Minimalistische Vektorgrafik zur Symbolisierung der Unstructured API MCP Server-Integration

KI-Agent für Unstructured MCP

Beschleunigen Sie Ihre Daten-Workflows mit der Integration des Unstructured API MCP Servers. Verwalten Sie Connectors nahtlos, automatisieren Sie die Einrichtung von Quellen und Zielen, orchestrieren Sie Workflows und überwachen Sie Jobs – alles an einem Ort. Befähigen Sie Ihre KI-Agenten zu leistungsstarken, skalierbaren Datenoperationen über Cloud-Speicher, Vektordatenbanken, Unternehmensanwendungen und mehr.

Demo buchen FlowHunt gratis testen

Vektorgrafik zur Veranschaulichung des zentralen Daten-Connector-Managements

Zentrales Daten-Connector-Management

Optimieren Sie Ihre Unternehmensintegrationen mit zentralisierten Tools zur Erstellung, Aktualisierung und Verwaltung von Quellen- und Ziel-Connectors. Verbinden Sie S3, Azure, Google Drive, Salesforce, Weaviate, Pinecone, MongoDB und viele weitere mit nur wenigen Klicks. Vereinfachen Sie die Verwaltung von Zugangsdaten und die Konfiguration für eine schnelle Bereitstellung.

Automatisierung des Connector-Lebenszyklus.: Erstellen, aktualisieren und löschen Sie Quellen- und Ziel-Connectors mit nur wenigen Klicks.
Multi-Cloud-Integration.: Verbinden Sie sich nahtlos mit AWS S3, Azure, Google Drive, OneDrive und mehr.
Zugangsdaten-Management.: Verwalten Sie API-Schlüssel und Zugangsdaten sicher für jeden Connector-Typ.
Anpassbare Einrichtung.: Passen Sie Connector-Konfigurationen und Workflows an Ihre Unternehmensdatenarchitektur an.

Vektorgrafik für Workflow-Automatisierung und Orchestrierung

Workflow-Orchestrierung & Automatisierung

Erstellen, betreiben und überwachen Sie End-to-End-Workflows, die die Datenbewegung zwischen Quellen und Zielen automatisieren. Planen Sie Jobs, verfolgen Sie Status und optimieren Sie für Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit – mit robuster Fehlerbehandlung und Echtzeit-Transparenz.

Automatisierte Workflow-Erstellung.: Entwerfen und implementieren Sie Workflows, die Quellen, Ziele und eigene Logik verbinden.
Job-Planung & Überwachung.: Verfolgen Sie den Fortschritt von Jobs, verwalten Sie Wiederholungen und sehen Sie abgeschlossene Workflows in Echtzeit.
Robuste Fehlerbehandlung.: Minimieren Sie Ausfallzeiten mit integrierter Fehlerverfolgung und Tools zum Abbrechen von Jobs.

Vektorgrafik zu Web Crawling und KI-Optimierung

Fortschrittliches Data Crawling & LLM-Optimierung

Nutzen Sie Firecrawl-basiertes Web Crawling, um Webinhalte im großen Maßstab zu extrahieren, zu analysieren und zu bereinigen. Generieren Sie automatisch LLM-optimierte Texte für Ihre KI-Modelle und integrieren Sie die Ergebnisse nahtlos in Ihre Datenpipeline.

Webinhalte extrahieren.: Durchsuchen Sie komplette Websites, holen Sie HTML ab und extrahieren Sie strukturierte Daten dank Firecrawl-Integration.
LLM-Optimierte Textgenerierung.: Verwandeln Sie gecrawlte Daten automatisch in Formate, die für große Sprachmodelle optimiert sind.
Direkte S3-Uploads.: Senden Sie extrahierte und optimierte Inhalte direkt in Ihren S3-Speicher für nahtlose Workflow-Integration.

MCP INTEGRATION

Verfügbare Integrations-Tools für Unstructured API MCP

Folgende Tools sind Teil der Unstructured API MCP-Integration:

