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

Vad gör “UNS-MCP” MCP-servern?

UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) Server är en specialiserad MCP-serverimplementation utformad för sömlös interaktion med Unstructured API. Den fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och externa datakällor, connectors och arbetsflöden, vilket möjliggör förbättrad automatisering och integration i utvecklingsarbetsflöden. Med UNS-MCP kan utvecklare och AI-klienter utföra uppgifter som att lista källor och arbetsflöden, hantera connectors livscykel och orkestrera datapipelines – allt via standardiserade MCP-verktyg. Genom att exponera arbetsflödes- och connector-hantering som verktyg ger UNS-MCP-servern utvecklare möjlighet att automatisera rutinmässiga data engineering-uppgifter, effektivisera datainläsning och integrera med olika moln- och databastjänster, och därmed påskynda utvecklingen av robusta, datadrivna AI-applikationer.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns i det tillhandahållna arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita resurser är definierade eller exponerade i det tillgängliga arkivinnehållet.

Lista över verktyg

• list_sources: Listar tillgängliga källor från Unstructured API.
• get_source_info: Hämtar detaljerad information om en specifik source-connector.
• create_source_connector: Skapar en ny source-connector.
• update_source_connector: Uppdaterar en befintlig source-connector via parametrar.
• delete_source_connector: Tar bort en source-connector via source-ID.
• list_destinations: Listar tillgängliga destinationer från Unstructured API.
• get_destination_info: Hämtar detaljerad information om en specifik destination-connector.
• create_destination_connector: Skapar en destination-connector via parametrar.
• update_destination_connector: Uppdaterar en befintlig destination-connector via ID.
• delete_destination_connector: Tar bort en destination-connector via ID.
• list_workflows: Listar arbetsflöden från Unstructured API.
• get_workflow_info: Hämtar detaljerad information om ett specifikt arbetsflöde.
• create_workflow: Skapar ett nytt arbetsflöde med källa, destinations-ID m.m.
• run_workflow: Kör ett specifikt arbetsflöde via arbetsflödes-ID.
• update_workflow: Uppdaterar ett befintligt arbetsflöde via parametrar.
• delete_workflow: Tar bort ett specifikt arbetsflöde via ID.
• list_jobs: Listar jobb för ett specifikt arbetsflöde.
• get_job_info: Hämtar detaljerad information om ett specifikt jobb via jobb-ID.
• cancel_job: Tar bort (avbryter) ett specifikt jobb via ID.
• list_workflows_with_finished_jobs: Listar alla arbetsflöden med slutförda jobb, inklusive källa och destinationsinformation.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatisering av datapipelines: Effektivisera inställning och orkestrering av komplexa ETL-arbetsflöden (Extract, Transform, Load) genom att programmässigt hantera källor, destinationer och arbetsflöden.
• Hantering av connectors livscykel: Automatisera skapande, uppdatering och borttagning av connectors för populära molnlagringar, databaser och SaaS-plattformar (t.ex. S3, Azure, Salesforce).
• Körning och övervakning av arbetsflöden: Möjliggör för AI-assistenter att initiera, övervaka och hantera jobb och arbetsflöden, vilket säkerställer smidiga dataoperationer och snabb respons vid fel eller statusändringar.
• Integration med vektordatabaser: Anslut sömlöst till vektordatabaser såsom Weaviate eller Pinecone, vilket möjliggör avancerade AI-applikationer med krav på vektorsökning.
• Datastyrning och revision: Lista, inspektera och granska alla jobb och slutförda arbetsflöden programmässigt för att stödja efterlevnad och datastyrningsbehov.

Så här installerar du

Windsurf

1. Kontrollera att Python och relevanta beroenden är installerade.
2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. windsurf.config.json).
3. Lägg till UNS-MCP-servern i avsnittet mcpServers med följande JSON-snippet:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera att UNS-MCP-servern visas som en tillgänglig MCP-server.

Claude

1. Leta upp din Claude desktop-konfigurationsfil (t.ex. claude_desktop_config.json).
2. Lägg till UNS-MCP-serverns konfiguration enligt nedan:

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

3. Spara filen och starta om Claude.
4. Bekräfta installationen genom att kontrollera MCP-serverns tillgänglighet.

Cursor

1. Öppna din Cursor-konfiguration (t.ex. cursor.config.json).
2. Lägg till MCP-serverkonfigurationen:

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

3. Spara ändringar och starta om Cursor.
4. Validera MCP-serveranslutningen.

Cline

1. Öppna din Cline-inställningsfil.
2. Infoga följande MCP-serverkonfiguration:

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

3. Spara och starta om Cline.
4. Kontrollera MCP-serverintegrationen.

Säkerställande av API-nycklar

• Använd miljövariabler för att hantera känsliga API-nycklar och autentiseringsuppgifter.
• Exempel på .env eller miljöspecifikation:

  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "din-api-nyckel",
      "AWS_KEY": "din-aws-nyckel",
      "AWS_SECRET": "ditt-aws-secret",
      "WEAVIATE_CLOUD_API_KEY": "din-weaviate-api-nyckel"
    },
    "inputs": {
      // Andra verktygsspecifika indata
    }
  }
  

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det har konfigurerats kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut "unstructured-mcp" mot det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår bedömning

UNS-MCP-servern utmärker sig i verktygstäckning och installationsdokumentation, men saknar explicit exponering av resurser och promptmallar. Den är mycket praktisk för hantering av datapipelines och connector-automatisering, men kan förbättras vad gäller MCP-resursstandardisering och dokumentation.

MCP-poäng

Betyg: 6/10 — Servern är funktionell och väldokumenterad för verktygsanvändning och connector-hantering, men saknar viktiga MCP-funktioner som prompt- och resursdefinition samt tydlighet kring licensiering. Detta minskar dess användbarhet för vissa avancerade MCP-arbetsflöden.