
تكامل خادم Cloudflare MCP
يعمل خادم Cloudflare MCP كجسر بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وخدمات سحابة Cloudflare، مما يتيح الأتمتة عبر اللغة الطبيعية لإعدادات التكوين، السجلات، البناء والتوثي...
يصل خادم LlamaCloud MCP بين نماذج اللغة الكبيرة وفهارس المستندات المُدارة بشكل آمن، مما يسمح باسترجاع المعلومات المؤسسية بسلاسة واستجابات ذكاء اصطناعي قائمة على السياق.
خادم LlamaCloud MCP هو خادم Model Context Protocol (MCP) مبني بلغة TypeScript يربط المساعدين الذكاء الاصطناعي بعدة فهارس مُدارة على LlamaCloud. من خلال عرض كل فهرس في LlamaCloud كأداة مستقلة، يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من تنفيذ مهام البحث والاسترجاع عبر مجموعات مستندات منظمة مثل ملفات SEC أو بيانات الشركات مباشرة عبر واجهة MCP. يعزز هذا الإعداد تدفقات تطوير البرمجيات من خلال تسهيل الوصول إلى البيانات الخارجية، ودعم مهام مثل استرجاع البيانات السياقية، والبحث في المستندات، وتعزيز المعرفة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. باستخدام وسائط إعدادات سطر الأوامر القابلة للتخصيص، يمكن للمطورين إعداد وإدارة عدة فهارس كأدوات MCP بسرعة، مما يجعل LlamaCloud حلقة وصل مرنة بين نماذج اللغة الكبيرة ومستودعات مستندات المؤسسات.
لا توجد قوالب محفزات صريحة مذكورة في الوثائق أو الشيفرة المتوفرة لخادم LlamaCloud MCP.
لا توجد موارد محددة مدرجة أو موصوفة في الوثائق أو الشيفرة المتوفرة لخادم LlamaCloud MCP.
get_information_10k-SEC-Tesla
). كل أداة تتيح متغير query
يسمح بالبحث داخل الفهرس المُدار المرتبط بها.mcpServers
كما هو موضح أدناه.env
.{
"mcpServers": {
"llamacloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@llamaindex/mcp-server-llamacloud",
"--index",
"10k-SEC-Tesla",
"--description",
"10k SEC documents from 2023 for Tesla",
"--index",
"10k-SEC-Apple",
"--description",
"10k SEC documents from 2023 for Apple"
],
"env": {
"LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<YOUR_PROJECT_NAME>",
"LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
}
}
}
}
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers
(انظر مثال Windsurf أعلاه).env
.mcpServers
، باستخدام المثال أعلاه.استخدم متغيرات البيئة في قسم env
في ملف الإعدادات. مثال:
"env": {
"LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<YOUR_PROJECT_NAME>",
"LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
}
لا تعرض الأسرار في ملفات نصية صريحة قدر الإمكان.
استخدام MCP في FlowHunt
لدمج خوادم MCP في تدفق عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:
انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق لـ JSON:
{
"llamacloud": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
عند الانتهاء من الإعداد، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكّر تغيير “llamacloud” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.
القسم | التوفر | التفاصيل / الملاحظات |
---|---|---|
نظرة عامة | ✅ | مقدمة وملخص الميزات متوفر |
قائمة المحفزات | ⛔ | لا توجد قوالب محفزات موثقة |
قائمة الموارد | ⛔ | لا توجد موارد محددة مدرجة |
قائمة الأدوات | ✅ | كل فهرس يتحول إلى أداة get_information_INDEXNAME مع متغير query |
تأمين مفاتيح API | ✅ | يستخدم env في الإعدادات مع توجيه واضح |
دعم أخذ العينات (أقل أهمية في التقييم) | ⛔ | لم يُذكر في الوثائق المتوفرة |
يتميز خادم LlamaCloud MCP بالتركيز وسهولة الإعداد لربط النماذج اللغوية الكبيرة بفهارس المستندات المُدارة. يفتقر إلى الموارد المتقدمة وقوالب المحفزات، لكن نهجه القائم على الأدوات لكل فهرس واضح وموثق جيدًا. بناءً على الجدول، فهو خيار قوي ومباشر للمطورين الذين يحتاجون إلى استرجاع مستندات قوي، لكنه ليس لمن يبحث عن ميزات MCP متقدمة مثل الموارد أو الجذور أو دعم العينات.
التقييم: 6/10
يمتلك رخصة استخدام | ✅ (MIT) |
---|---|
يمتلك أداة واحدة على الأقل | ✅ |
عدد النسخ (Forks) | 17 |
عدد النجوم (Stars) | 77 |
خادم LlamaCloud MCP هو خادم Model Context Protocol مبني بلغة TypeScript يتيح لمساعدي الذكاء الاصطناعي الوصول إلى عدة فهارس مُدارة على LlamaCloud. يتحول كل فهرس إلى أداة للبحث، مما يتيح استرجاع مستندات المؤسسات بكفاءة من مصادر مثل ملفات SEC أو بيانات الشركات الخاصة.
يمكّن الوكلاء القائمين على LLM من تنفيذ استرجاع البيانات السياقية، والبحث في مستندات المؤسسات، وتعزيز المعرفة، والاستعلام عبر فهارس متعددة، مما يجعله مثالياً لأعمال البحث، والامتثال، والتحليلات.
استخدم دائماً قسم `env` في ملف إعدادات MCP لتخزين معلومات حساسة مثل أسماء المشاريع ومفاتيح API. تجنب وضع الأسرار مباشرةً في الكود أو الملفات النصية الصريحة.
أضف مكون MCP إلى تدفق FlowHunt الخاص بك، ثم أدخل إعدادات LlamaCloud MCP في لوحة MCP. قم بتعيين النقل والاسم وعنوان URL لربط وكيل الذكاء الاصطناعي بجميع الأدوات المتاحة من الخادم.
لا، التنفيذ الحالي لا يوفر قوالب محادثة صريحة أو إدارة موارد متقدمة. تركيزه على الاسترجاع القوي للمستندات عبر الفهارس المُدارة فقط.
فعّل بحث المستندات المؤسسية القوي وتكامل المعرفة في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي لديك باستخدام خادم LlamaCloud MCP.
يعمل خادم Cloudflare MCP كجسر بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وخدمات سحابة Cloudflare، مما يتيح الأتمتة عبر اللغة الطبيعية لإعدادات التكوين، السجلات، البناء والتوثي...
يعمل خادم Lightdash MCP كحلقة وصل بين المساعدين الذكاء الاصطناعي ومنصة Lightdash، وهي منصة ذكاء أعمال حديثة، مما يتيح الوصول البرمجي السلس إلى المشاريع والمساحا...
يُمكّن خادم MongoDB MCP التكامل السلس بين المساعدين الذكيين وقواعد بيانات MongoDB، مما يسمح بإدارة القواعد مباشرة، وأتمتة الاستعلامات، واسترجاع البيانات من خلال...