js 及两个环境变量）。

OpenClaw

OpenClaw 支持 MCP 服务器 —— 将相同命令添加到其 MCP 配置中。

示例提示

• “使用 Cloudflare Workers AI 上的 Llama 3.3 70B 模型总结这段文本”

• “生成一张暴风雪中赤狐的图片”

• “将这 3 个句子嵌入以进行相似度搜索”

模型（已实时验证）

聊天：POST /ai/v1/chat/completions（兼容 OpenAI）· 嵌入和图像：POST /ai/run/{model}（原生）

模型 — 聊天：@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

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

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

注意：@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct 已被 Cloudflare 弃用（2026-05-30）—— 请使用 @cf/meta/infire-llama-3.1-8b-instruct。

测试

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

许可证

MIT — 由 puspoaditya 构建。