UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) MCP-palvelin

UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) MCP-palvelin

UNS-MCP on erikoistunut MCP-palvelin, joka mahdollistaa tekoälyavustajille ja kehittäjille datatyönkulkujen automatisoinnin, liittimien hallinnan ja monimutkaisten ETL-putkien orkestroinnin Unstructured API:n kautta.

Mitä “UNS-MCP” MCP-palvelin tekee?

UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) -palvelin on erikoistunut MCP-palvelintoteutus, joka on suunniteltu saumattomaan vuorovaikutukseen Unstructured API:n kanssa. Se toimii sillanrakentajana tekoälyavustajien ja ulkoisten tietolähteiden, liittimien ja työnkulkujen välillä mahdollistaen laajemman automaation ja integraation kehitysprosessien sisällä. UNS-MCP:n avulla kehittäjät ja AI-asiakkaat voivat suorittaa tehtäviä kuten lähteiden ja työnkulkujen listaus, liitinten elinkaaren hallinta ja dataputkien orkestrointi — kaikki vakiomuotoisten MCP-työkalujen kautta. Tuomalla työnkulku- ja liitinhallinnan työkalumuotoon, UNS-MCP-palvelin mahdollistaa rutiininomaisten data engineering -tehtävien automaation, sujuvoittaa tiedonsiirtoa ja mahdollistaa integraation erilaisiin pilvi- ja tietokantapalveluihin, mikä nopeuttaa vankkojen, dataohjattujen AI-sovellusten kehitystä.

Kehotepohjien lista

Tarjotussa tietovarastossa tai dokumentaatiossa ei ole mainittu kehotepohjia.

Resurssien lista

Yhtään eksplisiittistä resurssia ei ole määritelty tai tuotu näkyville saatavilla olevassa tietovarastosisällössä.

Työkalujen lista

  • list_sources: Listaa käytettävissä olevat lähteet Unstructured API:sta.
  • get_source_info: Hakee yksityiskohtaiset tiedot tietystä lähdeliittimestä.
  • create_source_connector: Luo uuden lähdeliittimen.
  • update_source_connector: Päivittää olemassa olevan lähdeliittimen parametrien perusteella.
  • delete_source_connector: Poistaa lähdeliittimen lähteen tunnisteella.
  • list_destinations: Listaa käytettävissä olevat kohteet Unstructured API:sta.
  • get_destination_info: Hakee yksityiskohtaiset tiedot tietystä kohdeliittimestä.
  • create_destination_connector: Luo uuden kohdeliittimen parametrien perusteella.
  • update_destination_connector: Päivittää olemassa olevan kohdeliittimen tunnisteella.
  • delete_destination_connector: Poistaa kohdeliittimen tunnisteella.
  • list_workflows: Listaa työnkulut Unstructured API:sta.
  • get_workflow_info: Hakee yksityiskohtaiset tiedot tietystä työnkulusta.
  • create_workflow: Luo uuden työnkulun lähteellä, kohdetunnisteella jne.
  • run_workflow: Suorittaa työnkulun työnkulun tunnisteella.
  • update_workflow: Päivittää olemassa olevan työnkulun parametrien perusteella.
  • delete_workflow: Poistaa tietyn työnkulun tunnisteella.
  • list_jobs: Listaa tietyn työnkulun työt.
  • get_job_info: Hakee yksityiskohtaiset tiedot tietystä työstä työn tunnisteella.
  • cancel_job: Poistaa (peruuttaa) tietyn työn tunnisteella.
  • list_workflows_with_finished_jobs: Listaa kaikki työnkulut, joilla on valmiit työt, mukaan lukien lähde- ja kohdetiedot.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

