LlamaCloud MCP Server

Wat doet de “LlamaCloud” MCP Server?

De LlamaCloud MCP Server is een TypeScript-gebaseerde Model Context Protocol (MCP)-server die AI-assistenten verbindt met meerdere beheerde indexen op LlamaCloud. Door elke LlamaCloud-index als een aparte tool beschikbaar te maken, stelt het AI-agenten in staat om zoek- en opvragingstaken uit te voeren over verschillende gestructureerde documentensets—zoals SEC-filings of bedrijfsspecifieke data—direct via de MCP-interface. Deze opzet verbetert ontwikkelworkflows door eenvoudige toegang tot externe data mogelijk te maken, en ondersteunt taken zoals contextuele data-opvraging, documentzoektocht en kennisverrijking voor AI-gedreven applicaties. Met configureerbare commandoregelargumenten kunnen ontwikkelaars snel meerdere indexen als MCP-tools opzetten en beheren, waardoor LlamaCloud een flexibele brug vormt tussen LLM’s en ondernemingsbrede documentrepositories.

Lijst van Prompts

Geen expliciete prompt-templates vermeld in de beschikbare documentatie of code voor de LlamaCloud MCP Server.

Lijst van Resources

Geen specifieke resources vermeld of beschreven in de beschikbare documentatie of code voor de LlamaCloud MCP Server.

Lijst van Tools

• get_information_index_name
  Elke LlamaCloud-index die in de configuratie is gedefinieerd, wordt een tool (bijvoorbeeld get_information_10k-SEC-Tesla). Elke tool biedt een query-parameter waarmee je binnen de bijbehorende beheerde index kunt zoeken.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Enterprise Documentzoektocht
  Ontwikkelaars kunnen tools configureren voor verschillende bedrijfsdocumentindexen (zoals SEC-filings voor Tesla of Apple), zodat AI-agenten relevante bedrijfsinformatie op aanvraag kunnen ophalen en samenvatten.
• Kennisverrijking in AI-agenten
  LLM-gestuurde assistenten kunnen gebruikmaken van gezaghebbende databronnen (zoals 10k SEC-documenten) voor meer nauwkeurige, contextbewuste antwoorden.
• Multi-index Informatieopvraging
  Door verbinding te maken met meerdere indexen tegelijk maakt de server cross-repository-zoekscenario’s mogelijk voor research- of compliance-taken.
• Aangepaste Datapijplijnen
  Teams kunnen bedrijfseigen documentensets in LlamaCloud-indexen plaatsen en deze veilig beschikbaar stellen aan AI-workflows voor interne analytics of rapportage.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Node.js en npx hebt geïnstalleerd.
2. Open je Windsurf MCP-clientconfiguratiebestand.
3. Voeg de LlamaCloud MCP Server toe onder het mcpServers-object zoals hieronder getoond.
4. Vul je LlamaCloud-projectnaam en API-sleutel in bij het env-gedeelte.
5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.

{
  "mcpServers": {
    "llamacloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@llamaindex/mcp-server-llamacloud",
        "--index",
        "10k-SEC-Tesla",
        "--description",
        "10k SEC-documenten uit 2023 voor Tesla",
        "--index",
        "10k-SEC-Apple",
        "--description",
        "10k SEC-documenten uit 2023 voor Apple"
      ],
      "env": {
        "LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<YOUR_PROJECT_NAME>",
        "LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zorg dat Node.js en npx zijn geïnstalleerd.
2. Zoek Claude’s MCP-configuratie:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Voeg de LlamaCloud MCP Server-configuratie toe in het mcpServers-object (zie Windsurf-voorbeeld hierboven).
4. Plaats je API-inloggegevens in het env-gedeelte.
5. Sla de wijzigingen op en herstart Claude.

Cursor

1. Installeer Node.js en npx indien nog niet aanwezig.
2. Open het MCP-clientconfiguratiebestand van Cursor.
3. Voeg de LlamaCloud MCP Server-configuratie toe zoals in het Windsurf-voorbeeld.
4. Vul je API-inloggegevens in.
5. Sla op en herstart Cursor.

Cline

1. Zorg dat Node.js en npx beschikbaar zijn.
2. Zoek of maak je Cline MCP-clientconfiguratiebestand aan.
3. Voeg de LlamaCloud MCP Server-configuratie toe onder mcpServers, met gebruik van het voorbeeld hierboven.
4. Vul je LlamaCloud API-inloggegevens in.
5. Sla op en herstart Cline.

API-sleutels beveiligen

Gebruik omgevingsvariabelen in het env-gedeelte van je configuratie. Voorbeeld:

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

Voorkom waar mogelijk het openlijk tonen van geheimen in platte tekst.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je het met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in het volgende JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “llamacloud” te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server URL.

Overzicht

Onze mening

LlamaCloud MCP Server is doelgericht en eenvoudig op te zetten voor het verbinden van LLM’s met beheerde documentindexen. Het mist geavanceerde resources en prompt-templates, maar de op tools gebaseerde benadering per index is overzichtelijk en goed gedocumenteerd. Op basis van de tabellen is het een degelijke, eenvoudige keuze voor ontwikkelaars die robuuste documentopvraging nodig hebben, maar niet voor wie op zoek is naar geavanceerde MCP-functies als resources, roots of sampling.

SCORE: 6/10

MCP Score