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> 作者：LlamaIndex 🦙 (@llama_index) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-07-01

> 原始來源：https://x.com/llama_index/status/2071989146025857300

## 中文摘要

LlamaIndex 重整 LlamaParse MCP，新增結構化資料擷取與 Index v2 知識庫直接存取。

**核心功能更新**
LlamaIndex 此次更新大幅強化了「LlamaParse MCP」的處理能力，旨在解決過去 Agent 在處理文件時常見的上下文截斷與輸出格式不一致問題。主要改進包括：
- **結構化資料提取（Extract）**：透過 `generateExtractionConfig` 建立 JSON 結構與規則，並由 `extractFile` 執行提取，確保 Agent 能精確產出符合需求的結構化資料，而非僅依賴提示詞（prompt）自由發揮。
- **Index v2 知識層**：將「Index v2」整合進 MCP，使 Agent 不僅能進行語意搜尋，還能透過 `listIndexes`、`findFilesInIndex`、`readFileFromIndex` 等檔案導向操作，直接存取 PDF、Office 文件及影像等非結構化資料。
- **模組化架構**：將原本單一的 MCP 伺服器拆分為針對特定任務的端點，讓 Agent 能根據需求呼叫專屬工具，不僅提升工具選擇的可靠性，還支援多項任務並行處理。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/7c2d0f10b4140647.jpg)
> 此圖表說明如何透過擴充 LlamaParse MCP 來增強文件處理能力，並展示了包含解析（Parse）、提取（Extract）與索引（Index）三項 MCP 功能的運作架構。

**實際應用與部署**
LlamaIndex 透過將文件處理流程拆解為可組合的工具集，讓使用者能更靈活地建構自動化工作流。官方已提供託管版本，使用者無需自行架設伺服器即可直接串接。

若要將 LlamaParse MCP 整合至開發環境，請參考以下設定方式：

1. **Claude Desktop 設定**：
   編輯 `claude_desktop_config.json`（macOS 路徑：`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`；Windows 路徑：`%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`）：
   ```json
   {
     "mcpServers": {
       "llamaparse": {
         "type": "http",
         "url": "https://mcp.llamaindex.ai/mcp"
       }
     }
   }
   ```

2. **Claude CLI 設定**：
   ```bash
   claude mcp add --transport http llamaparse https://mcp.llamaindex.ai/mcp
   ```

3. **VS Code (GitHub Copilot) 設定**：
   在 `settings.json` 中加入：
   ```json
   {
     "mcp": {
       "servers": {
         "llamaparse": {
           "type": "http",
           "url": "https://mcp.llamaindex.ai/mcp"
         }
       }
     }
   }
   ```

4. **Cursor 設定**：
   於「Settings → MCP」介面中新增 `llamaparse` 伺服器，並將 URL 指向 `https://mcp.llamaindex.ai/mcp`。

完成設定後，首次使用時需透過 `/mcp` 指令或工具選單進行 OAuth 驗證，即可使用 LlamaCloud 帳號授權，無需手動管理 API Key。更多開發細節與本地部署指引，請參閱 [LlamaIndex MCP GitHub 專案](https://github.com/run-llama/mcp-llamaindex-ai)。

## 標籤

MCP, 功能更新, Agent, LlamaIndex