Cloudflare Workers AI MCP
Cloudflare Workers AI inference: LLM chat completions (Llama, Qwen, DeepSeek), BGE text embeddings and Flux image generation.
Installation
Les étapes d'installation sont dans la documentation ci-dessous. Documentation
Documentation
Tirée du README du projet sur GitHub, actualisée chaque semaine. Les liens ouvrent GitHub.
Sommaire
Cloudflare Workers AI MCP Server
Model Context Protocol (MCP) server that gives AI agents access to Cloudflare Workers AI — serverless LLM inference, embeddings, and image generation with a generous free tier.
Tools
| Tool | Description |
|---|---|
list_models | List supported chat, embedding, and image models |
chat_completion | LLM chat completion (Llama 3.3 70B, Llama 3.1 8B, Llama 4 Scout, Qwen Coder 32B, DeepSeek R1 Distill) |
embed_text | Text embeddings (BGE small/base) |
generate_image | Image generation (Flux 1 Schnell) → base64 image (PNG/JPEG) |
Setup
- Create a Cloudflare API token with the Workers AI permission: https://dash.cloudflare.com/profile/api-tokens
- Get your Account ID (right sidebar of the Cloudflare dashboard, or the
/accounts/{id}segment of any dashboard URL) - Export the env vars:
export CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID="your-account-id"
export CLOUDFLARE_API_TOKEN="your-api-token"
Run
npm install && npm run build
npm start # stdio MCP server
Claude Desktop
Add to 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 / other MCP clients
Point the client at the same command (node dist/index.js with the two env vars).
OpenClaw
OpenClaw supports MCP servers — add the same command to its MCP configuration.
Example prompts
- "Summarize this text using the Llama 3.3 70B model on Cloudflare Workers AI"
- "Generate an image of a red fox in a snowstorm"
- "Embed these 3 sentences for a similarity search"
Models (verified live)
Chat: POST /ai/v1/chat/completions (OpenAI-compatible) · Embeddings & images: POST /ai/run/{model} (native)
Models — chat: @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
Embeddings: @cf/baai/bge-small-en-v1.5 · @cf/baai/bge-base-en-v1.5
Images: @cf/black-forest-labs/flux-1-schnell
Note:
@cf/meta/llama-3.1-8b-instructwas deprecated by Cloudflare (2026-05-30) — use@cf/meta/infire-llama-3.1-8b-instruct.
Test
npm test # unit tests (mocked fetch) + protocol test
License
MIT — built by puspoaditya.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Cloudflare Workers AI MCP ?
Cloudflare Workers AI inference: LLM chat completions (Llama, Qwen, DeepSeek), BGE text embeddings and Flux image generation.
Comment installer Cloudflare Workers AI MCP ?
Suivez les étapes d'installation de sa documentation, affichée sur cette page et dans son dépôt.
Cloudflare Workers AI MCP est-il open source ?
Oui. Son code est sur GitHub sous licence MIT.
Qui maintient Cloudflare Workers AI MCP ?
Il est publié par puspoaditya. AI.tn le référence sans le maintenir ni le recommander.
Issu des listes communautaires awesome-mcp-servers et du dépôt GitHub du projet. Être listé n'est pas une recommandation : vérifiez le code et les permissions d'un serveur avant de lui donner accès à vos données.