UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) MCP Server

Hvad gør “UNS-MCP” MCP Server?

UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) Server er en specialiseret MCP-serverimplementering designet til problemfri interaktion med Unstructured API. Den fungerer som bro mellem AI-assistenter og eksterne datakilder, connectors og arbejdsgange og muliggør forbedret automatisering og integration i udviklingsarbejdsgange. Med UNS-MCP kan udviklere og AI-klienter udføre opgaver som at liste kilder og workflows, administrere connector-livscyklusser og orkestrere datapipelines – alt sammen via standardiserede MCP-værktøjer. Ved at eksponere workflow- og connector-administration som værktøjer giver UNS-MCP Server udviklere mulighed for at automatisere rutineprægede data engineering-opgaver, strømline dataindtag og integrere med forskellige cloud- og databaseservices, hvilket accelererer udviklingen af robuste, datadrevne AI-applikationer.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner er nævnt i det tilgængelige repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er defineret eller eksponeret i det tilgængelige repository-indhold.

Liste over Værktøjer

• list_sources: Lister tilgængelige kilder fra Unstructured API.
• get_source_info: Henter detaljerede oplysninger om en specifik source-connector.
• create_source_connector: Opretter en ny source-connector.
• update_source_connector: Opdaterer en eksisterende source-connector via parametre.
• delete_source_connector: Sletter en source-connector ud fra source ID.
• list_destinations: Lister tilgængelige destinationer fra Unstructured API.
• get_destination_info: Henter detaljerede oplysninger om en specifik destination-connector.
• create_destination_connector: Opretter en destination-connector via parametre.
• update_destination_connector: Opdaterer en eksisterende destination-connector via ID.
• delete_destination_connector: Sletter en destination-connector via ID.
• list_workflows: Lister workflows fra Unstructured API.
• get_workflow_info: Henter detaljerede oplysninger om et specifikt workflow.
• create_workflow: Opretter et nyt workflow med source, destination ID mv.
• run_workflow: Kører et specifikt workflow via workflow ID.
• update_workflow: Opdaterer et eksisterende workflow via parametre.
• delete_workflow: Sletter et specifikt workflow via ID.
• list_jobs: Lister jobs for et bestemt workflow.
• get_job_info: Henter detaljerede oplysninger om et bestemt job via job ID.
• cancel_job: Sletter (annullerer) et bestemt job via ID.
• list_workflows_with_finished_jobs: Lister alle workflows med færdiggjorte jobs, inkl. source- og destinationdetaljer.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Automatisering af datapipelines: Strømlin opsætning og orkestrering af komplekse ETL-arbejdsgange (Extract, Transform, Load) ved programmatisk at styre kilder, destinationer og workflows.
• Connector-livscyklus-administration: Automatiser oprettelse, opdatering og sletning af connectors til populære cloudlagre, databaser og SaaS-platforme (fx S3, Azure, Salesforce).
• Eksekvering og overvågning af arbejdsgange: Gør det muligt for AI-assistenter at udløse, overvåge og styre jobs og workflows, hvilket sikrer smidig datadrift og hurtig reaktion på fejl eller statusændringer.
• Integration med vektordatabaser: Forbind problemfrit til vektordatabaser som Weaviate eller Pinecone og muliggør avancerede AI-applikationer med behov for vektorsøgning.
• Datastyring og audit: Programmatisk liste, inspicere og auditere alle jobs og færdiggjorte workflows for at understøtte compliance- og datastyringsbehov.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Sørg for, at forudsætninger som Python og relevante afhængigheder er installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil (fx windsurf.config.json).
3. Tilføj UNS-MCP-serveren til mcpServers-sektionen med følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft, at UNS-MCP-serveren vises som tilgængelig MCP-server.

Claude

1. Find din Claude desktop-konfigurationsfil (fx claude_desktop_config.json).
2. Tilføj UNS-MCP serverkonfigurationen som vist nedenfor:

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

3. Gem filen og genstart Claude.
4. Bekræft opsætningen ved at tjekke MCP-serverens tilgængelighed.

Cursor

1. Åbn din Cursor-konfiguration (fx cursor.config.json).
2. Tilføj MCP-serverkonfigurationen:

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

3. Gem ændringerne og genstart Cursor.
4. Valider MCP-serverforbindelsen.

Cline

1. Åbn din Cline-indstillingsfil.
2. Indsæt følgende MCP-serverkonfiguration:

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

3. Gem og genstart Cline.
4. Tjek for MCP-serverintegration.

Sikring af API-nøgler

• Brug miljøvariabler til at styre følsomme API-nøgler og legitimationsoplysninger.
• Eksempel på .env eller miljøspecifikation:

  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "din-api-nøgle",
      "AWS_KEY": "din-aws-nøgle",
      "AWS_SECRET": "din-aws-secret",
      "WEAVIATE_CLOUD_API_KEY": "din-weaviate-api-nøgle"
    },
    "inputs": {
      // Andre værktøjsspecifikke inputs
    }
  }
  

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-server-detaljer i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre "unstructured-mcp" til navnet på din egen MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

UNS-MCP-serveren udmærker sig ved værktøjsdækning og opsætningsdokumentation, men mangler eksplicit eksponering af ressourcer og promptskabeloner. Den er yderst praktisk til styring af datapipelines og connector-automatisering, men kunne forbedres med standardisering og dokumentation af MCP-ressourcer.

MCP-score

Bedømmelse: 6/10 — Serveren er funktionel og veldokumenteret til værktøjsbrug og connector-administration, men mangler vigtige MCP-funktioner som prompt- og ressource-definition samt licensafklaring. Dette reducerer dens anvendelighed til visse avancerede MCP-arbejdsgange.