LlamaCloud MCP-palvelin

Mitä “LlamaCloud” MCP-palvelin tekee?

LlamaCloud MCP-palvelin on TypeScript-pohjainen Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka yhdistää tekoälyavustajat useisiin hallittuihin indekseihin LlamaCloudissa. Jokainen LlamaCloud-indeksi altistetaan omana työkalunaan, jolloin tekoälyagentit voivat hakea ja noutaa tietoa erilaisista rakenteisista dokumenttijoukoista – kuten SEC-raporteista tai yrityskohtaisista aineistoista – suoraan MCP-rajapinnan kautta. Tämä parantaa kehitysprosesseja tarjoamalla helpon pääsyn ulkoisiin datoihin ja mahdollistaa kontekstuaalisen tiedonhaun, dokumenttien haun sekä tietämyksen laajentamisen tekoälypohjaisille sovelluksille. Konfiguroitavien komentoriviparametrien avulla kehittäjät voivat nopeasti luoda ja hallita useita indeksejä MCP-työkaluina, tehden LlamaCloudista joustavan sillan LLM:ien ja yrityksen asiakirjavarastojen välillä.

Prompt-pohjat

Erillisiä prompt-pohjia ei mainita saatavilla olevassa dokumentaatiossa tai koodissa LlamaCloud MCP-palvelimelle.

Resurssit

Ei erillisiä resursseja kuvattu tai listattu saatavilla olevassa dokumentaatiossa tai koodissa LlamaCloud MCP-palvelimelle.

Työkalut

• get_information_index_name
  Jokainen konfiguraatiossa määritelty LlamaCloud-indeksi muuttuu työkaluksi (esim. get_information_10k-SEC-Tesla). Jokainen työkalu tarjoaa query-parametrin, jolla voi hakea kyseisen hallitun indeksin sisältä.

Käyttötapauksia tälle MCP-palvelimelle

• Yritysdokumenttien haku
  Kehittäjät voivat konfiguroida työkaluja eri yritysten dokumentti-indekseille (esim. SEC-raportit Teslalle tai Applelle), jolloin tekoälyagentit voivat hakea ja tiivistää yritysten tietoja tarpeen mukaan.
• Tietämyksen laajennus tekoälyagenteissa
  LLM-pohjaiset avustajat voivat hyödyntää auktoritatiivisia tietolähteitä (kuten 10k SEC -dokumentteja) tuottaakseen tarkempia ja kontekstitietoisia vastauksia.
• Moni-indeksin tiedonhaku
  Palvelin mahdollistaa useiden indeksien yhdistämisen ja hakemisen samanaikaisesti esimerkiksi tutkimus- tai vaatimustenmukaisuustehtäviin.
• Omat dataputket
  Tiimit voivat liittää omat dokumenttijoukkonsa LlamaCloud-indekseihin ja tarjota nämä turvallisesti AI-työnkulkuihin sisäistä analytiikkaa tai raportointia varten.

Näin otat sen käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että Node.js ja npx on asennettu.
2. Avaa Windsurf MCP -asiakasohjelman konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää LlamaCloud MCP-palvelin mcpServers-objektiin alla olevan mukaisesti.
4. Lisää LlamaCloud-projektinimesi ja API-avaimesi env-osioon.
5. Tallenna asetukset ja käynnistä Windsurf uudelleen.

{
  "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. Varmista, että Node.js ja npx on asennettu.
2. Etsi Clauden MCP-konfiguraatiotiedosto:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Lisää LlamaCloud MCP-palvelimen konfiguraatio mcpServers-objektiin (katso Windsurf-esimerkki yllä).
4. Lisää API-tunnuksesi env-osioon.
5. Tallenna muutokset ja käynnistä Claude uudelleen.

Cursor

1. Asenna Node.js ja npx, jos niitä ei ole jo asennettu.
2. Avaa Cursorin MCP-asiakasohjelman konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää LlamaCloud MCP-palvelimen konfiguraatio Windsurf-esimerkin mukaisesti.
4. Lisää API-tunnuksesi.
5. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.

Cline

1. Varmista, että Node.js ja npx ovat käytettävissä.
2. Etsi tai luo Cline MCP-asiakasohjelman konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää LlamaCloud MCP-palvelimen konfiguraatio mcpServers:iin yllä olevan esimerkin mukaisesti.
4. Syötä LlamaCloud API -tunnuksesi.
5. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.

API-avainten suojaaminen

Käytä ympäristömuuttujia konfiguraatiosi env-osiossa. Esimerkki:

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

Älä koskaan tallenna tunnuksia selväkielisenä, jos se on vältettävissä.

Näin käytät MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Lisätäksesi MCP-palvelimia FlowHunt-työnkulkuusi, aloita lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se tekoälyagenttiisi:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon lisää MCP-palvelimesi tiedot tässä JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, tekoälyagentti voi käyttää MCP-palvelinta työkaluna, jolla on pääsy kaikkiin sen toimintoihin ja ominaisuuksiin. Muista vaihtaa “llamacloud” MCP-palvelimesi todelliseen nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yleiskatsaus

Mielipiteemme

LlamaCloud MCP-palvelin on keskittynyt ja helppo ottaa käyttöön LLM-yhteyksiin hallittuihin dokumentti-indekseihin. Kehittyneitä resursseja tai prompt-pohjia ei ole, mutta työkalupohjainen lähestymistapa jokaista indeksiä kohden on selkeä ja hyvin dokumentoitu. Taulukoiden perusteella kyseessä on vankka ja suoraviivainen valinta kehittäjille, jotka tarvitsevat tehokasta dokumenttien hakua, mutta ei niille, jotka etsivät kehittyneitä MCP-ominaisuuksia kuten resursseja, rootseja tai samplingia.

ARVOSANA: 6/10

MCP-pisteet