Serveur MCP LlamaCloud

À quoi sert le serveur MCP “LlamaCloud” ?

Le serveur MCP LlamaCloud est un serveur Model Context Protocol (MCP) basé sur TypeScript qui connecte des assistants IA à plusieurs index gérés sur LlamaCloud. En exposant chaque index LlamaCloud comme un outil dédié, il permet aux agents IA d’effectuer des tâches de recherche et de récupération sur divers ensembles de documents structurés—tels que des dépôts SEC ou des données propres à une entreprise—directement via l’interface MCP. Cette configuration améliore les workflows de développement en facilitant l’accès à des données externes et en permettant la récupération contextuelle, la recherche documentaire et l’augmentation des connaissances pour des applications alimentées par IA. Grâce à des arguments de ligne de commande configurables, les développeurs peuvent rapidement mettre en place et gérer plusieurs index en tant qu’outils MCP, faisant de LlamaCloud un pont flexible entre les LLM et les dépôts documentaires à l’échelle de l’entreprise.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans la documentation ou le code disponibles pour le serveur MCP LlamaCloud.

Liste des ressources

Aucune ressource spécifique n’est listée ou décrite dans la documentation ou le code disponibles pour le serveur MCP LlamaCloud.

Liste des outils

• get_information_index_name
  Chaque index LlamaCloud défini dans la configuration devient un outil (ex : get_information_10k-SEC-Tesla). Chaque outil expose un paramètre query permettant la recherche dans son index géré associé.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Recherche documentaire d’entreprise
  Les développeurs peuvent configurer des outils pour différents index de documents d’entreprise (ex : dépôts SEC pour Tesla ou Apple), permettant aux agents IA de récupérer et résumer à la demande des informations d’entreprise pertinentes.
• Augmentation de connaissances dans les agents IA
  Les assistants alimentés par LLM peuvent accéder à des sources de données faisant autorité (comme des documents SEC 10k) pour des réponses plus précises et contextuelles.
• Récupération d’information multi-index
  En se connectant à plusieurs index simultanément, le serveur permet des scénarios de recherche inter-dépôts pour la recherche ou la conformité.
• Pipelines de données personnalisés
  Les équipes peuvent intégrer des ensembles de documents propriétaires dans des index LlamaCloud et les exposer de façon sécurisée aux workflows IA pour l’analyse interne ou le reporting.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et npx sont installés.
2. Ouvrez votre fichier de configuration client MCP Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP LlamaCloud sous l’objet mcpServers comme montré ci-dessous.
4. Insérez votre nom de projet LlamaCloud et votre clé API dans la section env.
5. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.

{
  "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. Assurez-vous que Node.js et npx sont installés.
2. Localisez la config MCP de Claude :
   • Mac : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP LlamaCloud dans l’objet mcpServers (voir l’exemple Windsurf ci-dessus).
4. Placez vos identifiants API dans la section env.
5. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.

Cursor

1. Installez Node.js et npx si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez le fichier de configuration client MCP de Cursor.
3. Insérez la configuration du serveur MCP LlamaCloud comme dans l’exemple Windsurf.
4. Fournissez vos identifiants API.
5. Enregistrez et redémarrez Cursor.

Cline

1. Vérifiez que Node.js et npx sont disponibles.
2. Trouvez ou créez votre fichier de configuration client MCP de Cline.
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP LlamaCloud sous mcpServers, en utilisant l’exemple ci-dessus.
4. Saisissez vos identifiants API LlamaCloud.
5. Enregistrez et redémarrez Cline.

Sécurisation des clés API

Utilisez les variables d’environnement dans la section env de votre configuration. Exemple :

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

N’exposez jamais de secrets en clair si possible.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois la configuration effectuée, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “llamacloud” par le vrai nom de votre serveur MCP et à modifier l’URL avec celle de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP LlamaCloud est ciblé et simple à configurer pour relier les LLM à des index de documents gérés. Il n’offre pas de ressources avancées ni de modèles de prompt, mais son approche par outil pour chaque index est claire et bien documentée. D’après ce tableau, c’est un choix solide et direct pour les développeurs ayant besoin d’une récupération documentaire robuste, mais pas pour ceux recherchant des fonctionnalités MCP avancées comme les ressources, les racines ou le sampling.

NOTE : 6/10

Score MCP