LlamaCloud MCP-server

Hva gjør “LlamaCloud” MCP-serveren?

LlamaCloud MCP-serveren er en TypeScript-basert Model Context Protocol (MCP)-server som kobler AI-assistenter til flere administrerte indekser på LlamaCloud. Ved å eksponere hver LlamaCloud-indeks som et eget verktøy gir den AI-agenter muligheten til å utføre søk og henting på tvers av ulike strukturerte dokumentsett – som SEC-arkiver eller selskapsdata – direkte gjennom MCP-grensesnittet. Denne løsningen forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å gi enkel tilgang til eksterne data, og forenkler oppgaver som kontekstuell datahenting, dokumentsøk og kunnskapsforsterkning for AI-drevne applikasjoner. Med konfigurerbare kommandolinjeargumenter kan utviklere raskt sette opp og administrere flere indekser som MCP-verktøy, noe som gjør LlamaCloud til en fleksibel bro mellom LLM-er og dokumentlager i bedriftsskala.

Liste over prompt-maler

Det er ikke nevnt eksplisitte prompt-maler i tilgjengelig dokumentasjon eller kode for LlamaCloud MCP-serveren.

Liste over ressurser

Det er ikke listet eller beskrevet spesifikke ressurser i tilgjengelig dokumentasjon eller kode for LlamaCloud MCP-serveren.

Liste over verktøy

• get_information_index_name
  Hver LlamaCloud-indeks definert i konfigurasjonen blir et verktøy (f.eks. get_information_10k-SEC-Tesla). Hvert verktøy har en query-parameter som gjør det mulig å søke i den tilknyttede administrerte indeksen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Dokumentsøk i bedrifter
  Utviklere kan konfigurere verktøy for ulike dokumentindekser (f.eks. SEC-arkiver for Tesla eller Apple), slik at AI-agenter kan hente og oppsummere relevant selskapsinformasjon på forespørsel.
• Kunnskapsforsterkning i AI-agenter
  LLM-drevne assistenter kan hente autoritative datakilder (som 10k SEC-dokumenter) for mer presise og kontekstavhengige svar.
• Henting av informasjon fra flere indekser
  Ved å koble til flere indekser samtidig muliggjør serveren søk på tvers av arkiver for forskning eller etterlevelse.
• Egendefinerte datapipelines
  Team kan koble proprietære dokumentsett til LlamaCloud-indekser og eksponere dem sikkert for AI-arbeidsflyter til intern analyse eller rapportering.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js og npx installert.
2. Åpne konfigurasjonsfilen for Windsurf MCP-klienten.
3. Legg til LlamaCloud MCP-serveren under mcpServers-objektet som vist nedenfor.
4. Sett inn ditt LlamaCloud-prosjektnavn og API-nøkkel i env-seksjonen.
5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.

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

Claude

1. Sørg for at Node.js og npx er installert.
2. Finn Claudes MCP-konfigurasjon:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Legg til LlamaCloud MCP-serverkonfigurasjonen i mcpServers-objektet (se Windsurf-eksempelet ovenfor).
4. Legg inn dine API-opplysninger i env-seksjonen.
5. Lagre endringene og start Claude på nytt.

Cursor

1. Installer Node.js og npx hvis det ikke allerede er installert.
2. Åpne Cursor sin MCP-klientkonfigurasjonsfil.
3. Sett inn LlamaCloud MCP-serverkonfigurasjonen som vist i Windsurf-eksempelet.
4. Legg inn dine API-opplysninger.
5. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

1. Forsikre deg om at Node.js og npx er tilgjengelig.
2. Finn eller opprett din Cline MCP-klientkonfigurasjonsfil.
3. Legg til LlamaCloud MCP-serverkonfig under mcpServers, bruk eksempelet over.
4. Oppgi dine LlamaCloud API-opplysninger.
5. Lagre og start Cline på nytt.

Sikring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler i env-seksjonen i konfigurasjonen din. Eksempel:

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

Unngå å eksponere hemmeligheter i klartekst hvis mulig.

Hvordan bruke denne MCP-en i arbeidsflyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre “llamacloud” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

LlamaCloud MCP-serveren er fokusert og enkel å sette opp for å koble LLM-er til administrerte dokumentindekser. Den mangler avanserte ressurser og prompt-maler, men den verktøybaserte tilnærmingen for hver indeks er ryddig og godt dokumentert. Basert på tabellene er dette et solid og rett frem valg for utviklere som trenger robust dokumenthenting, men ikke for de som ønsker avanserte MCP-funksjoner som ressurser, røtter eller sampling.

RATING: 6/10

MCP-score