Server MCP LlamaCloud

Cosa fa il server MCP “LlamaCloud”?

Il Server MCP LlamaCloud è un server Model Context Protocol (MCP) basato su TypeScript che collega gli assistenti AI a molteplici indici gestiti su LlamaCloud. Espone ogni indice LlamaCloud come uno strumento dedicato, dando la possibilità agli agenti AI di eseguire ricerche e recuperare dati su una vasta gamma di insiemi strutturati di documenti—come archivi SEC o dati specifici aziendali—direttamente tramite l’interfaccia MCP. Questa impostazione migliora i workflow di sviluppo permettendo un facile accesso a dati esterni, facilitando attività come recupero contestuale dei dati, ricerca documentale e integrazione della conoscenza per applicazioni AI. Grazie agli argomenti configurabili da linea di comando, gli sviluppatori possono impostare e gestire rapidamente più indici come strumenti MCP, rendendo LlamaCloud un ponte flessibile tra LLM e repository documentali su scala enterprise.

Elenco dei Prompt

Non sono menzionati prompt template espliciti nella documentazione o nel codice disponibile per il Server MCP LlamaCloud.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa specifica è elencata o descritta nella documentazione o nel codice disponibile per il Server MCP LlamaCloud.

Elenco degli Strumenti

• get_information_index_name
  Ogni indice LlamaCloud definito nella configurazione diventa uno strumento (ad es. get_information_10k-SEC-Tesla). Ogni strumento espone un parametro query che consente la ricerca all’interno del relativo indice gestito.

Casi d’uso di questo Server MCP

• Ricerca Documentale Aziendale
  Gli sviluppatori possono configurare strumenti per diversi indici documentali aziendali (ad es. archivi SEC per Tesla o Apple), permettendo agli agenti AI di recuperare e riassumere informazioni aziendali rilevanti su richiesta.
• Integrazione della Conoscenza negli Agenti AI
  Assistenti alimentati da LLM possono accedere a fonti dati autorevoli (come documenti SEC 10k) per risposte più accurate e consapevoli del contesto.
• Recupero Informazioni Multi-Indice
  Collegandosi contemporaneamente a più indici, il server abilita scenari di ricerca trasversale tra repository per attività di ricerca o compliance.
• Pipeline Dati Personalizzate
  I team possono collegare insiemi documentali proprietari agli indici LlamaCloud ed esporli in modo sicuro ai workflow AI per analytics o reportistica interna.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js e npx installati.
2. Apri il file di configurazione del client MCP di Windsurf.
3. Aggiungi il Server MCP LlamaCloud sotto l’oggetto mcpServers come mostrato sotto.
4. Inserisci il nome del progetto LlamaCloud e la chiave API nella sezione env.
5. Salva la configurazione e riavvia 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. Assicurati che Node.js e npx siano installati.
2. Trova la configurazione MCP di Claude:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Aggiungi la configurazione del Server MCP LlamaCloud nell’oggetto mcpServers (vedi esempio Windsurf sopra).
4. Inserisci le tue credenziali API nella sezione env.
5. Salva le modifiche e riavvia Claude.

Cursor

1. Installa Node.js e npx se non già presenti.
2. Apri il file di configurazione MCP del client Cursor.
3. Inserisci la configurazione del Server MCP LlamaCloud come mostrato nell’esempio Windsurf.
4. Fornisci le tue credenziali API.
5. Salva e riavvia Cursor.

Cline

1. Assicurati che Node.js e npx siano disponibili.
2. Trova o crea il file di configurazione MCP del client Cline.
3. Aggiungi la configurazione del Server MCP LlamaCloud sotto mcpServers, utilizzando l’esempio sopra.
4. Inserisci le tue credenziali API LlamaCloud.
5. Salva e riavvia Cline.

Proteggere le chiavi API

Usa variabili ambiente nella sezione env della configurazione. Esempio:

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

Evita il più possibile di esporre segreti in chiaro.

Come utilizzare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “llamacloud” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Il Server MCP LlamaCloud è focalizzato e semplice da configurare per collegare LLM a indici documentali gestiti. Manca di risorse avanzate e prompt template, ma l’approccio tool-based per ogni indice è pulito e ben documentato. In base alle tabelle, è una scelta solida e diretta per sviluppatori che necessitano di recupero documentale robusto, ma non per chi cerca funzionalità MCP avanzate come risorse, roots o sampling.

VALUTAZIONE: 6/10

MCP Score