UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) MCP Server

Cosa fa il server MCP “UNS-MCP”?

Il server UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) è un’implementazione MCP specializzata progettata per un’interazione fluida con l’API Unstructured. Serve da ponte tra assistenti AI, fonti dati esterne, connettori e workflow, abilitando un’automazione avanzata e integrazione nei processi di sviluppo. Con UNS-MCP, sviluppatori e client AI possono svolgere attività come elencare fonti e workflow, gestire il ciclo di vita dei connettori e orchestrare pipeline dati—tutto tramite strumenti MCP standardizzati. Esporre la gestione di workflow e connettori come strumenti consente agli sviluppatori di automatizzare attività di data engineering ricorrenti, semplificare l’ingestione dei dati e integrarsi con vari servizi cloud e database, accelerando così lo sviluppo di applicazioni AI robuste e data-driven.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nel repository o nella documentazione forniti.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è definita o esposta nei contenuti accessibili del repository.

Elenco degli Strumenti

• list_sources: Elenca le fonti disponibili tramite l’API Unstructured.
• get_source_info: Recupera informazioni dettagliate su un determinato connettore di fonte.
• create_source_connector: Crea un nuovo connettore di fonte.
• update_source_connector: Aggiorna un connettore di fonte esistente tramite parametri.
• delete_source_connector: Elimina un connettore di fonte tramite ID fonte.
• list_destinations: Elenca le destinazioni disponibili tramite l’API Unstructured.
• get_destination_info: Recupera informazioni dettagliate su un determinato connettore di destinazione.
• create_destination_connector: Crea un connettore di destinazione tramite parametri.
• update_destination_connector: Aggiorna un connettore di destinazione esistente tramite ID.
• delete_destination_connector: Elimina un connettore di destinazione tramite ID.
• list_workflows: Elenca i workflow tramite l’API Unstructured.
• get_workflow_info: Recupera informazioni dettagliate su uno specifico workflow.
• create_workflow: Crea un nuovo workflow con fonte, ID destinazione, ecc.
• run_workflow: Avvia uno specifico workflow tramite ID workflow.
• update_workflow: Aggiorna un workflow esistente tramite parametri.
• delete_workflow: Elimina uno specifico workflow tramite ID.
• list_jobs: Elenca i job per uno specifico workflow.
• get_job_info: Recupera informazioni dettagliate su un job specifico tramite ID job.
• cancel_job: Elimina (annulla) un job specifico tramite ID.
• list_workflows_with_finished_jobs: Elenca tutti i workflow con job completati, inclusi dettagli su fonte e destinazione.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Automazione delle Pipeline Dati: Semplifica la configurazione e l’orchestrazione di workflow ETL (Extract, Transform, Load) complessi gestendo sorgenti, destinazioni e workflow in modo programmato.
• Gestione del Ciclo di Vita dei Connettori: Automatizza la creazione, l’aggiornamento e la cancellazione di connettori per storage cloud, database e piattaforme SaaS popolari (ad es. S3, Azure, Salesforce).
• Esecuzione e Monitoraggio dei Workflow: Consente agli assistenti AI di avviare, monitorare e gestire job e workflow, garantendo operazioni dati fluide e risposta rapida a errori o cambi di stato.
• Integrazione con Database Vettoriali: Connessione nativa a database vettoriali come Weaviate o Pinecone, abilitando applicazioni AI avanzate che richiedono capacità di ricerca vettoriale.
• Data Governance e Auditing: Permette di elencare, ispezionare e auditare in modo programmato tutti i job e i workflow completati, supportando la conformità e le esigenze di governance dei dati.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python e le relative dipendenze siano installati.
2. Individua il file di configurazione di Windsurf (ad es. windsurf.config.json).
3. Aggiungi il server UNS-MCP alla sezione mcpServers usando il seguente snippet JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server UNS-MCP appaia tra i server MCP disponibili.

Claude

1. Individua il file di configurazione desktop di Claude (ad es. claude_desktop_config.json).
2. Aggiungi la configurazione del server UNS-MCP come mostrato di seguito:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

3. Salva il file e riavvia Claude.
4. Conferma la configurazione verificando la disponibilità del server MCP.

Cursor

1. Apri la configurazione di Cursor (ad es. cursor.config.json).
2. Aggiungi la configurazione del server MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

3. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
4. Valida la connessione al server MCP.

Cline

1. Apri il file delle impostazioni di Cline.
2. Inserisci la seguente configurazione MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "unstructured-mcp": {
         "command": "uns-mcp",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

3. Salva e riavvia Cline.
4. Controlla l’integrazione del server MCP.

Sicurezza delle API Key

• Utilizza variabili d’ambiente per gestire chiavi API e credenziali sensibili.
• Esempio di specifica .env o ambiente:

  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "la-tua-api-key",
      "AWS_KEY": "la-tua-aws-key",
      "AWS_SECRET": "il-tuo-aws-secret",
      "WEAVIATE_CLOUD_API_KEY": "la-tua-weaviate-api-key"
    },
    "inputs": {
      // Altri input specifici degli strumenti
    }
  }
  

Come usare questo MCP nei flussi

Uso di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso 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 usando questo formato JSON:

{
  "unstructured-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://iltuomcpserver.esempio/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare "unstructured-mcp" con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Il server UNS-MCP eccelle nella copertura degli strumenti e nella documentazione di setup, ma manca l’esposizione esplicita di risorse e template di prompt. È estremamente pratico per la gestione delle pipeline dati e l’automazione dei connettori, ma potrebbe migliorare nella standardizzazione delle risorse MCP e nella documentazione.

MCP Score

Valutazione: 6/10 — Il server è funzionale e ben documentato per l’uso degli strumenti e la gestione dei connettori, ma mancano alcune feature MCP chiave come la definizione di prompt e risorse, oltre alla chiarezza sulla licenza. Questo ne riduce l’utilità per alcuni workflow MCP avanzati.