LlamaCloud MCP-server

Hvad gør “LlamaCloud” MCP-serveren?

LlamaCloud MCP-serveren er en TypeScript-baseret Model Context Protocol (MCP) server, der forbinder AI-assistenter med flere administrerede indekser på LlamaCloud. Ved at eksponere hvert LlamaCloud-indeks som et dedikeret værktøj, gør den AI-agenter i stand til at udføre søge- og hentningsopgaver på tværs af forskellige strukturerede dokumentsamlinger – såsom SEC-rapporter eller virksomhedsspecifikke data – direkte via MCP-grænsefladen. Denne opsætning forbedrer udviklings-workflows ved at give nem adgang til eksterne data, hvilket muliggør opgaver som kontekstuel datahentning, dokumentsøgning og vidensudvidelse for AI-drevne applikationer. Med konfigurerbare kommandolinjeparametre kan udviklere hurtigt opsætte og administrere flere indekser som MCP-værktøjer, hvilket gør LlamaCloud til en fleksibel bro mellem LLM’er og virksomheds­dokument­repositorier i stor skala.

Liste over prompts

Der nævnes ingen eksplicitte promptskabeloner i den tilgængelige dokumentation eller kode for LlamaCloud MCP-serveren.

Liste over ressourcer

Der er ikke listet eller beskrevet specifikke ressourcer i den tilgængelige dokumentation eller kode for LlamaCloud MCP-serveren.

Liste over værktøjer

• get_information_index_name
  Hvert LlamaCloud-indeks, der er defineret i konfigurationen, bliver et værktøj (f.eks. get_information_10k-SEC-Tesla). Hvert værktøj eksponerer en query-parameter, som muliggør søgning i det tilknyttede administrerede indeks.

Brugsscenarier for denne MCP-server

• Virksomhedsdokumentsøgning
  Udviklere kan konfigurere værktøjer til forskellige virksomheds­dokumentindekser (f.eks. SEC-rapporter for Tesla eller Apple), så AI-agenter kan hente og opsummere relevant firmainformation efter behov.
• Vidensudvidelse i AI-agenter
  LLM-drevne assistenter kan trække på autoritative datakilder (som 10k SEC-dokumenter) for mere præcise, kontekstuelle svar.
• Multi-indeks informationshentning
  Ved at forbinde til flere indekser samtidigt gør serveren det muligt med tvær-repositorie-søgninger til research- eller complianceformål.
• Skræddersyede datarørledninger
  Teams kan tilføje proprietære dokumentsamlinger til LlamaCloud-indekser og eksponere dem sikkert til AI-workflows til intern analyse eller rapportering.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js og npx installeret.
2. Åbn din Windsurf MCP-klientkonfigurationsfil.
3. Tilføj LlamaCloud MCP-serveren under mcpServers-objektet som vist nedenfor.
4. Indsæt dit LlamaCloud-projektnavn og API-nøgle i env-sektionen.
5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.

{
  "mcpServers": {
    "llamacloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@llamaindex/mcp-server-llamacloud",
        "--index",
        "10k-SEC-Tesla",
        "--description",
        "10k SEC-dokumenter fra 2023 for Tesla",
        "--index",
        "10k-SEC-Apple",
        "--description",
        "10k SEC-dokumenter fra 2023 for Apple"
      ],
      "env": {
        "LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<YOUR_PROJECT_NAME>",
        "LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Sørg for, at Node.js og npx er installeret.
2. Find Claude’s MCP-konfiguration:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Tilføj LlamaCloud MCP-serverkonfigurationen i mcpServers-objektet (se Windsurf-eksemplet ovenfor).
4. Placer dine API-legitimationsoplysninger i env-sektionen.
5. Gem ændringer og genstart Claude.

Cursor

1. Installer Node.js og npx, hvis det ikke allerede er til stede.
2. Åbn Cursors MCP-klientkonfigurationsfil.
3. Indsæt LlamaCloud MCP-serverkonfigurationen som vist i Windsurf-eksemplet.
4. Tilføj dine API-legitimationsoplysninger.
5. Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Sørg for, at Node.js og npx er tilgængelige.
2. Find eller opret din Cline MCP-klientkonfigurationsfil.
3. Tilføj LlamaCloud MCP-serverkonfigurationen under mcpServers, brug eksemplet ovenfor.
4. Indtast dine LlamaCloud API-legitimationsoplysninger.
5. Gem og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler i env-sektionen af din konfiguration. Eksempel:

"env": {
  "LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<YOUR_PROJECT_NAME>",
  "LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
}

Undgå altid at eksponere hemmeligheder i klartekst, hvor det er muligt.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "llamacloud": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “llamacloud” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores mening

LlamaCloud MCP-serveren er fokuseret og nem at opsætte til at forbinde LLM’er med administrerede dokumentindekser. Den mangler avancerede ressourcer og promptskabeloner, men dens værktøjsbaserede tilgang for hvert indeks er enkel og veldokumenteret. Baseret på tabellen er det et solidt, ligetil valg for udviklere, der har brug for robust dokumenthentning, men ikke for dem, der søger avancerede MCP-funktioner som ressourcer, rødder eller sampling.

KARAKTER: 6/10

MCP-score