LlamaCloud MCP Sunucusu

“LlamaCloud” MCP Sunucusu ne yapar?

LlamaCloud MCP Sunucusu, AI asistanlarını LlamaCloud üzerindeki birden fazla yönetilen indeksle buluşturan TypeScript tabanlı bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Her LlamaCloud indeksi özel bir araç olarak sunularak, AI ajanlarının SEC dosyaları veya şirkete özgü veriler gibi yapılandırılmış belge setlerinde MCP arayüzü üzerinden arama ve alma işlemleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu kurulum, harici verilere kolay erişim sağlayarak geliştirme iş akışlarını iyileştirir; bağlamsal veri alma, belge arama ve bilgi artırımı gibi görevleri AI tabanlı uygulamalar için kolaylaştırır. Yapılandırılabilir komut satırı argümanlarıyla, geliştiriciler birden fazla indeksi MCP aracı olarak hızla kurabilir ve yönetebilir; böylece LlamaCloud, LLM’ler ile kurumsal ölçekli belge depoları arasında esnek bir köprü haline gelir.

İstem Listesi

LlamaCloud MCP Sunucusu için mevcut belgelerde veya kodda açık istem şablonları belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

LlamaCloud MCP Sunucusu için mevcut belgelerde veya kodda özel kaynaklar listelenmemiştir veya tanımlanmamıştır.

Araç Listesi

• get_information_index_name
  Yapılandırmada tanımlanan her LlamaCloud indeksi bir araç haline gelir (ör. get_information_10k-SEC-Tesla). Her araç, ilişkili yönetilen indeksinde arama yapmayı sağlayan bir query parametresi sunar.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Kurumsal Belge Arama
  Geliştiriciler, farklı şirket belge indeksleri (ör. Tesla veya Apple için SEC dosyaları) için araçlar yapılandırabilir; böylece AI ajanları talep üzerine ilgili kurumsal bilgileri alıp özetleyebilir.
• AI Ajanlarında Bilgi Artırımı
  LLM tabanlı asistanlar, daha doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar için otoriter veri kaynaklarından (ör. 10k SEC belgeleri) faydalanabilir.
• Çoklu İndeks Bilgi Alma
  Aynı anda birden fazla indekse bağlanılarak, sunucu araştırma veya uyumluluk görevleri için çapraz depo arama senaryoları sağlar.
• Özel Veri Hatları
  Ekipler, şirkete özel belge setlerini LlamaCloud indekslerine bağlayıp bunları AI iş akışlarına güvenli şekilde açarak dahili analiz veya raporlama için kullanabilir.

Nasıl Kurulur?

Windsurf

1. Node.js ve npx’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf MCP istemci yapılandırma dosyanızı açın.
3. Aşağıda gösterildiği gibi mcpServers nesnesine LlamaCloud MCP Sunucusunu ekleyin.
4. env kısmına LlamaCloud proje adınızı ve API anahtarınızı girin.
5. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.

{
  "mcpServers": {
    "llamacloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@llamaindex/mcp-server-llamacloud",
        "--index",
        "10k-SEC-Tesla",
        "--description",
        "2023 yılından Tesla için 10k SEC belgeleri",
        "--index",
        "10k-SEC-Apple",
        "--description",
        "2023 yılından Apple için 10k SEC belgeleri"
      ],
      "env": {
        "LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<PROJE_ADINIZ>",
        "LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<API_ANAHTARINIZ>"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js ve npx’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Claude’un MCP yapılandırmasını bulun:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. mcpServers nesnesinde LlamaCloud MCP Sunucusu yapılandırmasını ekleyin (yukarıdaki Windsurf örneğine bakınız).
4. API kimlik bilgilerinizi env bölümüne yerleştirin.
5. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.

Cursor

1. Node.js ve npx henüz kurulu değilse yükleyin.
2. Cursor’un MCP istemci yapılandırma dosyasını açın.
3. Windsurf örneğine bakarak LlamaCloud MCP Sunucusu yapılandırmasını ekleyin.
4. API kimlik bilgilerinizi ekleyin.
5. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.

Cline

1. Node.js ve npx’in kullanılabilir olduğundan emin olun.
2. Cline MCP istemci yapılandırma dosyanızı bulun veya oluşturun.
3. Yukarıdaki örneği kullanarak mcpServers altına LlamaCloud MCP Sunucusu yapılandırmasını ekleyin.
4. LlamaCloud API kimlik bilgilerinizi girin.
5. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

API Anahtarlarını Güvenceye Almak

Yapılandırmanızdaki env bölümünde ortam değişkenlerini kullanın. Örnek:

"env": {
  "LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<PROJE_ADINIZ>",
  "LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<API_ANAHTARINIZ>"
}

Mümkünse sırları düz metin olarak açıkta bırakmayın.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP kullanmak

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşeni ekleyin ve bunu AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı aşağıdaki JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “llamacloud” adını gerçek MCP sunucu adınız ile, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresiniz ile değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

LlamaCloud MCP Sunucusu, LLM’leri yönetilen belge indekslerine bağlamak için odaklı ve kurulumu kolay bir çözümdür. Gelişmiş kaynaklar ve istem şablonları eksik olsa da, her indeks için araç tabanlı yaklaşımı temiz ve iyi belgelenmiştir. Tabloya göre, sağlam belge alma ihtiyacı olan geliştiriciler için net, doğrudan bir tercih; ancak gelişmiş MCP özellikleri (kaynaklar, kökler, örnekleme gibi) arayanlar için uygun değildir.

PUAN: 6/10

MCP Skoru