Intégration du serveur MCP Vectara

Que fait le serveur MCP “Vectara” ?

Vectara MCP Server est une implémentation open source du Model Context Protocol (MCP) conçue pour relier les assistants IA à la plateforme Trusted RAG (Retrieval-Augmented Generation) de Vectara. En agissant comme serveur MCP, il permet aux systèmes d’IA d’effectuer des tâches de recherche et de récupération sophistiquées, de manière sécurisée et efficace, via le moteur de récupération fiable de Vectara. Cela facilite des connexions bidirectionnelles transparentes entre les clients IA et les sources de données externes, permettant aux développeurs d’enrichir leurs workflows avec des capacités RAG avancées, de minimiser les hallucinations et de simplifier l’accès à l’information pertinente pour des applications d’IA générative.

Liste des prompts

Aucun template de prompt spécifique n’est mentionné dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des outils

• ask_vectara : Exécute une requête RAG (Retrieval-Augmented Generation) via Vectara. Retourne les résultats de la recherche accompagnés d’une réponse générée. Nécessite une requête utilisateur, des clés de corpus Vectara et une clé API, et supporte plusieurs paramètres configurables comme le nombre de phrases de contexte et le preset de génération.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Génération Augmentée par la Récupération (RAG) : Les développeurs peuvent améliorer les modèles d’IA en intégrant la plateforme RAG fiable de Vectara, fournissant des informations factuelles et à jour à partir de corpus externes afin de minimiser les hallucinations dans les résultats.
• Intégration de la recherche d’entreprise : Les équipes peuvent permettre aux assistants IA d’interroger des dépôts de documents internes ou externes, facilitant ainsi l’extraction d’insights pertinents pour la prise de décision ou le support.
• Gestion des connaissances : Exploitez Vectara MCP pour automatiser les requêtes sur la base de connaissances et faire remonter des réponses contextuelles issues de vastes ensembles de données.
• Accès sécurisé aux données IA : Facilitez l’accès sécurisé et protégé par clé API à des données sensibles ou propriétaires via MCP, assurant conformité et confidentialité.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Python est installé et installez Vectara MCP via pip install vectara-mcp.
2. Localisez le fichier de configuration de Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP Vectara à votre objet mcpServers :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur MCP Vectara apparaît dans l’interface.

Claude

1. Installez Python et Vectara MCP (pip install vectara-mcp).
2. Ouvrez la configuration de Claude Desktop.
3. Insérez le serveur MCP Vectara dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez le fichier et relancez Claude Desktop.
5. Confirmez la connexion au serveur MCP.

Cursor

1. Installez Vectara MCP avec pip install vectara-mcp.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez le serveur sous mcpServers :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que Vectara MCP est actif dans Cursor.

Cline

1. Installez Vectara MCP en utilisant pip install vectara-mcp.
2. Trouvez et modifiez la configuration de Cline.
3. Ajoutez le serveur MCP en JSON :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cline.
5. Assurez-vous que le serveur MCP est listé et accessible.

Sécurisation des clés API

Il est fortement recommandé de stocker les clés API sensibles dans des variables d’environnement plutôt que dans les fichiers de configuration. Exemple :

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

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans un workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP à l’aide de ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “vectara-mcp” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Vectara MCP offre une intégration claire et ciblée pour le RAG, avec une documentation solide pour la configuration et la sécurité des clés API, mais manque de détails sur les prompts, ressources ou sampling/roots. C’est une excellente solution pour activer le RAG dans des workflows agentiques, mais l’absence de fonctionnalités MCP avancées limite sa polyvalence.

Score MCP

Note : 5/10 — Solide et prêt pour la production dans le cas d’usage RAG, mais ne couvre qu’un ensemble minimal de fonctionnalités MCP et manque de documentation sur les prompts, ressources et concepts MCP avancés.