Vectorize MCP -palvelimen integrointi

Mitä “Vectorize” MCP Server tekee?

Vectorize MCP Server on Model Context Protocolin (MCP) toteutus, joka on suunniteltu integroitumaan Vectorize-alustan kanssa kehittynyttä vektorihakua ja tekstin poimintaa varten. Yhdistämällä tekoälyavustajat Vectorize-alustaan palvelin mahdollistaa kehittyneet kehitystyönkulut, kuten datan vektoriedustusten hakemisen ja merkityksellisen tekstin poiminnan. Näin tekoälyasiakkaat ja kehittäjät voivat hyödyntää ulkoisia tietolähteitä tehokkaasti, suorittaa monimutkaisia vektoripohjaisia kyselyitä ja hallita sisältöä LLM-yhteyksiä varten. Palvelin on erityisen hyödyllinen tehtävissä, joissa tarvitaan semanttista hakua, älykästä kontekstin hakua ja laajamittaista datanhallintaa, tehostaen sekä nopeuttaen tekoälypohjaisia sovelluksia ja työnkulkuja.

Prompt-listaus

Repositorion prompt-pohjia ei mainita.

Resurssilistaus

Repositorion tiedostoissa ei ole eksplisiittisiä resurssikuvauksia.

Työkalulistaus

Saatavilla olevissa repositorion tiedostoissa ei ole erityisiä työkalumäärityksiä, mukaan lukien server.py (repo käyttää src-hakemistoa, mutta sisältöä ei ole näytetty).

Tämän MCP Serverin käyttökohteet

• Vektorihaku ja -nouto
  Mahdollistaa kehittäjille semanttisen haun, jossa relevantteja vektoreita noudetaan suurista tietoaineistoista. Näin LLM:t voivat tarjota tarkempia ja kontekstuaalisesti osuvampia vastauksia.
• Tekstin poiminta
  Tarjoaa automaattisen merkityksellisten tekstisegmenttien poiminnan dokumenteista tai tietoaineistoista, yksinkertaistaen datan esikäsittelyä tekoälyputkissa.
• Tekoälypohjainen tietokanta-augmentointi
  Integroi ulkoiset vektorikannat tekoälytyönkulkuihin mahdollistaen tietokantojen reaaliaikaisen täydennyksen ajantasaisella, semanttisesti rikkaalla tiedolla.
• Integraatio tekoälyavustajiin
  Yhdistää tekoälyavustajat ulkoisiin tietolähteisiin mahdollistaen dynaamiset, kontekstitietoiset vastaukset viimeisimpään saatavilla olevaan tietoon perustuen.
• Virtaviivaistettu datanhallinta
  Automatisoi suuren vektoridatan hallinnan ja noudon, vähentäen manuaalista käsittelyä ja nopeuttaen kehityssyklejä.

Miten asennat palvelimen

Windsurf

1. Varmista, että sinulla on Node.js asennettuna.
2. Aseta tarvittavat ympäristömuuttujat:
   • VECTORIZE_ORG_ID
   • VECTORIZE_TOKEN
   • VECTORIZE_PIPELINE_ID
3. Muokkaa Windsurf-asetustiedostoa ja lisää Vectorize MCP Server.
4. Lisää palvelin seuraavalla JSON-pätkällä:

   {
     "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. Tallenna asetukset ja käynnistä Windsurf uudelleen.
6. Varmista, että MCP-palvelin on käynnissä.

Claude

1. Varmista, että Node.js on asennettu.
2. Aseta Vectorizen tunnisteet ympäristömuuttujiin.
3. Avaa Clauden asetustiedosto.
4. Lisää Vectorize MCP Server -määritys:

   {
     "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. Tallenna ja käynnistä Claude uudelleen.
6. Varmista onnistunut integraatio.

Cursor

1. Asenna Node.js, jos sitä ei vielä ole.
2. Vie tarvittavat Vectorize-ympäristömuuttujat.
3. Päivitä Cursorin asetukset sisältämään 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. Tallenna asetukset ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Tarkista, että palvelin toimii.

Cline

1. Varmista, että Node.js on asennettu järjestelmääsi.
2. Aseta Vectorizen organisaatio-ID, token ja pipeline-ID ympäristöön.
3. Muokkaa Clinen asetustiedostoa rekisteröidäksesi Vectorize MCP Serverin:

   {
     "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. Tallenna muutokset ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Varmista, että palvelin on käynnissä ja saavutettavissa.

API-avainten suojaaminen:
API-avaimet ja muut arkaluontoiset tunnisteet tulee asettaa asetuksiin ympäristömuuttujien kautta.
Esimerkki:

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

Syötteet voi määrittää käyttäjän täytettäviksi ja salasanakentille kannattaa asettaa password: true.

Näin käytät tätä MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentin flowhun ja kytkemällä sen tekoälyagenttiisi:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi määrityspaneelin. Lisää järjestelmän MCP-määrityksiin palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun määritys on tehty, tekoälyagentti voi hyödyntää tätä MCP:tä työkaluna kaikkine toimintoineen. Muista vaihtaa "vectorize" palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Oma mielipiteemme

Vectorize MCP Server -projekti on hyvin dokumentoitu asennuksen ja integraation osalta, mutta julkisessa repossa puuttuu selkeä dokumentaatio tai koodi prompt-pohjista, resursseista tai eksplisiittisistä työkaluista. Määritykset useille alustoille ovat vahvat, mutta kehittäjäystävälliset ominaisuudet ja kooditasoiset primitiivit (kuten työkalut ja resurssit) joko puuttuvat tai niitä ei ole dokumentoitu. Kaiken kaikkiaan tämä MCP on käytännöllinen Vectorizen käyttäjille, mutta laajemman MCP-ominaisuuksien hyödyntämisen kannalta yksityiskohdat puuttuvat.

MCP-pisteet