UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) MCP Server

Čo robí MCP server “UNS-MCP”?

UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) Server je špecializovaná implementácia MCP servera navrhnutá pre bezproblémovú interakciu s Unstructured API. Slúži ako most medzi AI asistentmi a externými dátovými zdrojmi, konektormi a workflow, čím umožňuje vylepšenú automatizáciu a integráciu vo vývojárskych workflow. S UNS-MCP môžu vývojári a AI klienti vykonávať úlohy ako výpis zdrojov a workflow, správu životného cyklu konektorov a orchestráciu dátových pipeline – to všetko cez štandardizované MCP nástroje. Exponovaním správy workflow a konektorov ako nástrojov dáva UNS-MCP server vývojárom možnosť automatizovať rutinné úlohy data engineeringu, zefektívniť príjem dát a integrovať sa s rôznymi cloudovými a databázovými službami, čím urýchľuje vývoj robustných, dátovo orientovaných AI aplikácií.

Zoznam promptov

V poskytnutom repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnom obsahu repozitára nie sú explicitne definované ani sprístupnené žiadne zdroje.

Zoznam nástrojov

• list_sources: Vypíše dostupné zdroje z Unstructured API.
• get_source_info: Získa detailné informácie o konkrétnom zdrojovom konektore.
• create_source_connector: Vytvorí nový zdrojový konektor.
• update_source_connector: Aktualizuje existujúci zdrojový konektor podľa parametrov.
• delete_source_connector: Zmaže zdrojový konektor podľa ID zdroja.
• list_destinations: Vypíše dostupné destinácie z Unstructured API.
• get_destination_info: Získa detailné informácie o konkrétnom cieľovom konektore.
• create_destination_connector: Vytvorí cieľový konektor podľa parametrov.
• update_destination_connector: Aktualizuje existujúci cieľový konektor podľa ID.
• delete_destination_connector: Zmaže cieľový konektor podľa ID.
• list_workflows: Vypíše workflow z Unstructured API.
• get_workflow_info: Získa detailné informácie o konkrétnom workflow.
• create_workflow: Vytvorí nové workflow so zdrojom, ID cieľa atď.
• run_workflow: Spustí konkrétne workflow podľa jeho ID.
• update_workflow: Aktualizuje existujúce workflow podľa parametrov.
• delete_workflow: Zmaže konkrétne workflow podľa ID.
• list_jobs: Vypíše úlohy pre konkrétne workflow.
• get_job_info: Získa detailné informácie o konkrétnej úlohe podľa job ID.
• cancel_job: Zmaže (zruší) konkrétnu úlohu podľa ID.
• list_workflows_with_finished_jobs: Vypíše všetky workflow s dokončenými úlohami vrátane detailov zdroja a cieľa.

Použitia tohto MCP servera

• Automatizácia dátových pipeline: Zjednodušte nastavenie a orchestráciu zložitých ETL (Extract, Transform, Load) workflow programatickou správou zdrojov, cieľov a workflow.
• Správa životného cyklu konektorov: Automatizujte vytváranie, aktualizáciu a mazanie konektorov pre populárne cloudové úložiská, databázy a SaaS platformy (napr. S3, Azure, Salesforce).
• Spúšťanie a monitoring workflow: Umožnite AI asistentom spúšťať, monitorovať a spravovať úlohy a workflow, čím zabezpečíte plynulé dátové operácie a rýchlu reakciu na zlyhania alebo zmeny stavu.
• Integrácia s vektorovými databázami: Bezproblémovo sa prepojte s vektorovými databázami ako Weaviate alebo Pinecone, čo umožňuje pokročilé AI aplikácie vyžadujúce vektorové vyhľadávanie.
• Správa dát a auditovanie: Programaticky vypisujte, kontrolujte a auditujte všetky úlohy a dokončené workflow na podporu compliance a riadenia dát.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že sú nainštalované Python a príslušné závislosti.
2. Nájdite konfiguračný súbor Windsurf (napr. windsurf.config.json).
3. Pridajte UNS-MCP server do sekcie mcpServers pomocou nasledujúceho JSON úryvku:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že sa UNS-MCP server zobrazuje ako dostupný MCP server.

Claude

1. Nájdite konfiguračný súbor pre Claude desktop (napr. claude_desktop_config.json).
2. Pridajte konfiguráciu UNS-MCP servera nasledovne:

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

3. Uložte súbor a reštartujte Claude.
4. Overte nastavenie kontrolou dostupnosti MCP servera.

Cursor

1. Otvorte konfiguráciu pre Cursor (napr. cursor.config.json).
2. Pridajte MCP server konfiguráciu:

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

3. Uložte zmeny a reštartujte Cursor.
4. Overte pripojenie MCP servera.

Cline

1. Otvorte nastavenia pre Cline.
2. Vložte nasledujúcu konfiguráciu MCP servera:

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

3. Uložte a reštartujte Cline.
4. Skontrolujte integráciu MCP servera.

Zabezpečenie API kľúčov

• Na správu citlivých API kľúčov a prihlasovacích údajov používajte environmentálne premenné.
• Príklad špecifikácie .env alebo prostredia:

  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "váš-api-kľúč",
      "AWS_KEY": "váš-aws-kľúč",
      "AWS_SECRET": "váš-aws-secret",
      "WEAVIATE_CLOUD_API_KEY": "váš-weaviate-api-kľúč"
    },
    "inputs": {
      // Ďalšie vstupy špecifické pre nástroje
    }
  }
  

Ako používať tento MCP vo workflow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do workflow vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do flow a jeho napojením na AI agenta:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte podrobnosti o MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent tento MCP využívať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť "unstructured-mcp" na skutočný názov vášho MCP servera a zadať vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Náš názor

UNS-MCP server vyniká v pokrytí nástrojov a dokumentácii k nastaveniu, avšak chýba explicitné sprístupnenie zdrojov a šablón promptov. Je vysoko praktický pre správu dátových pipeline a automatizáciu konektorov, ale mohol by sa zlepšiť v štandardizácii MCP zdrojov a dokumentácii.

MCP skóre

Hodnotenie: 6/10 — Server je funkčný a dobre zdokumentovaný pre použitie nástrojov a správu konektorov, ale chýbajú mu kľúčové MCP vlastnosti ako definovanie promptov a zdrojov, ako aj jasnosť licencovania. To znižuje jeho využiteľnosť pre niektoré pokročilé MCP workflow.