Vectara MCP Server -integraatio

Mitä “Vectara” MCP Server tekee?

Vectara MCP Server on Model Context Protocolin (MCP) avoimen lähdekoodin toteutus, joka on suunniteltu yhdistämään tekoälyassistentit Vectaran Trusted RAG (Retrieval-Augmented Generation) -alustaan. Toimiessaan MCP-palvelimena se mahdollistaa tekoälyjärjestelmien suorittaa turvallisesti ja tehokkaasti edistyneitä haku- ja tiedonhankintatehtäviä Vectaran luotettavan hakukoneen kautta. Tämä mahdollistaa saumattoman kaksisuuntaisen yhteyden tekoälyasiakkaiden ja ulkoisten tietolähteiden välillä, antaen kehittäjille mahdollisuuden laajentaa työnkulkujaan kehittyneillä RAG-ominaisuuksilla, minimoida hallucinaatioita ja nopeuttaa relevantin tiedon löytymistä generatiivisissa tekoälysovelluksissa.

Prompt-listaus

Saatavilla olevassa dokumentaatiossa tai repositoriossa ei ole mainittu erityisiä prompt-malleja.

Resurssilistaus

Saatavilla olevassa dokumentaatiossa tai repositoriossa ei ole mainittu selkeitä MCP-resursseja.

Työkalulistaus

• ask_vectara: Suorittaa RAG-haun (Retrieval-Augmented Generation) käyttäen Vectaraa. Palauttaa hakutulokset ja generoitu vastauksen. Vaatii käyttäjän kysymyksen, Vectara-corpusavaimet ja API-avaimen, ja tukee useita säädettäviä parametreja, kuten kontekstilauseiden määrää ja generointiesiasetuksia.

Tämän MCP Serverin käyttötapaukset

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Kehittäjät voivat parantaa tekoälymallejaan integroimalla Vectaran luotettavan RAG-alustan, joka tarjoaa faktoihin pohjautuvaa, ajantasaista tietoa ulkoisista corpuksista hallucinaatioiden minimoimiseksi.
• Yrityshaun integraatio: Tiimit voivat mahdollistaa tekoälyassistenttien kyselyt sisäisiin tai ulkoisiin dokumenttivarastoihin, mikä helpottaa olennaisten havaintojen löytämistä päätöksentekoon tai tukeen.
• Tiedonhallinta: Hyödynnä Vectara MCP:tä automatisoimaan tietopohjien kyselyt ja tuomaan kontekstuaalisia vastauksia suurista tietovarastoista.
• Turvallinen tekoälydatan käyttö: Mahdollista turvallinen, API-avaimella suojattu pääsy arkaluontoiseen tai omistettuun dataan MCP:n avulla, varmistaen vaatimustenmukaisuuden ja yksityisyyden.

Kuinka asennat sen

Windsurf

1. Varmista, että Python on asennettu, ja asenna Vectara MCP komennolla pip install vectara-mcp.
2. Etsi Windsurfin asetustiedosto.
3. Lisää Vectara MCP Server mcpServers-objektiin:

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

4. Tallenna muutokset ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Varmista, että Vectara MCP Server näkyy käyttöliittymässä.

Claude

1. Asenna Python ja Vectara MCP (pip install vectara-mcp).
2. Avaa Claude Desktopin asetukset.
3. Lisää Vectara MCP Server mcpServers-osioon:

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

4. Tallenna tiedosto ja käynnistä Claude Desktop uudelleen.
5. Varmista yhteys MCP-serveriin.

Cursor

1. Asenna Vectara MCP komennolla pip install vectara-mcp.
2. Muokkaa Cursorin asetustiedostoa.
3. Lisää palvelin mcpServers-osioon:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Tarkista, että Vectara MCP on aktiivinen Cursorissa.

Cline

1. Asenna Vectara MCP komennolla pip install vectara-mcp.
2. Etsi ja muokkaa Cline-asetuksia.
3. Lisää MCP-serveri JSON-muodossa:

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

4. Tallenna asetukset ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Varmista, että MCP-serveri on listattuna ja käytettävissä.

API-avainten suojaaminen

On erittäin suositeltavaa säilyttää arkaluontoiset API-avaimet ympäristömuuttujissa asetustiedostojen sijaan. Esimerkki:

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

MCP:n käyttö työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-serverit työnkulkuusi FlowHuntissa lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistämällä se tekoälyagenttiin:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-asetuksissa lisää MCP-serverisi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

{
  "vectara-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Kun asetukset on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “vectara-mcp” oman MCP-serverisi nimeksi ja korvata URL omalla MCP-palvelinosoitteellasi.

Yhteenveto

Mielipiteemme

Vectara MCP tarjoaa selkeän ja keskittyneen integraation RAG-käyttöön, vahvalla asennus- ja API-avainturvallisuusdokumentaatiolla, mutta puuttuvat tiedot prompt-malleista, resursseista tai näytteenotosta/rooteista rajoittavat sen monipuolisuutta. Se sopii hyvin agenttityönkulkuihin, joissa tarvitaan luotettavaa RAG-toiminnallisuutta.

MCP-pisteet

Arvosana: 5/10 — Se on vakaa ja tuotantovalmis RAG-käyttöön, mutta kattaa vain minimi-MCP-ominaisuudet ja dokumentaatiosta puuttuu tiedot prompteista, resursseista ja edistyneistä MCP-konsepteista.