تكامل خادم Vectorize MCP

ماذا يفعل خادم “Vectorize” MCP؟

خادم Vectorize MCP هو تنفيذ لبروتوكول سياق النماذج (MCP) صُمم للاندماج مع Vectorize من أجل الاسترجاع المتقدم للمتجهات واستخراج النصوص. من خلال ربط مساعدين الذكاء الاصطناعي بمنصة Vectorize، يمكّن الخادم من تعزيز سير عمل التطوير، مثل استرجاع تمثيلات المتجهات للبيانات واستخراج معلومات نصية ذات معنى. يسمح ذلك لعملاء الذكاء الاصطناعي والمطورين بالاستفادة من مصادر البيانات الخارجية بكفاءة، وتنفيذ استعلامات متقدمة تعتمد على المتجهات، وإدارة المحتوى لتفاعلات LLM اللاحقة. يعتبر الخادم مفيدًا بشكل خاص للمهام التي تتطلب بحثًا دلاليًا، استرجاع سياق ذكي، وإدارة بيانات واسعة النطاق، مما يبسّط ويعزز تطبيقات وسير عمل الذكاء الاصطناعي.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب برومبت مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة مدرجة أو موصوفة في ملفات المستودع.

قائمة الأدوات

لا توجد تعريفات أدوات محددة في ملفات المستودع المتاحة، بما في ذلك server.py (يستخدم المستودع مجلد src، لكن لم يتم عرض المحتوى).

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• البحث المتجهي والاسترجاع
  يمكّن المطورين من إجراء بحث دلالي عبر استرجاع متجهات ذات صلة من مجموعات بيانات ضخمة، مما يمكّن نماذج LLM من تقديم إجابات أكثر دقة وملاءمة للسياق.
• استخراج النصوص
  يوفر استخراجًا تلقائيًا لمقاطع نصية ذات معنى من المستندات أو مجموعات البيانات، مما يبسط معالجة البيانات الأولية لسلاسل الذكاء الاصطناعي.
• تعزيز قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي
  يدمج قواعد بيانات المتجهات الخارجية في سير عمل الذكاء الاصطناعي، مما يتيح تحديث قواعد المعرفة في الوقت الحقيقي بمعلومات دلالية غنية.
• تكامل مع مساعدي الذكاء الاصطناعي
  يربط مساعدين الذكاء الاصطناعي بمصادر بيانات خارجية، مما يتيح ردودًا ديناميكية وواعية بالسياق استنادًا إلى أحدث المعلومات المتاحة.
• إدارة بيانات مبسطة
  يؤتمت معالجة واسترجاع بيانات المتجهات على نطاق واسع، مما يقلل من المعالجة اليدوية ويُسرّع دورات التطوير.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js.
2. قم بتعيين متغيرات البيئة المطلوبة:
   • VECTORIZE_ORG_ID
   • VECTORIZE_TOKEN
   • VECTORIZE_PIPELINE_ID
3. عدل ملف إعداد Windsurf لإضافة خادم Vectorize MCP.
4. أضف الخادم باستخدام المقطع التالي من JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "vectorize": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "VECTORIZE_ORG_ID": "${input:org_id}",
           "VECTORIZE_TOKEN": "${input:token}",
           "VECTORIZE_PIPELINE_ID": "${input:pipeline_id}"
         },
         "inputs": [
           { "type": "promptString", "id": "org_id", "description": "معرّف منظمة Vectorize" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "رمز Vectorize", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "معرّف خط أنابيب Vectorize" }
         ]
       }
     }
   }
   

5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
6. تحقق من تشغيل خادم MCP.

Claude

1. تأكد من تثبيت Node.js.
2. قم بتعيين بيانات اعتماد Vectorize كمتغيرات بيئة.
3. افتح ملف إعداد Claude.
4. أضف إعداد خادم Vectorize MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "vectorize": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "VECTORIZE_ORG_ID": "${input:org_id}",
           "VECTORIZE_TOKEN": "${input:token}",
           "VECTORIZE_PIPELINE_ID": "${input:pipeline_id}"
         },
         "inputs": [
           { "type": "promptString", "id": "org_id", "description": "معرّف منظمة Vectorize" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "رمز Vectorize", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "معرّف خط أنابيب Vectorize" }
         ]
       }
     }
   }
   

5. احفظ وأعد تشغيل Claude.
6. تأكد من نجاح التكامل.

Cursor

1. قم بتثبيت Node.js إذا لم يكن مثبتًا.
2. صدّر متغيرات البيئة المطلوبة لـ Vectorize.
3. حدّث إعدادات Cursor لإضافة خادم Vectorize MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "vectorize": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "VECTORIZE_ORG_ID": "${input:org_id}",
           "VECTORIZE_TOKEN": "${input:token}",
           "VECTORIZE_PIPELINE_ID": "${input:pipeline_id}"
         },
         "inputs": [
           { "type": "promptString", "id": "org_id", "description": "معرّف منظمة Vectorize" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "رمز Vectorize", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "معرّف خط أنابيب Vectorize" }
         ]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من أن الخادم يعمل.

Cline

1. تأكد من تثبيت Node.js على جهازك.
2. عيّن معرّف المنظمة، الرمز، ومعرّف خط الأنابيب الخاص بـ Vectorize في بيئتك.
3. عدّل ملف إعداد Cline لتسجيل خادم Vectorize MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "vectorize": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "VECTORIZE_ORG_ID": "${input:org_id}",
           "VECTORIZE_TOKEN": "${input:token}",
           "VECTORIZE_PIPELINE_ID": "${input:pipeline_id}"
         },
         "inputs": [
           { "type": "promptString", "id": "org_id", "description": "معرّف منظمة Vectorize" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "رمز Vectorize", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "معرّف خط أنابيب Vectorize" }
         ]
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cline.
5. تأكد من أن الخادم يعمل ويمكن الوصول إليه.

تأمين مفاتيح API:
يجب توفير مفاتيح API وبيانات الاعتماد الحساسة عبر متغيرات البيئة في الإعدادات الخاصة بك.
مثال:

"env": {
  "VECTORIZE_ORG_ID": "${input:org_id}",
  "VECTORIZE_TOKEN": "${input:token}",
  "VECTORIZE_PIPELINE_ID": "${input:pipeline_id}"
}

يمكن إعداد المدخلات لطلب إدخال المستخدم، مع استخدام password: true للحقول الحساسة.

كيفية استخدام MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك واربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق في JSON:

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

بمجرد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير "vectorize" إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

مشروع خادم Vectorize MCP موثق جيدًا من ناحية الإعداد والتكامل، لكنه يفتقر إلى توثيق واضح أو كود حول القوالب أو الموارد أو تعريفات الأدوات في المستودع العام. الإعداد متعدد المنصات قوي، لكن الميزات التقنية للمطورين (مثل الأدوات والموارد) إما غير موجودة أو غير موثقة. بشكل عام، هذا MCP عملي لمن يستخدم Vectorize لكنه يفتقر لتفاصيل حول ميزات MCP الأوسع.

تقييم MCP