Máy Chủ MCP LlamaCloud

Máy Chủ MCP “LlamaCloud” làm gì?

Máy Chủ MCP LlamaCloud là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được xây dựng bằng TypeScript, kết nối trợ lý AI với nhiều chỉ mục được quản lý trên LlamaCloud. Bằng cách biến mỗi chỉ mục LlamaCloud thành một công cụ riêng biệt, nó cho phép agent AI thực hiện các tác vụ tìm kiếm và truy xuất trên nhiều bộ tài liệu có cấu trúc—như hồ sơ SEC hoặc dữ liệu nội bộ doanh nghiệp—trực tiếp qua giao diện MCP. Cách triển khai này giúp tối ưu quy trình phát triển khi truy cập dữ liệu ngoài dễ dàng, phục vụ các tác vụ như truy xuất dữ liệu theo ngữ cảnh, tìm kiếm tài liệu và tăng cường tri thức cho ứng dụng AI. Với các tham số dòng lệnh linh hoạt, lập trình viên có thể thiết lập và quản lý nhiều chỉ mục dưới dạng công cụ MCP một cách nhanh chóng, biến LlamaCloud thành cầu nối linh hoạt giữa LLM và kho tài liệu doanh nghiệp quy mô lớn.

Danh sách Prompt

Không có prompt template rõ ràng nào được đề cập trong tài liệu hoặc mã nguồn cho Máy Chủ MCP LlamaCloud.

Danh sách Resource

Không có tài nguyên cụ thể nào được liệt kê hoặc mô tả trong tài liệu hoặc mã nguồn cho Máy Chủ MCP LlamaCloud.

Danh sách Công cụ

• get_information_index_name
  Mỗi chỉ mục LlamaCloud được định nghĩa trong cấu hình sẽ trở thành một công cụ (ví dụ: get_information_10k-SEC-Tesla). Mỗi công cụ đều có tham số query cho phép tìm kiếm trong chỉ mục được quản lý liên quan.

Trường hợp sử dụng Máy Chủ MCP này

• Tìm kiếm Tài liệu Doanh nghiệp
  Lập trình viên có thể cấu hình các công cụ cho từng chỉ mục tài liệu doanh nghiệp (ví dụ: hồ sơ SEC của Tesla hoặc Apple), cho phép agent AI truy xuất và tóm tắt thông tin doanh nghiệp liên quan theo yêu cầu.
• Tăng cường Tri thức cho Agent AI
  Trợ lý dựa trên LLM có thể truy cập các nguồn dữ liệu chính thống (như tài liệu 10k của SEC) để phản hồi chính xác và có ngữ cảnh hơn.
• Truy xuất Thông tin Đa Chỉ mục
  Khi kết nối đồng thời nhiều chỉ mục, máy chủ cho phép tìm kiếm chéo giữa các kho tài liệu phục vụ nghiên cứu hoặc nghiệp vụ tuân thủ.
• Pipeline Dữ liệu Tùy chỉnh
  Nhóm phát triển có thể đưa các bộ tài liệu nội bộ vào chỉ mục LlamaCloud và cung cấp chúng cho quy trình AI một cách bảo mật, phục vụ phân tích hoặc báo cáo.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js và npx.
2. Mở tệp cấu hình khách hàng MCP của Windsurf.
3. Thêm Máy Chủ MCP LlamaCloud vào đối tượng mcpServers như bên dưới.
4. Chèn tên dự án và API key LlamaCloud của bạn vào phần env.
5. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.

{
  "mcpServers": {
    "llamacloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@llamaindex/mcp-server-llamacloud",
        "--index",
        "10k-SEC-Tesla",
        "--description",
        "10k SEC documents from 2023 for Tesla",
        "--index",
        "10k-SEC-Apple",
        "--description",
        "10k SEC documents from 2023 for Apple"
      ],
      "env": {
        "LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<YOUR_PROJECT_NAME>",
        "LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Đảm bảo Node.js và npx đã được cài đặt.
2. Tìm tệp cấu hình MCP của Claude:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Thêm cấu hình Máy Chủ MCP LlamaCloud vào đối tượng mcpServers (xem ví dụ Windsurf ở trên).
4. Đặt API credentials vào phần env.
5. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.

Cursor

1. Cài đặt Node.js và npx nếu chưa có.
2. Mở tệp cấu hình khách hàng MCP của Cursor.
3. Thêm cấu hình Máy Chủ MCP LlamaCloud như ví dụ Windsurf.
4. Thêm thông tin xác thực API của bạn.
5. Lưu và khởi động lại Cursor.

Cline

1. Đảm bảo Node.js và npx đã sẵn sàng.
2. Tìm hoặc tạo tệp cấu hình MCP cho Cline.
3. Thêm cấu hình Máy Chủ MCP LlamaCloud dưới mcpServers, dựa theo ví dụ trên.
4. Nhập thông tin API LlamaCloud của bạn.
5. Lưu và khởi động lại Cline.

Bảo mật API Key

Hãy dùng biến môi trường ở phần env trong cấu hình. Ví dụ:

"env": {
  "LLAMA_CLOUD_PROJECT_NAME": "<YOUR_PROJECT_NAME>",
  "LLAMA_CLOUD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
}

Không nên lộ thông tin bí mật ở dạng văn bản thuần nếu có thể.

Sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow của bạn và kết nối với agent AI:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, dán thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Hãy nhớ thay “llamacloud” bằng tên thật của máy chủ MCP bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Nhận định của chúng tôi

Máy Chủ MCP LlamaCloud tập trung và dễ dàng triển khai để kết nối LLM với các chỉ mục tài liệu được quản lý. Nó không có resource nâng cao hay prompt template, nhưng cách triển khai mỗi chỉ mục thành công cụ rõ ràng, dễ dùng và tài liệu tốt. Dựa trên bảng đánh giá, đây là lựa chọn đơn giản, chắc chắn cho lập trình viên cần truy xuất tài liệu mạnh mẽ, nhưng không phù hợp nếu bạn muốn các tính năng MCP nâng cao như resource, roots hoặc sampling.

ĐIỂM: 6/10

MCP Score