Integración del Servidor Vectara MCP

¿Qué hace el Servidor “Vectara” MCP?

Vectara MCP Server es una implementación de código abierto del Model Context Protocol (MCP) diseñada para conectar asistentes de IA con la plataforma Trusted RAG (Generación Aumentada por Recuperación) de Vectara. Al actuar como un servidor MCP, permite a los sistemas de IA realizar búsquedas y tareas de recuperación sofisticadas de forma segura y eficiente contra el motor de recuperación fiable de Vectara. Esto facilita conexiones bidireccionales sin fisuras entre clientes de IA y fuentes de datos externas, permitiendo a los desarrolladores enriquecer sus flujos de trabajo con capacidades avanzadas de RAG, minimizar alucinaciones y agilizar el acceso a información relevante para aplicaciones de IA generativa.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt específicas en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Recursos

No se listan recursos MCP explícitos en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Herramientas

• ask_vectara: Ejecuta una consulta RAG (Generación Aumentada por Recuperación) usando Vectara. Devuelve resultados de búsqueda acompañados de una respuesta generada. Requiere una consulta de usuario, claves de corpus de Vectara y clave API, y admite varios parámetros configurables como el número de frases de contexto y el preset de generación.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Los desarrolladores pueden mejorar modelos de IA integrando la plataforma RAG de confianza de Vectara, proporcionando información verídica y actualizada de corpus externos para minimizar alucinaciones en los resultados.
• Integración con Búsqueda Empresarial: Los equipos pueden permitir que los asistentes de IA consulten repositorios de documentos internos o externos, facilitando la extracción de información relevante para la toma de decisiones o soporte.
• Gestión del Conocimiento: Aprovecha Vectara MCP para automatizar consultas a bases de conocimiento, mostrando respuestas contextuales de grandes almacenes de datos.
• Acceso Seguro a Datos de IA: Facilita el acceso seguro y protegido mediante clave API a datos sensibles o propietarios a través de MCP, garantizando el cumplimiento y la privacidad.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python instalado e instala Vectara MCP mediante pip install vectara-mcp.
2. Localiza el archivo de configuración de Windsurf.
3. Añade el servidor Vectara MCP a tu objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "vectara-mcp": {
         "command": "vectara-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Guarda los cambios y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor Vectara MCP aparece en la interfaz.

Claude

1. Instala Python y Vectara MCP (pip install vectara-mcp).
2. Abre la configuración de Claude Desktop.
3. Inserta el servidor Vectara MCP en la sección mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "vectara-mcp": {
         "command": "vectara-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Guarda el archivo y reinicia Claude Desktop.
5. Confirma la conectividad con el servidor MCP.

Cursor

1. Instala Vectara MCP con pip install vectara-mcp.
2. Edita el archivo de configuración de Cursor.
3. Añade el servidor bajo mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "vectara-mcp": {
         "command": "vectara-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Comprueba que Vectara MCP está activo en Cursor.

Cline

1. Instala Vectara MCP usando pip install vectara-mcp.
2. Busca y edita la configuración de Cline.
3. Añade el servidor MCP en formato JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "vectara-mcp": {
         "command": "vectara-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y reinicia Cline.
5. Asegúrate de que el servidor MCP aparece y es accesible.

Seguridad de las Claves API

Se recomienda encarecidamente almacenar las claves API sensibles en variables de entorno en lugar de archivos de configuración. Ejemplo:

{
  "mcpServers": {
    "vectara-mcp": {
      "command": "vectara-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "VECTARA_API_KEY": "${VECTARA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${VECTARA_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de flows

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "vectara-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservermcp.ejemplo/rutamcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “vectara-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

Vectara MCP proporciona una integración clara y enfocada para RAG con documentación sólida para la configuración y seguridad de claves API, pero carece de detalles sobre prompts, recursos o muestreo/roots. Es ideal para habilitar RAG en flujos agentivos, aunque la ausencia de características MCP más ricas limita su versatilidad.

Puntuación MCP

Valoración: 5/10 — Es sólido y listo para producción en su caso de uso RAG, pero cubre solo un conjunto mínimo de características MCP y carece de documentación sobre prompts, recursos y conceptos avanzados de MCP.