VertexAI Search MCP -palvelin

Mitä “VertexAI Search” MCP -palvelin tekee?

VertexAI Search MCP -palvelin on suunniteltu yhdistämään tekoälyavustajat Google Vertex AI Searchiin, mahdollistaen yksityisten Vertex AI Datastoreen tallennettujen tietojoukkojen haun ja tiedon noudon. Hyödyntämällä Geminia ja Vertex AI -pohjustusta tämä palvelin parantaa hakutulosten laatua ja tarkkuutta pohjustamalla tekoälyvastaukset omaan dataasi. Palvelin tukee yhden tai useamman Vertex AI -tietovaraston integrointia, mikä tekee siitä tehokkaan työkalun LLM-pohjaisten työnkulkujen rikastamiseen organisaatiokohtaisella, kontekstuaalisella tiedolla. Tämä mahdollistaa kehittäjille asiakirjahakujen, tietopankkikyselyjen ja yritysdatan hyödyntämisen automaation sekä tuotanto- että kehitysympäristöissä.

Luettelo kehotteista

Ei kehotepohjia mainita repositoriossa.

Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?

Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.

Pyydä demo Kirjaudu sisään

Resurssiluettelo

Repositoriossa ei ole eriteltynä tiettyjä resursseja.

Työkaluluettelo

Repositoriossa tai server.py-tiedostossa ei ole erillistä työkaluluetteloa.

Liity uutiskirjeellemme

Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.

Sähköpostiosoite

Tilaa

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Yrityshakujen automaatio: Integroi Vertex AI Search työnkulkuihin automatisoimaan yksityisdokumenttien hakua ja noutoa sekä tehostamaan sisäistä tiedonsaantia.
• Tietopankin laajennus: Paranna tekoälyavustajia vastaamaan käyttäjäkysymyksiin organisaatiokohtaiseen tietoon pohjaten, mikä nostaa vastausten tarkkuutta.
• Tietopohjainen päätöksenteko: Mahdollista kehittäjien nostaa sovelluskehityksen aikana esiin relevanttia dataa Vertex AI Datastoreista, tukien perusteltuja päätöksiä.
• Räätälöityjen tekoälyavustajien kehitys: Rakenna alakohtaisia tekoälyagentteja, jotka pystyvät hakemaan ja kontekstualisoimaan vastauksia Vertex AI -tietovarastoihin pohjaten.

Kuinka ottaa käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että Python ja Docker on asennettu järjestelmääsi.
2. Kloonaa repositorio:
   git clone git@github.com:ubie-oss/mcp-vertexai-search.git
3. Luo virtuaaliympäristö ja asenna riippuvuudet:

   uv venv  
   uv sync --all-extras
   

4. Lisää MCP-palvelimen konfiguraatio Windsurfin asetustiedostoon seuraavasti:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

5. Tallenna ja käynnistä Windsurf uudelleen. Varmista, että MCP-palvelin toimii.

API-avainten suojausesimerkki:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Varmista, että Python-ympäristö ja riippuvuudet on asennettu.
2. Kloonaa ja ota repositorio käyttöön kuten yllä.
3. Muokkaa Clauden asetuksia lisätäksesi MCP-palvelin:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

4. Käynnistä Claude uudelleen ja tarkista palvelimen tila.

API-avainten suojausesimerkki:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cursor

1. Asenna vaaditut ohjelmistot ja ota repositorio käyttöön kuten yllä.
2. Päivitä Cursorin konfiguraatiotiedosto:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

3. Tallenna, käynnistä Cursor uudelleen ja varmista toiminta.

API-avainten suojausesimerkki:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

1. Noudata yllä olevia repokäyttöönotto-ohjeita.
2. Muokkaa Clinen konfiguraatiota:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

3. Käynnistä Cline uudelleen ja varmista palvelimen toiminta.

API-avainten suojausesimerkki:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

MCP:n käyttäminen flow’ssa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuun lisäämällä MCP-komponentin flow’hun ja yhdistämällä sen tekoälyagenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-asetuksissa syötä palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

{
  "vertexai-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Kun asetukset on määritetty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:ta työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “vertexai-search” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata url omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Dokumentaation kattavuuden ja ominaisuuksien esille tuonnin perusteella tämä MCP-palvelin mahdollistaa hyvän Vertex AI Search -integraation, mutta dokumentaatiosta puuttuu yksityiskohtia kehotteista, resursseista ja työkaluista. Käyttöönotto-ohjeet ja lisensointi ovat selkeitä, mutta kehittyneitä MCP-ominaisuuksia ei käsitellä. Arvosana: 5/10

MCP-pisteet