  • Dataputkien automaatio: Tehosta monimutkaisten ETL (Extract, Transform, Load) -työnkulkujen perustamista ja orkestrointia hallitsemalla ohjelmallisesti lähteitä, kohteita ja työnkulkuja.
  • Liitinten elinkaaren hallinta: Automatisoi liittimien luominen, päivittäminen ja poistaminen suosittuihin pilvitallennus-, tietokanta- ja SaaS-alustoihin (esim. S3, Azure, Salesforce).
  • Työnkulkujen suoritus ja valvonta: Mahdollista tekoälyavustajille töiden ja työnkulkujen käynnistys, valvonta ja hallinta varmistaen sujuvat dataoperaatiot ja nopean reagoinnin vikatilanteisiin tai tilamuutoksiin.
  • Integraatio vektoripohjaisiin tietokantoihin: Yhdistä saumattomasti vektorikantoihin kuten Weaviate tai Pinecone mahdollistaen kehittyneet AI-sovellukset, jotka vaativat vektorihakua.
  • Tietohallinta ja auditointi: Listaa, tarkastele ja auditoi ohjelmallisesti kaikki työt ja valmistuneet työnkulut tukemaan vaatimustenmukaisuutta ja tietohallinnan tarpeita.

Kuinka ottaa käyttöön

Windsurf

  1. Varmista, että Python ja vaadittavat riippuvuudet on asennettu.
  2. Etsi Windsurf-asetustiedostosi (esim. windsurf.config.json).
  3. Lisää UNS-MCP-palvelin mcpServers-osioon seuraavalla JSON-koodilla:
    {
      "mcpServers": {
        "unstructured-mcp": {
          "command": "uns-mcp",
          "args": ["server"]
        }
      }
    }
    
  4. Tallenna asetukset ja käynnistä Windsurf uudelleen.
  5. Varmista, että UNS-MCP-palvelin näkyy käytettävissä olevana MCP-palvelimena.

Claude

  1. Etsi Clauden työpöytäasetustiedosto (esim. claude_desktop_config.json).
  2. Lisää UNS-MCP-palvelimen konfiguraatio seuraavasti:
    {
      "mcpServers": {
        "unstructured-mcp": {
          "command": "uns-mcp",
          "args": ["server"]
        }
      }
    }
    
  3. Tallenna tiedosto ja käynnistä Claude uudelleen.
  4. Varmista asennus tarkistamalla MCP-palvelimen saatavuus.

Cursor

  1. Avaa Cursorin asetukset (esim. cursor.config.json).
  2. Lisää MCP-palvelimen konfiguraatio:
    {
      "mcpServers": {
        "unstructured-mcp": {
          "command": "uns-mcp",
          "args": ["server"]
        }
      }
    }
    
  3. Tallenna muutokset ja käynnistä Cursor uudelleen.
  4. Vahvista MCP-palvelinyhteys.

Cline

  1. Avaa Cline-asetustiedostosi.
  2. Lisää seuraava MCP-palvelimen konfiguraatio:
    {
      "mcpServers": {
        "unstructured-mcp": {
          "command": "uns-mcp",
          "args": ["server"]
        }
      }
    }
    
  3. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.
  4. Tarkista MCP-palvelinintegraatio.

API-avainten suojaus

  • Käytä ympäristömuuttujia hallitaksesi arkaluonteisia API-avaimia ja tunnistetietoja.
  • Esimerkki .env- tai ympäristömäärityksestä:
    {
      "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": {
        // Muut työkalukohtaiset syötteet
      }
    }
    

Näin käytät MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentin ja yhdistämällä sen AI-agenttiisi:

FlowHunt MCP flow

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-asetuksissa lisää MCP-palvelimesi tiedot tässä JSON-muodossa:

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

Kun konfiguroitu, AI-agentti pystyy käyttämään tätä MCP:tä työkaluna ja hyödyntämään kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa "unstructured-mcp" MCP-palvelimesi todelliseen nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.


Yhteenveto

OsioSaatavuusLisätietoja
Yleiskuvaus
Kehotepohjien listaKehotepohjia ei löytynyt.
Resurssien listaMCP-resursseja ei eksplisiittisesti tuotu näkyviin.
Työkalujen listaKuvattu README:ssä.
API-avainten suojausYmpäristömuuttujat liittimille ja Anthropic API -avaimelle.
Näytteenotto (arvioinnissa vähemmän tärkeää)Ei mainittu.

