Unstructured API MCP Server

非構造化API MCPサーバー

非構造化APIと連携するためのMCPサーバー実装。このサーバーは、ソースとワークフローを一覧表示するツールを提供します。

利用可能なツール

以下は、 UNS-MCPサーバーが現在サポートしているコネクタのリストです。Unstructuredプラットフォームがサポートするソースコネクタの完全なリストはこちら、宛先コネクタのリストはこちらでご確認ください。今後、コネクタをさらに追加していく予定です。

コネクタを作成／更新／削除するツールを使用するには、.env ファイルで特定のコネクタの認証情報を定義する必要があります。サポート対象のコネクタのcredentialsのリストは以下のとおりです。

ファイアクロールソース

Firecrawlは、MCP で 2 つの主な機能を提供する Web クロール API です。

1. HTML コンテンツの取得: invoke_firecrawl_crawlhtmlを使用してクロールジョブを開始し、 check_crawlhtml_status使用して監視します。
2. LLM 最適化テキスト生成: invoke_firecrawl_llmtxtを使用してテキストを生成し、 check_llmtxt_status使用して結果を取得します。

Firecrawl の仕組み:

Web クロールのプロセス:

• 指定されたURLから開始し、それを分析してリンクを識別します
• サイトマップが利用可能な場合はそれを使用し、そうでない場合はウェブサイト上のリンクに従います
• 各リンクを再帰的に走査してすべてのサブページを検出します
• 訪問したすべてのページからコンテンツを収集し、JavaScript レンダリングとレート制限を処理します。
• 必要に応じて、 cancel_crawlhtml_jobでジョブをキャンセルできます。
• すべての情報を生の HTML に抽出する必要がある場合は、これを使用してください。Unstructured のワークフローにより、非常にきれいにクリーンアップされます :smile:

LLMテキスト生成:

• クロール後、クロールしたページからクリーンで意味のあるテキストコンテンツを抽出します
• 大規模言語モデル向けに特別にフォーマットされた最適化されたテキスト形式を生成します
• 結果は指定されたS3の場所に自動的にアップロードされます
• 注: LLMテキスト生成ジョブは、開始後はキャンセルできません。cancel_llmtxt_job関数は一貫性をcancel_llmtxt_jobために提供されていますが、現在Firecrawl APIではサポートされていません。

注意: これらの関数を使用するには、 FIRECRAWL_API_KEY環境変数を設定する必要があります。

インストールと設定

このガイドでは、Python 3.12 とuvツールを使用して UNS_MCP サーバーをセットアップおよび構成するための手順を段階的に説明します。

前提条件

• Python 3.12以上
• 環境管理のためのuv
• UnstructuredのAPIキー。こちらからサインアップしてAPIキーを取得できます。

uvの使用（推奨）

uvxを使用する場合、実行はuvxが行うため、追加のインストールは必要ありません。ただし、パッケージを直接インストールしたい場合は、以下の手順に従ってください。

Claudeデスクトップの設定

Claude Desktop との統合については、 claude_desktop_config.jsonに次のコンテンツを追加します。

**注:**ファイルは~/Library/Application Support/Claude/ディレクトリにあります。

uvxコマンドの使用:

あるいは、Python パッケージを使用する:

ソースコードの使用

1. リポジトリをクローンします。
2. 依存関係をインストールします:
   uv sync
3. 非構造化APIキーを環境変数と��て設定します。ルートディレクトリに以下の内容の.envファイルを作成します。
   UNSTRUCTURED_API_KEY="YOUR_KEY"
   設定可能な環境変数については、 .env.templateを参照してください。

次のいずれかの方法でサーバーを実行できるようになりました。

Claude Desktop の設定を更新します。

注: パッケージをインストールした環境でuvx実行ファイルを指定することを忘れないでください

注意: Claude Desktop ではサポートされていません。

SSE プロトコルの場合、クライアントとサーバーを分離することでデバッグが簡単になります。

1. 1 つのターミナルでサーバーを起動します。
   uv run python uns_mcp/server.py --host 127.0.0.1 --port 8080 # or make sse-server
2. 別のターミナルでローカル クライアントを使用してサーバーをテストします。
   uv run python minimal_client/client.py "http://127.0.0.1:8080/sse" # or make sse-client

**注:**サービスを停止するには、最初にクライアントでCtrl+Cを使用し、次にサーバーで Ctrl+C を使用します。

Claude Desktop を stdio を使用するように設定します。

あるいは、ローカル クライアントを実行します。

追加のローカルクライアント構成

環境変数を使用して最小限のクライアントを構成します。

• LOG_LEVEL="ERROR" : LLM からのデバッグ出力を抑制し、ユーザーに明確なメッセージを表示するように設定します。
• CONFIRM_TOOL_USE='false' : 実行前のツール使用確認を無効にします。LLMは高負荷のワークフローを実行したり、データを削除したりする可能性があるため、特に開発中は注意して使用してください。

デバッグツール

Anthropicは、MCPサーバーのデバッグ/テストに使用できるMCP Inspectorツールを提供しています。以下のコマンドを実行するとデバッグUIが起動します。そこから、左ペインに環境変数（ローカル環境を指す）を追加できます。環境変数には、ご自身のAPIキーを含めてください。 toolsに移動すると、MCPサーバーに追加した機能をテストできます。

UnstructuredClientへのリクエスト呼び出しパラメータをログに記録する必要がある場合は、環境変数DEBUG_API_REQUESTS=falseを設定してください。ログはunstructured-client-{date}.log形式のファイルに保存され、 UnstructuredClient関数へのリクエスト呼び出しパラメータをデバッグするために使用できます。

最小限のクライアントにターミナルアクセスを追加する

@wonderwhy-er/desktop-commanderを使用して、最小限のクライアントにターミナルアクセスを追加します。これは MCP ファイルシステムサーバー上に構築されています。クライアント（LLM も）がプライベートファイルにアクセスできるようになるため、ご注意ください。

パッケージをインストールするには、次のコマンドを実行します。

次に、追加のパラメータを使用してクライアントを起動します。

ツールのサブセットを使用する

クライアントがツールのサブセットのみの使用をサポートしている場合は、次の点に注意してください。

• update_workflowツールには、カスタム ノードの作成方法と構成方法に関する詳細な説明が含まれているため、 create_workflowツールと一緒にコンテキストにロードする必要があります。

既知の問題

• update_workflow - ユーザーが指定するか、 get_workflow_infoツールを呼び出すことによって、更新するワークフローの構成をコンテキストに含める必要があります。このツールはpatch適用ツールとして機能しないため、ワークフロー構成を完全に置き換えます。

変更ログ.md

新たに開発された機能/修正/拡張機能はすべて CHANGELOG.md に追加されます。安定バージョンに移行する前に、0.xx-dev プレリリース形式が推奨されます。

トラブルシューティング

• Error: spawn <command> ENOENT問題が発生した場合は、 <command>がインストールされていないか、PATH に表示されていないことを意味します。
  • 必ずインストールして PATH に追加してください。
  • または、設定のcommandフィールドにコマンドへの絶対パスを指定します。例えば、 python``/opt/miniconda3/bin/pythonに置き換えます。