LlamaCloud MCP Server

Čo robí „LlamaCloud“ MCP Server?

LlamaCloud MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) založený na TypeScript-e, ktorý spája AI asistentov s viacerými spravovanými indexmi na LlamaCloud. Každý index na LlamaCloud vystavuje ako samostatný nástroj, čím umožňuje AI agentom vykonávať vyhľadávanie a získavanie informácií v rôznych štruktúrovaných súboroch dokumentov – ako sú SEC podania alebo firemné dáta – priamo cez MCP rozhranie. Toto nastavenie zjednodušuje vývojové workflowy jednoduchým prístupom k externým dátam a umožňuje úlohy ako kontextové získavanie údajov, vyhľadávanie dokumentov či rozširovanie znalostí pre AI aplikácie. Pomocou konfigurovateľných argumentov príkazového riadku môžu vývojári rýchlo nastaviť a spravovať viac indexov ako MCP nástroje, čím sa LlamaCloud stáva flexibilným mostom medzi LLM a podnikovo škálovateľnými repozitármi dokumentov.

Zoznam promptov

V dostupnej dokumentácii ani kóde pre LlamaCloud MCP Server nie sú uvedené explicitné šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnej dokumentácii ani kóde pre LlamaCloud MCP Server nie sú uvedené žiadne konkrétne zdroje.

Zoznam nástrojov

• get_information_index_name
  Každý index LlamaCloud definovaný v konfigurácii sa stáva nástrojom (napr. get_information_10k-SEC-Tesla). Každý nástroj vystavuje parameter query, ktorý umožňuje vyhľadávať v pridruženom spravovanom indexe.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Podnikové vyhľadávanie dokumentov
  Vývojári môžu nakonfigurovať nástroje pre rôzne firemné indexy dokumentov (napr. SEC podania pre Tesla alebo Apple) a umožniť AI agentom získavať a sumarizovať relevantné firemné informácie na požiadanie.
• Rozširovanie znalostí v AI agentoch
  Asistenti poháňaní LLM môžu čerpať z autoritatívnych dátových zdrojov (napríklad 10k SEC dokumenty) pre presnejšie a kontextovo vhodné odpovede.
• Získavanie informácií z viacerých indexov
  Pripojením k viacerým indexom súčasne server umožňuje vyhľadávanie naprieč repozitármi pre potreby výskumu alebo compliance.
• Vlastné dátové pipeline
  Tímy môžu pripojiť vlastné súbory dokumentov do LlamaCloud indexov a bezpečne ich vystaviť AI workflowom na internú analytiku alebo reporting.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalované Node.js a npx.
2. Otvorte konfiguračný súbor Windsurf MCP klienta.
3. Pridajte LlamaCloud MCP Server pod objekt mcpServers podľa ukážky nižšie.
4. Vložte názov projektu a API kľúč LlamaCloud do sekcie env.
5. Uložte konfiguráciu a reštartujte 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. Uistite sa, že máte nainštalované Node.js a npx.
2. Nájdite MCP config pre Claude:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Pridajte konfiguráciu LlamaCloud MCP Serveru do objektu mcpServers (pozrite ukážku pre Windsurf vyššie).
4. Zadajte vaše API údaje do sekcie env.
5. Uložte zmeny a reštartujte Claude.

Cursor

1. Nainštalujte Node.js a npx, ak ešte nie sú prítomné.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cursor MCP klienta.
3. Vložte konfiguráciu LlamaCloud MCP Serveru podľa ukážky pre Windsurf.
4. Zadajte svoje API údaje.
5. Uložte a reštartujte Cursor.

Cline

1. Uistite sa, že máte k dispozícii Node.js a npx.
2. Nájdite alebo vytvorte konfiguračný súbor Cline MCP klienta.
3. Pridajte konfiguráciu LlamaCloud MCP Serveru pod mcpServers podľa vyššie uvedeného príkladu.
4. Zadajte vaše API údaje pre LlamaCloud.
5. Uložte a reštartujte Cline.

Zabezpečenie API kľúčov

Používajte environmentálne premenné v sekcii env vášho konfiguračného súboru. Príklad:

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

Tajomstvá nikdy nevkladajte v čistej podobe, ak je to možné.

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho pripojením k AI agentovi:

Kliknite na komponent MCP a otvorte konfiguračný panel. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “llamacloud” na názov vášho MCP servera a zadať vlastnú URL adresu MCP servera.

Prehľad

Náš názor

LlamaCloud MCP Server je zameraný a jednoduchý na nastavenie pre prepojenie LLM s riadenými indexmi dokumentov. Chýbajú mu pokročilé zdroje a šablóny promptov, no jeho prístup s nástrojmi pre každý index je čistý a dobre zdokumentovaný. Podľa tabuliek je to solídna, priamočiara voľba pre vývojárov, ktorí potrebujú robustné získavanie dokumentov, ale nie pre tých, ktorí hľadajú pokročilé MCP funkcie ako zdroje, korene alebo sampling.

HODNOTENIE: 6/10

MCP skóre