UNS-MCP (Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình Phi Cấu Trúc) Máy Chủ MCP

UNS-MCP MCP Server làm gì?

UNS-MCP (Unstructured Model Context Protocol) Server là một triển khai máy chủ MCP chuyên biệt được thiết kế để tương tác liền mạch với Unstructured API. Nó đóng vai trò cầu nối giữa các trợ lý AI và nguồn dữ liệu bên ngoài, các connector, cũng như các workflow, cho phép tự động hóa và tích hợp tốt hơn vào quy trình phát triển. Với UNS-MCP, lập trình viên và các client AI có thể thực hiện các tác vụ như liệt kê nguồn và workflow, quản lý vòng đời connector, điều phối pipeline dữ liệu—tất cả thông qua các công cụ MCP tiêu chuẩn. Bằng cách cung cấp khả năng quản lý workflow và connector như các công cụ, UNS-MCP Server giúp nhà phát triển tự động hóa các tác vụ kỹ thuật dữ liệu lặp lại, tối ưu hóa việc thu thập dữ liệu, và tích hợp với nhiều dịch vụ đám mây hoặc cơ sở dữ liệu khác nhau, từ đó tăng tốc phát triển các ứng dụng AI mạnh mẽ dựa trên dữ liệu.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được đề cập trong repository hoặc tài liệu cung cấp.

Danh sách Resource

Không có resource rõ ràng nào được định nghĩa hoặc công khai trong nội dung repository truy cập được.

Danh sách Công cụ

• list_sources: Liệt kê các nguồn dữ liệu khả dụng từ Unstructured API.
• get_source_info: Lấy thông tin chi tiết về một connector nguồn cụ thể.
• create_source_connector: Tạo connector nguồn mới.
• update_source_connector: Cập nhật connector nguồn hiện có theo tham số.
• delete_source_connector: Xóa connector nguồn theo source ID.
• list_destinations: Liệt kê các đích dữ liệu khả dụng từ Unstructured API.
• get_destination_info: Lấy thông tin chi tiết về một connector đích cụ thể.
• create_destination_connector: Tạo connector đích mới theo tham số.
• update_destination_connector: Cập nhật connector đích hiện có theo ID.
• delete_destination_connector: Xóa connector đích theo ID.
• list_workflows: Liệt kê các workflow từ Unstructured API.
• get_workflow_info: Lấy thông tin chi tiết về một workflow cụ thể.
• create_workflow: Tạo workflow mới với source, destination ID, v.v.
• run_workflow: Chạy một workflow cụ thể theo workflow ID.
• update_workflow: Cập nhật workflow hiện có theo tham số.
• delete_workflow: Xóa workflow cụ thể theo ID.
• list_jobs: Liệt kê các job cho một workflow cụ thể.
• get_job_info: Lấy thông tin chi tiết về một job cụ thể theo job ID.
• cancel_job: Xóa (hủy) một job cụ thể theo ID.
• list_workflows_with_finished_jobs: Liệt kê tất cả workflow có job đã hoàn thành, bao gồm thông tin nguồn và đích.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Tự động hóa pipeline dữ liệu: Đơn giản hóa việc thiết lập và điều phối các quy trình ETL (Extract, Transform, Load) phức tạp bằng cách quản lý nguồn, đích và workflow một cách lập trình.
• Quản lý vòng đời connector: Tự động tạo, cập nhật và xóa connector cho các nền tảng cloud storage, database, SaaS phổ biến (ví dụ: S3, Azure, Salesforce).
• Thực thi và giám sát workflow: Cho phép trợ lý AI kích hoạt, giám sát và quản lý job, workflow, đảm bảo vận hành dữ liệu trơn tru và kịp thời phản ứng khi có sự cố.
• Tích hợp với vector database: Kết nối liền mạch tới các vector database như Weaviate hoặc Pinecone, hỗ trợ các ứng dụng AI nâng cao cần năng lực tìm kiếm vector.
• Quản trị & kiểm toán dữ liệu: Lập trình liệt kê, kiểm tra và kiểm toán tất cả job và workflow đã hoàn thành nhằm đáp ứng nhu cầu tuân thủ và quản trị dữ liệu.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Python và các phụ thuộc cần thiết.
2. Xác định file cấu hình Windsurf của bạn (ví dụ: windsurf.config.json).
3. Thêm máy chủ UNS-MCP vào phần mcpServers bằng đoạn JSON sau:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh UNS-MCP server xuất hiện như một máy chủ MCP khả dụng.

Claude

1. Xác định file cấu hình desktop của Claude (ví dụ: claude_desktop_config.json).
2. Thêm cấu hình máy chủ UNS-MCP như bên dưới:

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

3. Lưu file và khởi động lại Claude.
4. Kiểm tra bằng cách xác minh máy chủ MCP đã sẵn sàng.

Cursor

1. Mở cấu hình Cursor của bạn (ví dụ: cursor.config.json).
2. Thêm cấu hình máy chủ MCP:

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

3. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
4. Xác thực kết nối tới máy chủ MCP.

Cline

1. Mở file cài đặt của Cline.
2. Thêm đoạn cấu hình MCP server sau:

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

3. Lưu và khởi động lại Cline.
4. Kiểm tra tích hợp máy chủ MCP.

Bảo mật API Key

• Sử dụng biến môi trường để quản lý các API key và thông tin nhạy cảm.
• Ví dụ về file .env hoặc khai báo môi trường:

  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key",
      "AWS_KEY": "your-aws-key",
      "AWS_SECRET": "your-aws-secret",
      "WEAVIATE_CLOUD_API_KEY": "your-weaviate-api-key"
    },
    "inputs": {
      // Các input khác của công cụ
    }
  }
  

Cách sử dụng MCP này trong luồng quy trình

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào workflow trong FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với AI agent của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn chi tiết máy chủ MCP của bạn bằng định dạng JSON sau:

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

Sau khi thiết lập, AI agent sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Lưu ý thay đổi "unstructured-mcp" thành tên thật của MCP server bạn và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Ý kiến của chúng tôi

Máy chủ UNS-MCP nổi bật về phạm vi công cụ và tài liệu hướng dẫn cài đặt, nhưng chưa công bố rõ resource và template prompt. Giải pháp này rất thực tiễn cho quản lý pipeline dữ liệu và tự động hóa connector, tuy nhiên có thể cải thiện hơn về chuẩn hóa resource MCP và tài liệu chi tiết hơn.

Điểm MCP

Đánh giá: 6/10 — Máy chủ này có đầy đủ chức năng và tài liệu hướng dẫn về sử dụng công cụ và quản lý connector, nhưng thiếu các tính năng MCP quan trọng như định nghĩa prompt, resource cũng như minh bạch về giấy phép sử dụng. Điều này làm giảm tính hữu ích cho một số workflow MCP nâng cao.