Vectorize MCP Server-integration

Hvad gør “Vectorize” MCP Server?

Vectorize MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP), designet til at integrere med Vectorize for avanceret vektorgenfinding og tekstekstraktion. Ved at forbinde AI-assistenter med Vectorize-platformen muliggør serveren forbedrede udviklingsarbejdsgange, såsom at hente vektorrepræsentationer af data og udtrække meningsfuld tekstinformation. Dette giver AI-klienter og udviklere mulighed for effektivt at udnytte eksterne datakilder, udføre sofistikerede vektorbaserede forespørgsler og håndtere indhold til videre LLM-interaktioner. Serveren er særligt nyttig til opgaver, der kræver semantisk søgning, intelligent kontekstgenfinding og storskaladatabehandling, hvilket effektiviserer og styrker AI-drevne applikationer og arbejdsgange.

Liste over prompts

Ingen promptskabeloner nævnes i repositoriet.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er opført eller beskrevet i repositoriets filer.

Liste over værktøjer

Ingen specifikke værktøjsdefinitioner er opført i de tilgængelige repositoriefiler, inkl. server.py (repoet bruger en src-mappe, men indholdet er ikke vist).

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Vektorsøgning og -genfinding
  Giver udviklere mulighed for at udføre semantisk søgning ved at hente relevante vektorer fra store datasæt, så LLM’er kan give mere præcise og kontekstuelt relevante svar.
• Tekstekstraktion
  Tilbyder automatisk udtrækning af meningsfulde tekstdele fra dokumenter eller datasæt og forenkler datapreprocessing til AI-pipelines.
• AI-drevet vidensbaseforstærkning
  Integrerer eksterne vektordatabaser i AI-arbejdsgange, hvilket muliggør realtidsforstærkning af vidensbaser med opdateret, semantisk righoldig information.
• Integration med AI-assistenter
  Forbinder AI-assistenter til eksterne datakilder og muliggør dynamiske, kontekstbevidste svar baseret på den nyeste tilgængelige information.
• Effektiviseret databehandling
  Automatiserer håndtering og genfinding af storskala vektordata, reducerer manuel databehandling og fremskynder udviklingscyklusser.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installeret.
2. Sæt dine påkrævede miljøvariabler:
   • VECTORIZE_ORG_ID
   • VECTORIZE_TOKEN
   • VECTORIZE_PIPELINE_ID
3. Redigér din Windsurf-konfigurationsfil for at tilføje Vectorize MCP Server.
4. Tilføj serveren ved at bruge følgende JSON-udsnit:

   {
     "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": "Vectorize Organization ID" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "Vectorize Token", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "Vectorize Pipeline ID" }
         ]
       }
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Verificér at MCP-serveren kører.

Claude

1. Sørg for at Node.js er installeret.
2. Sæt dine Vectorize-legitimationsoplysninger som miljøvariabler.
3. Åbn Claudes konfigurationsfil.
4. Tilføj Vectorize MCP Server-konfigurationen:

   {
     "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": "Vectorize Organization ID" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "Vectorize Token", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "Vectorize Pipeline ID" }
         ]
       }
     }
   }
   

5. Gem og genstart Claude.
6. Bekræft succesfuld integration.

Cursor

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er til stede.
2. Eksporter de nødvendige miljøvariabler til Vectorize.
3. Opdater Cursors konfiguration til at inkludere Vectorize MCP Server:

   {
     "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": "Vectorize Organization ID" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "Vectorize Token", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "Vectorize Pipeline ID" }
         ]
       }
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genstart Cursor.
5. Tjek at serveren fungerer.

Cline

1. Sørg for at Node.js er installeret på dit system.
2. Sæt Vectorize organisation-ID, token og pipeline-ID i dit miljø.
3. Redigér din Cline-konfigurationsfil for at registrere Vectorize MCP Server:

   {
     "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": "Vectorize Organization ID" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "Vectorize Token", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "Vectorize Pipeline ID" }
         ]
       }
     }
   }
   

4. Gem ændringer og genstart Cline.
5. Verificér at serveren kører og er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler:
API-nøgler og følsomme legitimationsoplysninger bør angives via miljøvariabler i din konfiguration.
Eksempel:

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

Inputs kan opsættes til at bede brugeren om indtastning, med password: true for følsomme felter.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsættes dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når dette er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre "vectorize" til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Vectorize MCP Server-projektet er veldokumenteret hvad angår opsætning og integration, men mangler klar dokumentation eller kode om prompts, ressourcer eller eksplicitte værktøjsdefinitioner i det offentlige repository. Opsætning til flere platforme er stærk, men udvikler-fokuserede funktioner og kode-niveau-primitiver (som værktøjer og ressourcer) er enten ikke til stede eller ikke dokumenteret. Overordnet set er denne MCP praktisk for brugere af Vectorize, men mangler detaljer for bredere MCP-funktionsadoption.

MCP-score