LlamaCloud MCP 서버

“LlamaCloud” MCP 서버는 어떤 역할을 하나요?

LlamaCloud MCP 서버는 LlamaCloud의 여러 관리형 인덱스에 AI 어시스턴트를 연결하는 TypeScript 기반 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. 각 LlamaCloud 인덱스를 독립된 도구로 노출하여, AI 에이전트가 SEC 공시자료나 회사별 데이터 등 구조화된 문서 집합을 MCP 인터페이스를 통해 직접 검색·탐색할 수 있습니다. 이 구조는 외부 데이터에 손쉽게 접근할 수 있도록 하여, 맥락 데이터 검색, 문서 탐색, AI 기반 지식 확장 등 개발 워크플로우를 강화합니다. 커맨드라인 인자만 설정하면 여러 인덱스를 MCP 도구로 빠르게 운영할 수 있어, LlamaCloud는 LLM과 엔터프라이즈 문서 저장소 사이의 유연한 다리 역할을 합니다.

프롬프트 목록

LlamaCloud MCP 서버의 공식 문서나 코드에서는 별도의 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

LlamaCloud MCP 서버의 공식 문서나 코드에 별도의 리소스가 구체적으로 명시되어 있지 않습니다.

도구 목록

• get_information_index_name
  설정에 정의된 각 LlamaCloud 인덱스가 하나의 도구(예: get_information_10k-SEC-Tesla)가 됩니다. 각 도구는 해당 인덱스 내에서 검색할 수 있는 query 파라미터를 제공합니다.

MCP 서버 활용 예시

• 엔터프라이즈 문서 검색
  개발자는 SEC 공시자료(예: Tesla, Apple) 등 다양한 회사 문서 인덱스를 도구로 구성하여, AI 에이전트가 필요한 기업 정보를 실시간으로 검색·요약하도록 할 수 있습니다.
• AI 에이전트의 지식 확장
  LLM 기반 어시스턴트가 10K SEC 문서 등 신뢰성 있는 데이터 소스를 활용하여, 더 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공합니다.
• 다중 인덱스 정보 검색
  여러 인덱스에 동시에 연결해 연구, 컴플라이언스 등 교차 저장소 검색 시나리오를 구현할 수 있습니다.
• 맞춤형 데이터 파이프라인
  자체적인 문서 집합을 LlamaCloud 인덱스로 등록하고, 이를 AI 워크플로우에 안전하게 노출하여 내부 분석·리포팅에 활용할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 npx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf MCP 클라이언트 설정 파일을 엽니다.
3. 아래 예시처럼 mcpServers 객체에 LlamaCloud MCP 서버를 추가하세요.
4. env 섹션에 LlamaCloud 프로젝트 이름과 API 키를 입력하세요.
5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

{
  "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. Node.js와 npx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude MCP 설정 파일 위치:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. mcpServers 객체에 LlamaCloud MCP 서버 설정을 추가하세요 (Windsurf 예시 참조).
4. env 섹션에 API 인증 정보를 입력하세요.
5. 저장 후 Claude를 재시작하세요.

Cursor

1. Node.js와 npx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor MCP 클라이언트 설정 파일을 엽니다.
3. Windsurf 예시와 같이 LlamaCloud MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. API 인증 정보를 입력하세요.
5. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. Node.js와 npx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline MCP 클라이언트 설정 파일을 찾거나 새로 만드세요.
3. 위 예시처럼 mcpServers에 LlamaCloud MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. LlamaCloud API 인증 정보를 입력하세요.
5. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

API 키 보안

설정 파일의 env 섹션을 환경 변수로 사용하세요. 예시:

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

가능한 한 평문에 비밀 정보를 노출하지 마세요.

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에서 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “llamacloud"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

요약 표

평가

LlamaCloud MCP 서버는 LLM과 관리형 문서 인덱스를 연결하는 데 특화되어 있으며, 설정도 간편합니다. 고급 리소스나 프롬프트 템플릿 등은 없지만, 인덱스별 도구 중심 접근 방식이 명확하고 문서화도 잘 되어 있습니다. 표 기준으로 볼 때, 견고한 문서 검색이 필요한 개발자에게는 적합하지만, 리소스/루트/샘플링 등 고급 MCP 기능이 필요한 경우에는 다소 부족합니다.

평점: 6/10

MCP 점수