Serverul LlamaCloud MCP

Ce face Serverul “LlamaCloud” MCP?

Serverul LlamaCloud MCP este un server Model Context Protocol (MCP) bazat pe TypeScript care conectează asistenți AI la mai multe indexuri gestionate pe LlamaCloud. Expunând fiecare index LlamaCloud ca instrument dedicat, acesta permite agenților AI să efectueze sarcini de căutare și regăsire pe diverse seturi de documente structurate — precum fișiere SEC sau date specifice companiei — direct prin interfața MCP. Această configurare îmbunătățește fluxurile de dezvoltare, oferind acces facil la date externe și facilitând sarcini precum regăsirea contextuală, căutarea de documente și augmentarea cunoștințelor pentru aplicații AI. Cu argumente configurabile din linia de comandă, dezvoltatorii pot seta rapid și gestiona mai multe indexuri ca instrumente MCP, făcând din LlamaCloud o punte flexibilă între LLM-uri și depozite documentare la scară enterprise.

Listă de Prompts

Nu sunt menționate șabloane explicite de prompt în documentația sau codul disponibil pentru Serverul LlamaCloud MCP.

Listă de Resurse

Nu sunt listate sau descrise resurse specifice în documentația sau codul disponibil pentru Serverul LlamaCloud MCP.

Listă de Instrumente

• get_information_index_name
  Fiecare index LlamaCloud definit în configurație devine un instrument (de exemplu, get_information_10k-SEC-Tesla). Fiecare instrument expune un parametru query care permite căutarea în indexul său gestionat asociat.

Exemple de utilizare ale acestui server MCP

• Căutare de documente enterprise
  Dezvoltatorii pot configura instrumente pentru diferite indexuri de documente ale companiilor (de exemplu, fișiere SEC pentru Tesla sau Apple), permițând agenților AI să regăsească și să rezume informații corporative relevante la cerere.
• Augmentarea cunoștințelor în agenți AI
  Asistenții bazați pe LLM pot accesa surse de date autorizate (precum documente SEC 10k) pentru răspunsuri mai exacte și contextuale.
• Regăsire multi-index de informații
  Conectându-se simultan la mai multe indexuri, serverul permite scenarii de căutare între depozite pentru activități de cercetare sau conformitate.
• Pipelines de date personalizate
  Echipele pot integra seturi de documente proprietare în indexuri LlamaCloud și le pot expune în siguranță către fluxurile AI pentru analize interne sau raportare.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Node.js și npx.
2. Deschide fișierul de configurare al clientului Windsurf MCP.
3. Adaugă Serverul LlamaCloud MCP sub obiectul mcpServers așa cum este prezentat mai jos.
4. Introdu numele proiectului și cheia API LlamaCloud în secțiunea env.
5. Salvează configurația și repornește Windsurf.

{
  "mcpServers": {
    "llamacloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@llamaindex/mcp-server-llamacloud",
        "--index",
        "10k-SEC-Tesla",
        "--description",
        "10k SEC documente din 2023 pentru Tesla",
        "--index",
        "10k-SEC-Apple",
        "--description",
        "10k SEC documente din 2023 pentru Apple"
      ],
      "env": {
        "LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<NUMELE_TĂU_DE_PROIECT>",
        "LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<API_KEY_UL_TĂU>"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Asigură-te că Node.js și npx sunt instalate.
2. Localizează configurația MCP a lui Claude:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Adaugă configurația Serverului LlamaCloud MCP în obiectul mcpServers (vezi exemplul Windsurf de mai sus).
4. Plasează datele de autentificare API în secțiunea env.
5. Salvează modificările și repornește Claude.

Cursor

1. Instalează Node.js și npx dacă nu sunt deja prezente.
2. Deschide fișierul de configurare MCP al clientului Cursor.
3. Inserează configurația Serverului LlamaCloud MCP conform exemplului Windsurf.
4. Furnizează datele tale de autentificare API.
5. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Asigură-te că Node.js și npx sunt disponibile.
2. Găsește sau creează fișierul de configurare MCP al clientului Cline.
3. Adaugă configurația Serverului LlamaCloud MCP sub mcpServers, folosind exemplul de mai sus.
4. Introdu datele tale de autentificare API LlamaCloud.
5. Salvează și repornește Cline.

Securizarea cheilor API

Folosește variabile de mediu în secțiunea env a configurației. Exemplu:

"env": {
  "LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<NUMELE_TĂU_DE_PROIECT>",
  "LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<API_KEY_UL_TĂU>"
}

Nu expune niciodată secretele în clar dacă se poate evita.

Cum se folosește acest MCP în flow-uri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi “llamacloud” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu propriul tău URL MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Serverul LlamaCloud MCP este concentrat și ușor de configurat pentru conectarea LLM-urilor la indexuri de documente gestionate. Lipsesc resursele avansate și șabloanele de prompt, dar abordarea bazată pe instrument pentru fiecare index este clară și bine documentată. Pe baza tabelelor, este o alegere solidă și directă pentru dezvoltatorii care au nevoie de regăsire robustă de documente, dar nu pentru cei care caută funcții MCP avansate precum resurse, roots sau sampling.

SCOR: 6/10

Scor MCP