UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) MCP-server

Hva gjør “UNS-MCP” MCP-serveren?

UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) Server er en spesialisert MCP-serverimplementasjon laget for sømløs interaksjon med Unstructured API. Den fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, koblinger og arbeidsflyter, noe som muliggjør avansert automatisering og integrasjon i utviklingsarbeidsflyter. Med UNS-MCP kan utviklere og AI-klienter utføre oppgaver som å liste kilder og arbeidsflyter, styre koblingenes livssyklus og orkestrere datapipelines – alt gjennom standardiserte MCP-verktøy. Ved å eksponere arbeidsflyt- og koblingshåndtering som verktøy gir UNS-MCP-serveren utviklere mulighet til å automatisere rutinemessige data engineering-oppgaver, effektivisere datainntak og integrere med ulike sky- og databaser, og dermed akselerere utviklingen av robuste, datadrevne AI-applikasjoner.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i det tilgjengelige depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er definert eller eksponert i det tilgjengelige depotinnholdet.

Liste over verktøy

• list_sources: Lister tilgjengelige kilder fra Unstructured API.
• get_source_info: Henter detaljert informasjon om en spesifikk kildekobling.
• create_source_connector: Oppretter en ny kildekobling.
• update_source_connector: Oppdaterer en eksisterende kildekobling via parametere.
• delete_source_connector: Sletter en kildekobling via kilde-ID.
• list_destinations: Lister tilgjengelige destinasjoner fra Unstructured API.
• get_destination_info: Henter detaljert informasjon om en spesifikk destinasjonskobling.
• create_destination_connector: Oppretter en destinasjonskobling via parametere.
• update_destination_connector: Oppdaterer en eksisterende destinasjonskobling via ID.
• delete_destination_connector: Sletter en destinasjonskobling via ID.
• list_workflows: Lister arbeidsflyter fra Unstructured API.
• get_workflow_info: Henter detaljert informasjon om en spesifikk arbeidsflyt.
• create_workflow: Oppretter en ny arbeidsflyt med kilde, destinasjons-ID m.m.
• run_workflow: Kjører en spesifikk arbeidsflyt via arbeidsflyt-ID.
• update_workflow: Oppdaterer en eksisterende arbeidsflyt via parametere.
• delete_workflow: Sletter en spesifikk arbeidsflyt via ID.
• list_jobs: Lister jobber for en spesifikk arbeidsflyt.
• get_job_info: Henter detaljert informasjon om en spesifikk jobb via jobb-ID.
• cancel_job: Sletter (avbryter) en spesifikk jobb via ID.
• list_workflows_with_finished_jobs: Lister alle arbeidsflyter med fullførte jobber, inkludert kilde- og destinasjonsdetaljer.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisering av datapipelines: Effektiviser oppsett og orkestrering av komplekse ETL-arbeidsflyter (Extract, Transform, Load) ved å programmere styring av kilder, destinasjoner og arbeidsflyter.
• Livssyklushåndtering av koblinger: Automatiser opprettelse, oppdatering og fjerning av koblinger for populære skytjenester, databaser og SaaS-plattformer (f.eks. S3, Azure, Salesforce).
• Utførelse og overvåkning av arbeidsflyter: Gi AI-assistenter mulighet til å trigge, overvåke og styre jobber og arbeidsflyter, for å sikre jevne dataoperasjoner og rask respons på feil eller statusendringer.
• Integrasjon med vektordatabaser: Koble sømløst til vektordatabaser som Weaviate eller Pinecone, og muliggjør avanserte AI-applikasjoner med behov for vektorsøk.
• Data governance og revisjon: List, inspiser og revider alle jobber og fullførte arbeidsflyter programmatisk for å støtte etterlevelse og krav til data governance.

Slik setter du opp

Windsurf

1. Sørg for at nødvendige forutsetninger som Python og relevante avhengigheter er installert.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din (f.eks. windsurf.config.json).
3. Legg til UNS-MCP-serveren i mcpServers-seksjonen med følgende JSON-snutt:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Kontroller at UNS-MCP-serveren vises som tilgjengelig MCP-server.

Claude

1. Finn Claude desktop-konfigurasjonsfilen din (f.eks. claude_desktop_config.json).
2. Legg til UNS-MCP-serverkonfigurasjonen slik:

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

3. Lagre filen og start Claude på nytt.
4. Bekreft oppsettet ved å sjekke MCP-serverens tilgjengelighet.

Cursor

1. Åpne Cursor-konfigurasjonen din (f.eks. cursor.config.json).
2. Legg til MCP-serverkonfigurasjonen:

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

3. Lagre endringene og start Cursor på nytt.
4. Valider MCP-servertilkoblingen.

Cline

1. Åpne innstillingsfilen for Cline.
2. Sett inn følgende MCP-serverkonfigurasjon:

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

3. Lagre og start Cline på nytt.
4. Sjekk for MCP-serverintegrasjon.

Sikring av API-nøkler

• Bruk miljøvariabler for å håndtere sensitive API-nøkler og legitimasjon.
• Eksempel på .env eller miljøspesifikasjon:

  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "din-api-nøkkel",
      "AWS_KEY": "din-aws-nøkkel",
      "AWS_SECRET": "ditt-aws-secret",
      "WEAVIATE_CLOUD_API_KEY": "din-weaviate-api-nøkkel"
    },
    "inputs": {
      // Andre verktøys-spesifikke inputs
    }
  }
  

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruk av 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 din AI-agent:

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

{
  "unstructured-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre "unstructured-mcp" til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.

Oversikt

Vår vurdering

UNS-MCP-serveren utmerker seg på dekning av verktøy og oppsettsdokumentasjon, men mangler eksplisitt ressurs- og promptmaleksponering. Den er svært praktisk for administrasjon av datapipelines og automatisering av koblinger, men kan forbedre MCP-ressursstandardisering og dokumentasjon.

MCP-score

Vurdering: 6/10 — Serveren er funksjonell og godt dokumentert for bruk av verktøy og koblingshåndtering, men mangler viktige MCP-funksjoner som prompt- og ressursdefinisjon samt klarhet i lisensiering. Dette reduserer nytteverdien for enkelte avanserte MCP-arbeidsflyter.