UNS-MCP (Protocolo de Contexto de Modelo Não Estruturado) Servidor MCP

O que faz o Servidor MCP “UNS-MCP”?

O UNS-MCP (Protocolo de Contexto de Modelo Não Estruturado) é uma implementação especializada de servidor MCP projetada para interação perfeita com a API Unstructured. Ele atua como uma ponte entre assistentes de IA e fontes de dados externas, conectores e fluxos de trabalho, permitindo automação aprimorada e integração nos fluxos de desenvolvimento. Com o UNS-MCP, desenvolvedores e clientes de IA podem executar tarefas como listar fontes e fluxos de trabalho, gerenciar ciclos de vida de conectores e orquestrar pipelines de dados — tudo através de ferramentas MCP padronizadas. Ao expor o gerenciamento de fluxos de trabalho e conectores como ferramentas, o servidor UNS-MCP capacita desenvolvedores a automatizar tarefas rotineiras de engenharia de dados, otimizar a ingestão de dados e integrar-se com diversos serviços em nuvem e bancos de dados, acelerando assim o desenvolvimento de aplicações robustas e orientadas a dados em IA.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado no repositório ou documentação fornecidos.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito é definido ou exposto no conteúdo acessível do repositório.

Lista de Ferramentas

• list_sources: Lista fontes disponíveis na API Unstructured.
• get_source_info: Recupera informações detalhadas sobre um conector de fonte específico.
• create_source_connector: Cria um novo conector de fonte.
• update_source_connector: Atualiza um conector de fonte existente por parâmetros.
• delete_source_connector: Exclui um conector de fonte pelo ID da fonte.
• list_destinations: Lista destinos disponíveis na API Unstructured.
• get_destination_info: Recupera informações detalhadas sobre um conector de destino específico.
• create_destination_connector: Cria um conector de destino por parâmetros.
• update_destination_connector: Atualiza um conector de destino existente por ID.
• delete_destination_connector: Exclui um conector de destino por ID.
• list_workflows: Lista fluxos de trabalho da API Unstructured.
• get_workflow_info: Recupera informações detalhadas sobre um fluxo de trabalho específico.
• create_workflow: Cria um novo fluxo de trabalho com fonte, ID de destino, etc.
• run_workflow: Executa um fluxo de trabalho específico por ID.
• update_workflow: Atualiza um fluxo de trabalho existente por parâmetros.
• delete_workflow: Exclui um fluxo de trabalho específico por ID.
• list_jobs: Lista tarefas para um determinado fluxo de trabalho.
• get_job_info: Recupera informações detalhadas sobre uma tarefa específica pelo ID.
• cancel_job: Exclui (cancela) uma tarefa específica por ID.
• list_workflows_with_finished_jobs: Lista todos os fluxos de trabalho com tarefas concluídas, incluindo detalhes de fonte e destino.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Automação de Pipeline de Dados: Otimize a configuração e orquestração de fluxos ETL (Extração, Transformação, Carga) complexos gerenciando fontes, destinos e fluxos de trabalho programaticamente.
• Gerenciamento do Ciclo de Vida de Conectores: Automatize a criação, atualização e exclusão de conectores para plataformas populares de armazenamento em nuvem, bancos de dados e SaaS (por exemplo, S3, Azure, Salesforce).
• Execução e Monitoramento de Fluxos de Trabalho: Permita que assistentes de IA acionem, monitorem e gerenciem tarefas e fluxos de trabalho, garantindo operações de dados suaves e resposta rápida a falhas ou mudanças de status.
• Integração com Bancos de Dados Vetoriais: Conecte-se facilmente a bancos de dados vetoriais como Weaviate ou Pinecone, habilitando aplicações avançadas de IA que exigem busca vetorial.
• Governança e Auditoria de Dados: Liste, inspecione e audite programaticamente todas as tarefas e fluxos de trabalho concluídos para suportar compliance e necessidades de governança de dados.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Python e dependências relevantes estejam instalados.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf (ex.: windsurf.config.json).
3. Adicione o servidor UNS-MCP à seção mcpServers usando o seguinte trecho JSON:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor UNS-MCP aparece como disponível.

Claude

1. Localize o arquivo de configuração desktop do Claude (ex.: claude_desktop_config.json).
2. Adicione a configuração do servidor UNS-MCP conforme abaixo:

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

3. Salve o arquivo e reinicie o Claude.
4. Confirme a configuração verificando a disponibilidade do servidor MCP.

Cursor

1. Abra sua configuração do Cursor (ex.: cursor.config.json).
2. Adicione a configuração do servidor MCP:

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

3. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
4. Valide a conexão com o servidor MCP.

Cline

1. Abra o arquivo de configurações do Cline.
2. Insira a seguinte configuração de servidor MCP:

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

3. Salve e reinicie o Cline.
4. Verifique a integração do servidor MCP.

Protegendo Chaves de API

• Use variáveis de ambiente para gerenciar chaves de API e credenciais sensíveis.
• Exemplo de .env ou especificação de ambiente:

  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "sua-api-key",
      "AWS_KEY": "sua-aws-key",
      "AWS_SECRET": "seu-aws-secret",
      "WEAVIATE_CLOUD_API_KEY": "sua-weaviate-api-key"
    },
    "inputs": {
      // Outros inputs específicos de ferramentas
    }
  }
  

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "unstructured-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as funções e capacidades. Lembre-se de alterar "unstructured-mcp" para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O servidor UNS-MCP se destaca na cobertura de ferramentas e documentação de configuração, mas carece de exposição explícita de recursos e templates de prompt. É altamente prático para gerenciamento de pipelines de dados e automação de conectores, mas poderia melhorar na padronização de recursos MCP e documentação.

Pontuação MCP

Avaliação: 6/10 — O servidor é funcional e bem documentado quanto ao uso de ferramentas e gerenciamento de conectores, mas falta recursos MCP fundamentais como definição de prompts e recursos, além de clareza de licenciamento. Isso reduz sua utilidade para alguns fluxos de trabalho MCP avançados.