Mielipiteemme

UNS-MCP-palvelin loistaa työkalukattavuudessa ja asennusdokumentaatiossa, mutta eksplisiittiset resurssi- ja kehotepohjarajapinnat puuttuvat. Se on erittäin käytännöllinen dataputkien hallintaan ja liitinautomaatioon, mutta MCP-resurssien standardoinnissa ja dokumentaatiossa on kehittämisen varaa.

MCP-pisteet

Onko LICENSE-tiedosto⛔ (Ei LICENSE-tiedostoa)
Vähintään yksi työkalu
Haarukoiden määrä13
Tähtien määrä30

Arvosana: 6/10 — Palvelin on toimiva ja hyvin dokumentoitu työkalujen käyttöön ja liitinhallintaan, mutta siltä puuttuu keskeisiä MCP-ominaisuuksia kuten kehotepohja- ja resurssimääritykset sekä lisensointiselkeys. Tämä rajoittaa sen käyttökelpoisuutta joissakin edistyneissä MCP-työnkuluissa.

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on UNS-MCP-palvelin?

UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) -palvelin on MCP-toteutus Unstructured API:n kanssa vuorovaikutukseen. Sen avulla tekoälyavustajat ja kehittäjät voivat automatisoida liitinhallinnan, orkestroida datatyönkulkuja ja tehostaa tiedon integrointia omissa AI-projekteissaan.

Mitä tehtäviä UNS-MCP voi automatisoida?

UNS-MCP automatisoi liittimien listauksen, luonnin, päivityksen ja poistamisen, työnkulkujen elinkaaren hallinnan, ETL-dataputkien ajon, töiden valvonnan sekä integraation pilvi- ja tietokantapalveluihin — kaikki vakiomuotoisten MCP-työkalujen kautta.

Miten otan UNS-MCP:n käyttöön FlowHuntissa?

Lisää MCP-komponentti FlowHunt-työnkulkuusi. Asetuspaneelissa lisää UNS-MCP-palvelimesi tiedot vaaditussa JSON-muodossa. Yhdistä se AI-agenttiisi ottaaksesi kaikki ominaisuudet käyttöön.

Onko UNS-MCP:lle lisenssi?

Tällä hetkellä tietovarastossa ei ole LICENSE-tiedostoa. Tarkista lisenssiehdot omaan käyttötarkoitukseesi ennen tuotantokäyttöönottoa.

Mitkä ovat UNS-MCP:n pääasialliset käyttötapaukset?

Tärkeimpiä käyttötapauksia ovat dataputkien automaatio, liitinten elinkaaren hallinta, työnkulkujen suorittaminen ja valvonta, integraatio vektoripohjaisiin tietokantoihin sekä tietohallinnan ja auditoinnin tukeminen AI-pohjaisissa ympäristöissä.

Automatisoi työnkulut UNS-MCP:llä

Hyödynnä UNS-MCP:ä tehostaaksesi tekoälytyönkulkujen automaatiota, liitinhallintaa ja dataputkien orkestrointia suoraan FlowHuntissa.

Lue lisää

UnifAI MCP -palvelin
UnifAI MCP -palvelin

UnifAI MCP -palvelin

UnifAI MCP -palvelin yhdistää tekoälyavustajat ulkoisiin tietolähteisiin, API-rajapintoihin ja palveluihin, mahdollistaen edistyneen automaation ja työnkulkujen...

2 min lukuaika
AI Automation +3
ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi
ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi

ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi

ModelContextProtocol (MCP) -palvelin toimii siltana tekoälyagenttien ja ulkoisten tietolähteiden, APIen ja palveluiden välillä, mahdollistaen FlowHunt-käyttäjil...

3 min lukuaika
AI Integration +4
Databricks MCP -palvelin
Databricks MCP -palvelin

Databricks MCP -palvelin

Databricks MCP -palvelin yhdistää AI-avustajat Databricks-ympäristöihin, mahdollistaen autonomisen Unity Catalog -metadatan ja dataresurssien tutkimisen, ymmärt...

3 min lukuaika
AI MCP Server +5