
Vertica MCP Server
Il Vertica MCP Server consente un'integrazione fluida tra assistenti AI e database OpenText Vertica, supportando operazioni SQL sicure, caricamento massivo di d...
Integra facilmente Google Vertex AI Search con i tuoi agenti AI per abilitare una ricerca affidabile e fondata su dataset privati grazie al server VertexAI Search MCP.
Il server VertexAI Search MCP è progettato per collegare assistenti AI con Google Vertex AI Search, consentendo loro di cercare e recuperare informazioni da dataset privati archiviati in Vertex AI Datastore. Sfruttando Gemini con grounding Vertex AI, questo server migliora la qualità e l’accuratezza dei risultati di ricerca fondando le risposte dell’AI sui tuoi dati proprietari. Supporta l’integrazione con uno o più datastore Vertex AI, rendendolo uno strumento potente per arricchire workflow basati su LLM con informazioni contestuali e specifiche dell’organizzazione. Questa capacità permette agli sviluppatori di automatizzare la ricerca documentale, l’interrogazione di knowledge base e ottimizzare l’accesso ai dati aziendali sia in ambienti di sviluppo che di produzione.
Nessun template di prompt viene menzionato nel repository.
Nessuna risorsa specifica è dettagliata nel repository.
Nessun elenco esplicito di strumenti è fornito nel repository o in server.py.
git clone git@github.com:ubie-oss/mcp-vertexai-search.git
uv venv
uv sync --all-extras
{
"mcpServers": {
"vertexai-search": {
"command": "uv",
"args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
}
}
}
Esempio di protezione delle chiavi API:
{
"mcpServers": {
"vertexai-search": {
"env": {
"GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
},
"inputs": {}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"vertexai-search": {
"command": "uv",
"args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
}
}
}
Esempio di protezione delle chiavi API:
{
"mcpServers": {
"vertexai-search": {
"env": {
"GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
},
"inputs": {}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"vertexai-search": {
"command": "uv",
"args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
}
}
}
Esempio di protezione delle chiavi API:
{
"mcpServers": {
"vertexai-search": {
"env": {
"GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
},
"inputs": {}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"vertexai-search": {
"command": "uv",
"args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
}
}
}
Esempio di protezione delle chiavi API:
{
"mcpServers": {
"vertexai-search": {
"env": {
"GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
},
"inputs": {}
}
}
}
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:
Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:
{
"vertexai-search": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento, con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “vertexai-search” con il vero nome del tuo server MCP e di aggiornare la URL con quella del tuo MCP server.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | Presente in README.md |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun template trovato |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessuna risorsa esplicita |
Elenco degli Strumenti | ⛔ | Nessun strumento elencato |
Protezione delle chiavi API | ✅ | Esempi di configurazione forniti |
Supporto Sampling (meno importante) | ⛔ | Non menzionato |
In base alla completezza della documentazione e all’esposizione delle funzionalità, questo MCP server offre una solida integrazione con Vertex AI Search ma manca di una documentazione dettagliata su prompt, risorse e strumenti. Le istruzioni di setup e la licenza sono chiare, ma le funzionalità MCP avanzate non sono discusse. Valutazione: 5/10
Ha una LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ⛔ |
Numero di Fork | 9 |
Numero di Stelle | 18 |
Il server VertexAI Search MCP collega gli assistenti AI con Google Vertex AI Search, consentendo loro di cercare e recuperare informazioni da dataset privati in Vertex AI Datastore. Fondando le risposte dell’AI sui dati della tua organizzazione, migliora accuratezza e contesto.
I casi d’uso includono l’automazione della ricerca documentale aziendale, l’arricchimento di knowledge base, l’abilitazione dello sviluppo guidato dai dati e la costruzione di assistenti AI personalizzati che sfruttano dataset proprietari.
Imposta la variabile d’ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS nella configurazione MCP, puntando al file JSON delle credenziali dell’account di servizio Google Cloud. Sono fornite configurazioni di esempio per ciascun client supportato.
Sì, il server supporta l’integrazione con uno o più Vertex AI Datastore, permettendoti di interrogare vari dataset privati secondo necessità.
Aggiungi il componente MCP al tuo flow, configuralo con i dettagli del tuo server e connettilo al tuo agente AI. L’agente potrà quindi accedere a tutte le funzioni offerte dal server VertexAI Search MCP.
Potenzia i tuoi agenti AI con la ricerca su dataset privati e risposte fondate. Integra VertexAI Search MCP Server in pochi passaggi.
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