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@@ -7,9 +7,7 @@ Server 来访问七牛云存储、智能多媒体服务等。
 
 关于访问七牛云存储详细情况请参考 [基于 MCP 使用大模型访问七牛云存储](https://developer.qiniu.com/kodo/12914/mcp-aimodel-kodo)。
 
-## 安装
-
-**前置要求**
+## 环境要求
 
 - Python 3.12 或更高版本
 - uv 包管理器
@@ -20,6 +18,48 @@ Server 来访问七牛云存储、智能多媒体服务等。
 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
 ```
 
+## 在 Cline 中使用：
+
+步骤：
+
+1. 在 vscode 下载 Cline 插件（下载后 Cline 插件后在侧边栏会增加 Cline 的图标）
+2. 配置大模型
+3. 配置 qiniu MCP
+    1. 点击 Cline 图标进入 Cline 插件，选择 MCP Server 模块
+    2. 选择 installed，点击 Advanced MCP Settings 配置 MCP Server，参考下面配置信息
+   ```
+   {
+     "mcpServers": {
+       "qiniu": {
+         "command": "uvx",
+         "args": [
+           "qiniu-mcp-server"
+         ],
+         "env": {
+           "QINIU_ACCESS_KEY": "YOUR_ACCESS_KEY",
+           "QINIU_SECRET_KEY": "YOUR_SECRET_KEY",
+           "QINIU_REGION_NAME": "YOUR_REGION_NAME",
+           "QINIU_ENDPOINT_URL": "YOUR_ENDPOINT_URL",
+           "QINIU_BUCKETS": "YOUR_BUCKET_A,YOUR_BUCKET_B"
+        },
+         "disabled": false
+       }
+     }
+   }
+   ```
+    3. 点击 qiniu MCP Server 的链接开关进行连接
+4. 在 Cline 中创建一个聊天窗口，此时我们可以和 AI 进行交互来使用 qiniu-mcp-server ，下面给出几个示例：
+    - 列举 qiniu 的资源信息
+    - 列举 qiniu 中所有的 Bucket
+    - 列举 qiniu 中 xxx Bucket 的文件
+    - 读取 qiniu xxx Bucket 中 yyy 的文件内容
+    - 对 qiniu xxx Bucket 中 yyy 的图片切个宽200像素的圆角
+    - 刷新下 qiniu 的这个 CDN 链接：https://developer.qiniu.com/test.txt
+
+注：
+cursor 中创建 MCP Server 可直接使用上述配置。
+
+## 开发
 1. 克隆仓库：
 
 ```bash
@@ -43,16 +83,14 @@ source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
 uv pip install -e .
 ```
 
-## 配置
-
-1. 复制环境变量模板：
+4. 配置
 
+复制环境变量模板：
 ```bash
 cp .env.example .env
 ```
 
-2. 编辑 `.env` 文件，配置以下参数：
-
+编辑 `.env` 文件，配置以下参数：
 ```bash
 # S3/Kodo 认证信息
 QINIU_ACCESS_KEY=your_access_key
@@ -66,24 +104,6 @@ QINIU_ENDPOINT_URL=endpoint_url # eg:https://s3.your_region.qiniucs.com
 QINIU_BUCKETS=bucket1,bucket2,bucket3
 ```
 
-## 使用方法
-
-### 启动服务器
-
-1. 使用标准输入输出（stdio）模式启动（默认）：
-
-```bash
-uv --directory . run qiniu-mcp-server
-```
-
-2. 使用 SSE 模式启动（用于 Web 应用）：
-
-```bash
-uv --directory . run qiniu-mcp-server --transport sse --port 8000
-```
-
-## 开发
-
 扩展功能，首先在 core 目录下新增一个业务包目录（eg: 存储 -> storage），在此业务包目录下完成功能拓展。
 在业务包目录下的 `__init__.py` 文件中定义 load 函数用于注册业务工具或者资源，最后在 `core` 目录下的 `__init__.py`
 中调用此 load 函数完成工具或资源的注册。
@@ -109,46 +129,20 @@ core
 npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run qiniu-mcp-server
 ```
 
-### 使用 cline 测试：
+### 本地启动 MCP Server 示例
 
-步骤：
+1. 使用标准输入输出（stdio）模式启动（默认）：
+
+```bash
+uv --directory . run qiniu-mcp-server
+```
+
+2. 使用 SSE 模式启动（用于 Web 应用）：
+
+```bash
+uv --directory . run qiniu-mcp-server --transport sse --port 8000
+```
 
-1. 在 vscode 下载 Cline 插件（下载后 Cline 插件后在侧边栏会增加 Cline 的图标）
-2. 配置大模型
-3. 配置 qiniu MCP
-    1. 点击 Cline 图标进入 Cline 插件，选择 MCP Server 模块
-    2. 选择 installed，点击 Advanced MCP Settings 配置 MCP Server，参考下面配置信息
-   ```
-   {
-     "mcpServers": {
-       "qiniu": {
-         "command": "uv",
-         "args": [
-           "--directory",
-           "/Users/yangsen/Workspace/App/qiniu-mcp", # 此处选择项目存储的绝对路径
-           "run",
-           "qiniu-mcp-server"
-         ],
-         "env": { # 此处以环境变量方式填写你的 qiniu mcp server 的配置信息，如果是从插件市场下载，可以通过此方式配置，如果是从本地源码安装，也可以通过上述方式在 .env 文件中配置
-           "QINIU_ACCESS_KEY": "YOUR_ACCESS_KEY",
-           "QINIU_SECRET_KEY": "YOUR_SECRET_KEY",
-           "QINIU_REGION_NAME": "YOUR_REGION_NAME",
-           "QINIU_ENDPOINT_URL": "YOUR_ENDPOINT_URL",
-           "QINIU_BUCKETS": "YOUR_BUCKET_A,YOUR_BUCKET_B"
-        },
-         "disabled": false
-       }
-     }
-   }
-   ```
-    3. 点击 qiniu MCP Server 的链接开关进行连接
-4. 在 Cline 中创建一个聊天窗口，此时我们可以和 AI 进行交互来使用 qiniu-mcp-server ，下面给出几个示例：
-    - 列举 qiniu 的资源信息
-    - 列举 qiniu 中所有的 Bucket
-    - 列举 qiniu 中 xxx Bucket 的文件
-    - 读取 qiniu xxx Bucket 中 yyy 的文件内容
-    - 对 qiniu xxx Bucket 中 yyy 的图片切个宽200像素的圆角
-    - 刷新下 qiniu 的这个 CDN 链接：https://developer.qiniu.com/test.txt