خادم UNS-MCP (بروتوكول سياق النماذج غير المهيكلة) MCP

ماذا يفعل خادم MCP “UNS-MCP”؟

يُعد خادم UNS-MCP (بروتوكول سياق النماذج غير المهيكلة) تطبيقًا متخصصًا لخادم MCP تم تصميمه للتفاعل السلس مع واجهة Unstructured API. يعمل كجسر بين المساعدين الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات الخارجية والموصلات وتدفقات العمل، مما يمكّن من أتمتة وتكامل متقدم ضمن تدفقات التطوير. من خلال UNS-MCP، يمكن للمطورين وعملاء الذكاء الاصطناعي تنفيذ مهام مثل عرض المصادر وتدفقات العمل، وإدارة دورة حياة الموصلات، وتنظيم خطوط البيانات، وكل ذلك من خلال أدوات MCP القياسية. من خلال إتاحة إدارة تدفقات العمل والموصلات كأدوات، يمكّن خادم UNS-MCP المطورين من أتمتة مهام هندسة البيانات الروتينية، وتبسيط إدخال البيانات، والتكامل مع خدمات السحابة وقواعد البيانات المختلفة، مما يسرّع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي القوية والمعتمدة على البيانات.

قائمة النماذج الجاهزة (Prompts)

لا توجد قوالب للنماذج الجاهزة مذكورة في المستودع أو الوثائق المقدمة.

قائمة الموارد

لا توجد موارد محددة أو مكشوفة صراحة في محتوى المستودع المتاح.

قائمة الأدوات

• list_sources: يعرض المصادر المتاحة من Unstructured API.
• get_source_info: يسترجع معلومات تفصيلية حول موصل مصدر معين.
• create_source_connector: ينشئ موصل مصدر جديد.
• update_source_connector: يحدّث موصل مصدر قائم بحسب المعطيات.
• delete_source_connector: يحذف موصل مصدر عبر معرف المصدر.
• list_destinations: يعرض الوجهات المتاحة من Unstructured API.
• get_destination_info: يسترجع معلومات تفصيلية حول موصل وجهة معين.
• create_destination_connector: ينشئ موصل وجهة عبر المعطيات.
• update_destination_connector: يحدّث موصل وجهة قائم عبر المعرف.
• delete_destination_connector: يحذف موصل وجهة عبر المعرف.
• list_workflows: يعرض تدفقات العمل من Unstructured API.
• get_workflow_info: يسترجع معلومات تفصيلية حول تدفق عمل معين.
• create_workflow: ينشئ تدفق عمل جديد بمصدر، معرف وجهة، إلخ.
• run_workflow: يشغّل تدفق عمل معين بمعرف التدفق.
• update_workflow: يحدّث تدفق عمل قائم عبر المعطيات.
• delete_workflow: يحذف تدفق عمل معين بالمعرف.
• list_jobs: يعرض المهام الخاصة بتدفق عمل معين.
• get_job_info: يسترجع معلومات تفصيلية حول مهمة معينة بمعرف المهمة.
• cancel_job: يحذف (يلغي) مهمة محددة بالمعرف.
• list_workflows_with_finished_jobs: يعرض جميع تدفقات العمل ذات المهام المنتهية بما في ذلك تفاصيل المصدر والوجهة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• أتمتة خطوط البيانات: تبسيط إعداد وتنظيم تدفقات ETL (الاستخراج، التحويل، التحميل) المعقدة من خلال إدارة المصادر والوجهات وتدفقات العمل برمجياً.
• إدارة دورة حياة الموصلات: أتمتة إنشاء وتحديث وحذف الموصلات لمنصات التخزين السحابي، وقواعد البيانات، ومنصات SaaS الشهيرة (مثل S3، أزور، سيلزفورس).
• تنفيذ ومراقبة تدفقات العمل: تمكين المساعدين الذكاء الاصطناعي من بدء ومراقبة وإدارة المهام وتدفقات العمل، لضمان عمليات بيانات سلسة والاستجابة السريعة للأعطال أو تغييرات الحالة.
• التكامل مع قواعد البيانات الشعاعية: التواصل السلس مع قواعد البيانات الشعاعية مثل Weaviate أو Pinecone، لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تتطلب إمكانيات بحث شعاعي.
• حوكمة البيانات والتدقيق: عرض وفحص وتدقيق جميع المهام وتدفقات العمل المكتملة برمجياً لدعم الامتثال واحتياجات حوكمة البيانات.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Python وجميع التبعيات اللازمة.
2. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf الخاص بك (مثلاً: windsurf.config.json).
3. أضف خادم UNS-MCP إلى قسم mcpServers باستخدام المقطع التالي من JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من ظهور خادم UNS-MCP كخادم MCP متاح.

Claude

1. حدد موقع ملف إعدادات Claude لسطح المكتب (مثلاً: claude_desktop_config.json).
2. أضف إعداد خادم UNS-MCP كما هو موضح أدناه:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

3. احفظ الملف وأعد تشغيل Claude.
4. تأكد من الإعداد عن طريق التحقق من توفر خادم MCP.

Cursor

1. افتح إعدادات Cursor (مثلاً: cursor.config.json).
2. أضف إعداد الخادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

3. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
4. تحقق من اتصال الخادم MCP.

Cline

1. افتح ملف إعدادات Cline الخاص بك.
2. أدخل إعداد خادم MCP التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

3. احفظ وأعد تشغيل Cline.
4. تحقق من تكامل خادم MCP.

تأمين مفاتيح واجهة البرمجة API

• استخدم متغيرات البيئة لإدارة مفاتيح API الحساسة وبيانات الاعتماد.
• مثال على ملف .env أو إعداد متغيرات البيئة:

  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key",
      "AWS_KEY": "your-aws-key",
      "AWS_SECRET": "your-aws-secret",
      "WEAVIATE_CLOUD_API_KEY": "your-weaviate-api-key"
    },
    "inputs": {
      // مدخلات خاصة بالأدوات الأخرى
    }
  }
  

كيفية استخدام MCP هذا 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 الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام تنسيق JSON التالي:

{
  "unstructured-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً الآن على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير "unstructured-mcp" إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

يتفوق خادم UNS-MCP في تغطية الأدوات ووضوح التوثيق للإعداد، لكنه يفتقر إلى الكشف عن الموارد وقوالب النماذج الجاهزة صراحة. هو عملي جداً لإدارة خطوط البيانات وأتمتة الموصلات، ولكنه قد يتحسن في توحيد موارد MCP والتوثيق.

درجة MCP

التقييم: 6/10 — الخادم عملي وموثق جيدًا من حيث استخدام الأدوات وإدارة الموصلات، لكنه يفتقر لبعض ميزات MCP الأساسية مثل تعريف النماذج والموارد، بالإضافة إلى وضوح الترخيص، مما يقلل من فائدته في بعض تدفقات MCP المتقدمة.