خادم LlamaCloud MCP

خادم LlamaCloud MCP

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.

ماذا يفعل خادم “LlamaCloud” MCP؟

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.

قائمة المحفزات

لا توجد قوالب محفزات صريحة مذكورة في الوثائق أو الشيفرة المتوفرة لخادم LlamaCloud MCP.

قائمة الموارد

لا توجد موارد محددة مدرجة أو موصوفة في الوثائق أو الشيفرة المتوفرة لخادم LlamaCloud MCP.

قائمة الأدوات

  • get_information_index_name
    كل فهرس معرف في الإعدادات يتحول إلى أداة (مثل get_information_10k-SEC-Tesla). كل أداة تتيح متغير query يسمح بالبحث داخل الفهرس المُدار المرتبط بها.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

  • بحث مستندات المؤسسات
    يمكن للمطورين إعداد أدوات لفهارس مستندات الشركات المختلفة (مثل ملفات SEC لشركة Tesla أو Apple)، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي باسترجاع وتلخيص المعلومات المؤسسية عند الطلب.
  • تعزيز المعرفة في وكلاء الذكاء الاصطناعي
    يستطيع المساعدون المدعومون بالنماذج اللغوية الكبيرة الوصول إلى مصادر بيانات موثوقة (مثل مستندات SEC 10k) لإجابات أكثر دقة ووعياً بالسياق.
  • استرجاع معلومات متعدد الفهارس
    من خلال الاتصال بعدة فهارس في آن واحد، يمكّن الخادم سيناريوهات بحث عبر المستودعات لأغراض البحث أو الامتثال.
  • خطوط بيانات مخصصة
    يمكن للفرق إدخال مجموعات مستندات خاصة في فهارس LlamaCloud وإتاحتها بشكل آمن لتدفقات الذكاء الاصطناعي الداخلية للتحليلات أو التقارير.

كيفية إعداده

Windsurf

  1. تأكد من تثبيت Node.js وnpx.
  2. افتح ملف إعدادات عميل Windsurf MCP.
  3. أضف خادم LlamaCloud MCP ضمن كائن mcpServers كما هو موضح أدناه.
  4. أدخل اسم مشروعك ومفتاح LlamaCloud API في قسم env.
  5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
{
  "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>"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. تأكد من تثبيت Node.js وnpx.
  2. حدد موقع إعدادات MCP الخاصة بـ Claude:
    • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  3. أضف إعداد خادم LlamaCloud MCP في كائن mcpServers (انظر مثال Windsurf أعلاه).
  4. ضع بيانات اعتماد API الخاصة بك في قسم env.
  5. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.

Cursor

  1. ثبّت Node.js وnpx إذا لم يكونا موجودين مسبقًا.
  2. افتح ملف إعدادات عميل Cursor MCP.
  3. أدرج إعداد خادم LlamaCloud MCP كما هو موضح في مثال Windsurf.
  4. زود بيانات اعتماد API الخاصة بك.
  5. احفظ وأعد تشغيل Cursor.

Cline

  1. تأكد من توفر Node.js وnpx.
  2. ابحث أو أنشئ ملف إعدادات عميل Cline MCP الخاص بك.
  3. أضف إعداد خادم LlamaCloud MCP ضمن mcpServers، باستخدام المثال أعلاه.
  4. أدخل بيانات اعتماد LlamaCloud API الخاصة بك.
  5. احفظ وأعد تشغيل Cline.

تأمين مفاتيح API

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.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في تدفق عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

FlowHunt MCP flow

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.


نظرة عامة

القسمالتوفرالتفاصيل / الملاحظات
نظرة عامةمقدمة وملخص الميزات متوفر
قائمة المحفزاتلا توجد قوالب محفزات موثقة
قائمة المواردلا توجد موارد محددة مدرجة
قائمة الأدواتكل فهرس يتحول إلى أداة get_information_INDEXNAME مع متغير query
تأمين مفاتيح APIيستخدم env في الإعدادات مع توجيه واضح
دعم أخذ العينات (أقل أهمية في التقييم)لم يُذكر في الوثائق المتوفرة

رأينا

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

تقييم MCP

يمتلك رخصة استخدام✅ (MIT)
يمتلك أداة واحدة على الأقل
عدد النسخ (Forks)17
عدد النجوم (Stars)77

الأسئلة الشائعة

ما هو خادم LlamaCloud MCP؟

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.

ما نوع المهام التي يمكّنها خادم LlamaCloud MCP؟

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.

كيف يمكنني تأمين مفاتيح API عند إعداد الخادم؟

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.

كيف أستخدم خادم LlamaCloud MCP مع FlowHunt؟

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.

هل يدعم خادم LlamaCloud MCP قوالب المحادثة أو الموارد؟

لا، التنفيذ الحالي لا يوفر قوالب محادثة صريحة أو إدارة موارد متقدمة. تركيزه على الاسترجاع القوي للمستندات عبر الفهارس المُدارة فقط.

اربط FlowHunt بخادم LlamaCloud MCP

فعّل بحث المستندات المؤسسية القوي وتكامل المعرفة في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي لديك باستخدام خادم LlamaCloud MCP.

اعرف المزيد

تكامل خادم Cloudflare MCP
تكامل خادم Cloudflare MCP

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...

4 دقيقة قراءة
Cloudflare MCP +7
خادم Lightdash MCP
خادم Lightdash MCP

خادم Lightdash MCP

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...

4 دقيقة قراءة
AI MCP Servers +4
خادم MongoDB MCP
خادم MongoDB MCP

خادم MongoDB MCP

يُمكّن خادم MongoDB MCP التكامل السلس بين المساعدين الذكيين وقواعد بيانات MongoDB، مما يسمح بإدارة القواعد مباشرة، وأتمتة الاستعلامات، واسترجاع البيانات من خلال...

4 دقيقة قراءة
AI MCP +5