Servidor LlamaCloud MCP

¿Qué hace el Servidor “LlamaCloud” MCP?

El Servidor LlamaCloud MCP es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) basado en TypeScript que conecta asistentes de IA a múltiples índices gestionados en LlamaCloud. Al exponer cada índice de LlamaCloud como una herramienta dedicada, permite a los agentes de IA realizar tareas de búsqueda y recuperación en distintos conjuntos de documentos estructurados—como archivos SEC o datos específicos de la empresa—directamente a través de la interfaz MCP. Esta configuración mejora los flujos de desarrollo al permitir fácil acceso a datos externos, facilitando tareas como recuperación contextual de datos, búsqueda de documentos e incremento de conocimiento para aplicaciones impulsadas por IA. Con argumentos configurables por línea de comandos, los desarrolladores pueden configurar y gestionar rápidamente múltiples índices como herramientas MCP, haciendo de LlamaCloud un puente flexible entre LLMs y repositorios de documentos a escala empresarial.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt explícitas en la documentación o código disponible para el Servidor LlamaCloud MCP.

Lista de Recursos

No se listan ni describen recursos específicos en la documentación o código disponible para el Servidor LlamaCloud MCP.

Lista de Herramientas

• get_information_index_name
  Cada índice de LlamaCloud definido en la configuración se convierte en una herramienta (por ejemplo, get_information_10k-SEC-Tesla). Cada herramienta expone un parámetro query que permite buscar dentro de su índice gestionado asociado.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Búsqueda de Documentos Empresariales
  Los desarrolladores pueden configurar herramientas para diferentes índices de documentos de empresas (por ejemplo, archivos SEC de Tesla o Apple), permitiendo a los agentes de IA recuperar y resumir información corporativa relevante bajo demanda.
• Aumento de Conocimiento en Agentes de IA
  Asistentes impulsados por LLM pueden acceder a fuentes de datos autoritativas (como documentos 10k SEC) para respuestas más precisas y contextualizadas.
• Recuperación de Información Multi-Índice
  Al conectarse a múltiples índices a la vez, el servidor permite escenarios de búsqueda cruzada entre repositorios para tareas de investigación o cumplimiento.
• Pipelines de Datos Personalizados
  Los equipos pueden conectar conjuntos de documentos propietarios a índices de LlamaCloud y exponerlos de manera segura a flujos de trabajo de IA para analítica interna o reportes.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js y npx instalados.
2. Abre tu archivo de configuración del cliente Windsurf MCP.
3. Agrega el Servidor LlamaCloud MCP bajo el objeto mcpServers como se muestra abajo.
4. Inserta el nombre de tu proyecto LlamaCloud y tu clave API en la sección env.
5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.

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

Claude

1. Asegúrate de que Node.js y npx estén instalados.
2. Localiza la configuración MCP de Claude:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Agrega la configuración del Servidor LlamaCloud MCP en el objeto mcpServers (ver ejemplo de Windsurf arriba).
4. Coloca tus credenciales API en la sección env.
5. Guarda los cambios y reinicia Claude.

Cursor

1. Instala Node.js y npx si aún no lo están.
2. Abre el archivo de configuración del cliente Cursor MCP.
3. Inserta la configuración del Servidor LlamaCloud MCP como se muestra en el ejemplo de Windsurf.
4. Proporciona tus credenciales API.
5. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js y npx estén disponibles.
2. Busca o crea tu archivo de configuración de cliente Cline MCP.
3. Agrega la configuración del Servidor LlamaCloud MCP bajo mcpServers, usando el ejemplo anterior.
4. Introduce tus credenciales API de LlamaCloud.
5. Guarda y reinicia Cline.

Seguridad de las Claves API

Utiliza variables de entorno en la sección env de tu configuración. Ejemplo:

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

Nunca expongas secretos en texto plano si puedes evitarlo.

Cómo usar este MCP en los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “llamacloud” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

LlamaCloud MCP Server está enfocado y es fácil de configurar para conectar LLMs a índices de documentos gestionados. Carece de recursos avanzados y plantillas de prompt, pero su enfoque basado en herramientas por índice es limpio y está bien documentado. Según las tablas, es una opción sólida y sencilla para desarrolladores que necesitan recuperación robusta de documentos, pero no para quienes buscan características MCP avanzadas como recursos, raíces o muestreo.

PUNTUACIÓN: 6/10

Puntuación MCP