Unstructured

Unstructured API MCP サーバー

[!NOTE] このサーバーは Unstructured API と連携して、ソース、デスティネーション、ワークフローを管理します。現在は積極的にメンテナンスされておらず、参考としてここに置かれています。

ファイルを解析して構造化された出力（Markdown、JSON、HTML、またはプレーンテキスト）に変換したい場合は、代わりに Unstructured Transform MCP サーバー を使用してください。

Unstructured Transform は、ホストされた MCP サーバーとして、プロダクショングレードのドキュメント処理をエージェントに提供します。現在のセッション内でファイルを解析、エンリッチ、チャンク化、埋め込みすることで、60種類以上のファイルタイプを、アプリケーション、ベクターデータベース、およびあらゆる後続プロセスで利用可能な構造化データに変換する機能をエージェントに付与します。

こちらからサインアップ して、すぐに使い始めることができます。

Unstructured API と連携するための MCP サーバー実装です。このサーバーは、ソースとワークフローを一覧表示するための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全リストは こちら を、デスティネーションリストは こちら をご覧ください。今後さらに追加予定です！

コネクタを作成/更新/削除するツールを使用するには、その特定のコネクタの認証情報を .env ファイルで定義する必要があります。以下は、サポートするコネクタの credentials のリストです。

Firecrawl ソース

Firecrawl は、MCP で 2 つの主要な機能を提供する Web クローリング API です。

1. HTML コンテンツ取得: invoke_firecrawl_crawlhtml を使用してクロールジョブを開始し、check_crawlhtml_status を使用してそれらを監視します。
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 を使用して結果を取得します。

Firecrawl の仕組み:

Webクローリングプロセス:

• 指定されたURLから開始し、リンクを特定するために分析します
• 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Webサイト上で見つかったリンクをたどります
• 各リンクを再帰的にたどり、すべてのサブページを検出します
• アクセス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に対処します
• 必要に応じて、ジョブは cancel_crawlhtml_job で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にこれを使用してください。Unstructuredのワークフローはそれを非常にきれいに整理します :smile:

LLMテキスト生成:

• クローリング後、クロールされ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
• 大規模言語モデル用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
• 注意: LLMテキスト生成ジョブは、開始後のキャンセルはできません。cancel_llmtxt_job 関数は一貫性の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設定するためのステップバイステップの手順を説明します。

前提条件

• Python 3.12以上
• 環境管理用の uv
• Unstructuredからの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、実行を処理するため追加のインストールは不要です。ただし、パッケージを直接インストールする場合は:

uv pip install uns_mcp

Claude Desktopの設定

Claude Desktopとの統合には、claude_desktop_config.json に次の内容を追加します:

注意: 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:

{
   "mcpServers": {
      "UNS_MCP": {
         "command": "uvx",
         "args": ["uns_mcp"],
         "env": {
           "UNSTRUCTURED_API_KEY": "<your-key>"
         }
      }
   }
}

または、Pythonパッケージの使用:

{
   "mcpServers": {
      "UNS_MCP": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "uns_mcp"],
         "env": {
           "UNSTRUCTURED_API_KEY": "<your-key>"
         }
      }
   }
}

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. Unstructured APIキーを環境変数として設定します。ルートディレクトリに次の内容で.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。

これで、次のいずれかの方法でサーバーを実行できます:

uvx pip install -e .

{
  "mcpServers": {
    "UNS_MCP": {
      "command": "uvx",
      "args": ["uns_mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "UNS_MCP": {
      "command": "ABSOLUTE/PATH/TO/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR-UNS-MCP-REPO/uns_mcp",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

uv run python minimal_client/client.py uns_mcp/server.py

追加のローカルクライアント設定

環境変数を使用して最小限のクライアントを設定します:

• 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。開発中は注意して使用してください。LLMが高コストな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ります。

デバッグツール

Anthropicは、MCPサーバーをデバッグ/テストするための MCP Inspector ツールを提供しています。次のコマンドを実行してデバッグUIを起動します。そこから、左ペインで環境変数（ローカル環境を指す）を追加できます。個人用APIキーを環境変数としてそこに含めてください。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。

mcp dev uns_mcp/server.py

リクエスト呼び出しパラメータを UnstructuredClient にログ記録する必要がある場合は、環境変数 DEBUG_API_REQUESTS=false を設定します。 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調べることができます。

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（およびLLM）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、注意してください。

次のコマンドを実行してパッケージをインストールします:

npx @wonderwhy-er/desktop-commander setup

次に、追加パラメータを指定してクライアントを起動します:

uv run python minimal_client/client.py "http://127.0.0.1:8080/sse" "@wonderwhy-er/desktop-commander@^0.2.11"
# or
make sse-client-terminal

ツールのサブセットの使用

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、注意すべき点のリストは次のとおりです:

• update_workflow ツールは、カスタムノードの作成と設定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 - 更新対象のワークフローの設定を、ユーザーが提供するか、get_workflow_info ツールを呼び出してコンテキストに含める必要があります。このツールは patch アプライヤーとして機能せず、ワークフロー設定を完全に置き換えるためです。

CHANGELOG.md

新しく開発された機能/修正/拡張はCHANGELOG.mdに追加されます。安定版にバンプする前は、0.x.x-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 で問題が発生した場合、<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:
  • 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 フィールドでコマンドへの絶対パスを指定してください。たとえば、python を /opt/miniconda3/bin/python に置き換えます。