
VertexAI Search MCPサーバー
VertexAI Search MCPサーバーはAIアシスタントとGoogle Vertex AI Searchを接続し、Vertex AI Datastoreのプライベートデータセットから情報を検索・取得できるようにします。AIの応答を独自データに基づかせることで、より高精度な結果を実現。エンタープライズ検索の自動化...
Vectara MCPサーバーでFlowHuntエージェントをVectaraの強力なRAGプラットフォームに安全に接続し、信頼性が高く文脈に富んだAI応答と高度な知識検索を実現します。
Vectara MCPサーバーは、Model Context Protocol(MCP)のオープンソース実装であり、AIアシスタントとVectaraの信頼性の高いRAG(検索拡張生成)プラットフォームを橋渡しします。MCPサーバーとして動作することで、AIシステムがVectaraの堅牢なリトリーバルエンジンに対して安全かつ効率的に高度な検索・取得タスクを実行可能にします。これにより、AIクライアントと外部データソース間のシームレスな双方向接続が実現し、開発者は高度なRAG機能でワークフローを拡張し、幻覚(hallucination)を抑制し、生成AIアプリケーション向けに関連情報へのアクセスを効率化できます。
利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには、特定のプロンプトテンプレートは記載されていません。
利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには、明示的なMCPリソースは記載されていません。
pip install vectara-mcp
でVectara MCPをインストールします。mcpServers
オブジェクトにVectara MCPサーバーを追加します:{
"mcpServers": {
"vectara-mcp": {
"command": "vectara-mcp",
"args": []
}
}
}
pip install vectara-mcp
)。mcpServers
セクションにVectara MCPサーバーを追加します:{
"mcpServers": {
"vectara-mcp": {
"command": "vectara-mcp",
"args": []
}
}
}
pip install vectara-mcp
でVectara MCPをインストールします。mcpServers
の下にサーバーを追加します:{
"mcpServers": {
"vectara-mcp": {
"command": "vectara-mcp",
"args": []
}
}
}
pip install vectara-mcp
でVectara MCPをインストールします。{
"mcpServers": {
"vectara-mcp": {
"command": "vectara-mcp",
"args": []
}
}
}
機密性の高いAPIキーは設定ファイルに直接記述せず、環境変数で管理することを強く推奨します。例:
{
"mcpServers": {
"vectara-mcp": {
"command": "vectara-mcp",
"args": [],
"env": {
"VECTARA_API_KEY": "${VECTARA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${VECTARA_API_KEY}"
}
}
}
}
FlowHuntでのMCP利用方法
FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフロー内にMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。
MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションにて、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:
{
"vectara-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセス可能となります。なお、“vectara-mcp"はご自身のMCPサーバー名に、URLもご自身のサーバーURLに置き換えてください。
セクション | 有無 | 詳細・備考 |
---|---|---|
概要 | ✅ | Vectara MCPサーバーの概要・機能説明あり |
プロンプト一覧 | ⛔ | ドキュメントに記載なし |
リソース一覧 | ⛔ | ドキュメントに記載なし |
ツール一覧 | ✅ | ask_vectara ツールのみ記載 |
APIキーの安全管理 | ✅ | JSON/env例で説明あり |
サンプリング対応(評価では重要度低め) | ⛔ | 記載なし |
Vectara MCPはRAG用途に特化した明確な連携を提供し、セットアップやAPIキー管理のドキュメントも充実しています。ただし、プロンプトやリソース、サンプリング/ルートなどMCPの発展的な説明が不足しており、より幅広い活用にはやや物足りなさも残ります。
ライセンスあり | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
ツールが1つ以上ある | ✅ |
フォーク数 | 2 |
スター数 | 8 |
評価: 5/10 — RAG用途には堅実かつ実運用可能ですが、MCPの機能セットは最小限であり、プロンプトやリソース、発展的MCPコンセプトのドキュメントが不足しています。
Vectara MCPサーバーは、Model Context Protocolのオープンソース実装であり、AIアシスタントをVectaraの信頼性の高いRAGプラットフォームへ接続します。安全かつ効率的な検索・取得を生成系AIワークフロー向けに実現します。
主なツールは `ask_vectara` で、Vectaraに対してRAGクエリを実行し、検索結果と生成応答を返します。このツールにはユーザーのクエリ、Vectaraコーパスキー、APIキーが必要です。
主な用途は、RAGによる幻覚低減、エンタープライズ検索連携、ナレッジマネジメント自動化、APIキーによる安全なデータアクセスなどです。
APIキーは設定ファイルに直接書かず環境変数で管理しましょう。`${VECTARA_API_KEY}`のような変数を使ったJSON設定でセキュリティを強化できます。
FlowHuntフローにMCPコンポーネントを追加し、Vectara MCPサーバー情報を設定してAIエージェントに接続します。これによりエージェントがVectaraの高度な検索機能を利用可能になります。
RAGや検索には堅牢ですが、プロンプトテンプレートや追加MCPリソース、詳細なサンプリングやMCPルートの機能説明が現時点で不足しています。
Vectara MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合し、安全・正確・文脈認識型のAI応答をエージェントに提供しましょう。
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