list_sources: Listet verfügbare Quellen aus der Unstructured API auf.
get_source_info: Erhalten Sie detaillierte Informationen zu einem bestimmten Quell-Connector.
create_source_connector: Erstellen Sie einen neuen Quell-Connector mit den angegebenen Parametern.
update_source_connector: Aktualisieren Sie einen bestehenden Quell-Connector mit den bereitgestellten Parametern.
delete_source_connector: Löschen Sie einen Quell-Connector anhand seiner Source-ID.
list_destinations: Listet verfügbare Ziele aus der Unstructured API auf.
get_destination_info: Erhalten Sie detaillierte Informationen zu einem bestimmten Ziel-Connector.
create_destination_connector: Erstellen Sie einen Ziel-Connector mit Ihren gewünschten Parametern.
update_destination_connector: Aktualisieren Sie einen bestehenden Ziel-Connector anhand der Destination-ID.
delete_destination_connector: Löschen Sie einen Ziel-Connector unter Verwendung seiner Destination-ID.
list_workflows: Listet alle Workflows auf, die von der Unstructured API bereitgestellt werden.
get_workflow_info: Erhalten Sie detaillierte Informationen zu einem bestimmten Workflow.
create_workflow: Erstellen Sie einen neuen Workflow mit angegebenen Quellen, Zielen und weiteren Parametern.
update_workflow: Aktualisieren Sie einen bestehenden Workflow mit neuen Parametern.
delete_workflow: Löschen Sie einen Workflow anhand seiner ID.
run_workflow: Führen Sie einen bestimmten Workflow mit seiner Workflow-ID aus.
list_jobs: Listet Jobs für einen bestimmten Workflow von der Unstructured API auf.
get_job_info: Erhalten Sie detaillierte Informationen zu einem bestimmten Job anhand seiner Job-ID.
cancel_job: Stornieren oder löschen Sie einen bestimmten Job anhand seiner ID.
list_workflows_with_finished_jobs: Listet alle Workflows mit abgeschlossenen Jobs auf, inklusive Quell- und Ziel-Details.
invoke_firecrawl_crawlhtml: Starten Sie einen Firecrawl-Job zur Extraktion von HTML-Inhalten einer Website.
check_crawlhtml_status: Prüfen Sie den Status eines laufenden Firecrawl-HTML-Crawling-Jobs.
cancel_crawlhtml_job: Brechen Sie bei Bedarf einen laufenden Firecrawl-Crawling-Job ab.
invoke_firecrawl_llmtxt: Starten Sie einen LLM-optimierten Textgenerierungsjob aus gecrawlten Seiten mit Firecrawl.
check_llmtxt_status: Rufen Sie Status und Ergebnisse eines LLM-Textgenerierungsjobs von Firecrawl ab.
cancel_llmtxt_job: Versuchen Sie, einen LLM-Textgenerierungsjob abzubrechen (wird von Firecrawl derzeit nicht unterstützt).

Starten Sie mit dem Unstructured API MCP Server

Integrieren, verwalten und automatisieren Sie Ihre Daten-Workflows mühelos mit dem Unstructured API MCP Server. Verbinden Sie Ihre Quellen und Ziele, verschlanken Sie Ihre Prozesse und nutzen Sie leistungsstarke Tools, um Ihre Datenpipeline zu optimieren.

Get started Mehr erfahren

Was ist Unstructured

Unstructured ist eine Plattform zur Datenumwandlung, die sich auf die Verarbeitung, Extraktion und Strukturierung unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen spezialisiert hat. Das Unternehmen bietet Tools, um Rohdokumente – wie PDFs, E-Mails, HTML, Bilder und mehr – in benutzerfreundliche, maschinenlesbare Formate zu konvertieren, die sofort für KI, Analysen und Enterprise-Suchanwendungen genutzt werden können. Durch den Einsatz fortschrittlicher Parsing-, Extraktions- und Normalisierungstechnologien ermöglicht Unstructured Organisationen, verstreute und unübersichtliche Informationen zu organisieren und zu verwalten. So wird es einfacher, Daten für große Sprachmodelle (LLMs), generative KI und andere Machine-Learning-Aufgaben zu nutzen und Unternehmen können Erkenntnisse und Wert aus zuvor schwer nutzbaren Daten ziehen.

Funktionen

Was wir mit Unstructured tun können

Der Service von Unstructured ermöglicht es Nutzern, unstrukturierte Daten nahtlos für KI und Analysen umzuwandeln und aufzubereiten. Sie können Informationen aus einer Vielzahl von Dateitypen extrahieren, Daten bereinigen und organisieren sowie sie in Formate umwandeln, die für Suche, LLMs und Unternehmensanwendungen geeignet sind. Die APIs und Tools sind für Skalierbarkeit und einfache Integration konzipiert und unterstützen Workflows vom einfachen Dokumenten-Parsing bis zu komplexen Datenpipelines.

Dokumentenextraktion: Extrahieren Sie automatisch Text und Metadaten aus PDFs, E-Mails, Bildern, Präsentationen und mehr.
Datenstrukturierung: Wandeln Sie unübersichtliche, unstrukturierte Inhalte in saubere, maschinenlesbare Formate um, die für LLMs und Analysen optimiert sind.
Enterprise Search: Indexieren und bereiten Sie Dokumente auf, um die Suche und das Auffinden im Unternehmen zu verbessern.
KI- & ML-Bereitschaft: Bereiten Sie Daten so auf, dass sie von großen Sprachmodellen und generativer KI problemlos genutzt werden können.
Workflow-Automatisierung: Integrieren Sie sich in Datenpipelines, um die Verarbeitung, Bereinigung und Anreicherung von Rohinformationen zu automatisieren.

Wie KI-Agenten von Unstructured profitieren

KI-Agenten können die Fähigkeiten von Unstructured nutzen, um hochwertigen, strukturierten Input aus einer Vielzahl von unorganisierten Quellen zu erhalten. Durch die Automatisierung von Extraktion und Normalisierung gewinnen KI-Agenten zuverlässige, kontextreiche Daten, was die Genauigkeit und Effektivität nachgelagerter KI-Modelle und Entscheidungsprozesse verbessert. Dies ermöglicht robustere generative KI, bessere Sucherfahrungen und die nahtlose Integration von Unternehmenswissen in intelligente Anwendungen.