Serwer LlamaCloud MCP

Co robi serwer “LlamaCloud” MCP?

Serwer LlamaCloud MCP to oparty na TypeScript Model Context Protocol (MCP), który łączy asystentów AI z wieloma zarządzanymi indeksami na LlamaCloud. Udostępniając każdy indeks LlamaCloud jako osobne narzędzie, umożliwia agentom AI wykonywanie zadań wyszukiwania i pobierania informacji w różnych uporządkowanych zbiorach dokumentów — takich jak zgłoszenia SEC czy dane firmowe — bezpośrednio przez interfejs MCP. Takie rozwiązanie usprawnia procesy deweloperskie, zapewniając łatwy dostęp do danych zewnętrznych, co ułatwia kontekstowe pobieranie danych, wyszukiwanie dokumentów i wzbogacanie wiedzy w aplikacjach AI. Dzięki konfigurowalnym argumentom wiersza poleceń deweloperzy mogą szybko skonfigurować i zarządzać wieloma indeksami jako narzędziami MCP, czyniąc LlamaCloud elastycznym mostem między LLM a repozytoriami dokumentów na skalę przedsiębiorstwa.

Lista promptów

W dostępnej dokumentacji ani kodzie serwera LlamaCloud MCP nie wspomniano o jawnych szablonach promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani kodzie serwera LlamaCloud MCP nie wymieniono ani nie opisano żadnych konkretnych zasobów.

Lista narzędzi

• get_information_index_name
  Każdy indeks LlamaCloud zdefiniowany w konfiguracji staje się narzędziem (np. get_information_10k-SEC-Tesla). Każde narzędzie udostępnia parametr query, pozwalający przeszukiwać powiązany zarządzany indeks.

Zastosowania tego serwera MCP

• Wyszukiwanie dokumentów w przedsiębiorstwie
  Programiści mogą konfigurować narzędzia dla różnych indeksów dokumentów firmowych (np. zgłoszenia SEC dla Tesli lub Apple), umożliwiając agentom AI pobieranie i podsumowywanie istotnych informacji korporacyjnych na żądanie.
• Wzbogacanie wiedzy w agentach AI
  Asystenci oparci o LLM mogą korzystać z autorytatywnych źródeł danych (jak dokumenty 10k SEC), by generować trafniejsze i bardziej kontekstowe odpowiedzi.
• Wielokrotne przeszukiwanie indeksów
  Poprzez jednoczesne połączenie z wieloma indeksami serwer umożliwia przeszukiwanie wielu repozytoriów przy zadaniach badawczych lub compliance.
• Własne pipeline’y danych
  Zespoły mogą podłączać własne zbiory dokumentów do indeksów LlamaCloud i udostępniać je bezpiecznie przepływom AI do analiz wewnętrznych czy raportowania.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i npx.
2. Otwórz plik konfiguracyjny klienta Windsurf MCP.
3. Dodaj serwer LlamaCloud MCP w obiekcie mcpServers jak poniżej.
4. Wstaw nazwę projektu LlamaCloud oraz klucz API do sekcji env.
5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.

{
  "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. Upewnij się, że Node.js i npx są zainstalowane.
2. Zlokalizuj konfigurację MCP Claude’a:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Dodaj konfigurację serwera LlamaCloud MCP w obiekcie mcpServers (patrz przykład Windsurf powyżej).
4. Umieść dane uwierzytelniające API w sekcji env.
5. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude’a.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i npx, jeśli nie są jeszcze obecne.
2. Otwórz plik konfiguracyjny klienta Cursor MCP.
3. Wstaw konfigurację serwera LlamaCloud MCP jak w przykładzie Windsurf.
4. Dodaj swoje dane uwierzytelniające API.
5. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js i npx są dostępne.
2. Znajdź lub utwórz plik konfiguracyjny klienta Cline MCP.
3. Dodaj konfigurację serwera LlamaCloud MCP pod mcpServers, korzystając z powyższego przykładu.
4. Wprowadź dane uwierzytelniające do API LlamaCloud.
5. Zapisz i zrestartuj Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj zmiennych środowiskowych w sekcji env pliku konfiguracyjnego. Przykład:

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

Nie ujawniaj sekretów w postaci jawnej, jeśli to możliwe.

Jak używać MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “llamacloud” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać własny URL.

Przegląd

Nasza opinia

LlamaCloud MCP Server jest wyspecjalizowany i łatwy do skonfigurowania, gdy zależy nam na połączeniu LLM z zarządzanymi indeksami dokumentów. Brakuje w nim zaawansowanych zasobów i szablonów promptów, ale podejście narzędziowe dla każdego indeksu jest przejrzyste i dobrze udokumentowane. Bazując na tabeli, to solidny i prosty wybór dla deweloperów potrzebujących niezawodnego pobierania dokumentów, ale nie dla tych, którzy szukają rozbudowanych funkcji MCP, takich jak zasoby, korzenie czy sampling.

OCENA: 6/10

Ocena MCP