「Vectorize」MCPサーバーとは？

Vectorize MCPサーバーは、Vectorizeとの統合のために設計されたModel Context Protocol (MCP)の実装であり、高度なベクトル検索やテキスト抽出を実現します。AIアシスタントをVectorizeプラットフォームに接続することで、データのベクトル表現の取得や有用なテキスト情報の抽出など、開発ワークフローを強化します。これにより、AIクライアントや開発者は外部データソースを効率的に活用し、高度なベクトルベース検索やLLMによるコンテンツ管理が可能になります。特に、セマンティック検索やインテリジェントなコンテキスト取得、大規模データ管理が求められるタスクに有用で、AI駆動アプリケーションやワークフローを効率化・強化します。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリファイルには明示的なリソースの記載や説明はありません。

ツール一覧

server.py（リポジトリはsrcディレクトリを使用していますが内容は表示されていません）を含む、利用可能なリポジトリファイルにはツール定義は記載されていません。

このMCPサーバーのユースケース

• ベクトル検索・リトリーバル
  開発者が大規模データセットから関連ベクトルをセマンティックに検索でき、LLMによるより正確かつコンテキストに即した応答を実現します。
• テキスト抽出
  文書やデータセットから有用なテキスト部分を自動抽出し、AIパイプラインのデータ前処理を簡素化します。
• AI駆動ナレッジベース拡張
  外部ベクトルデータベースをAIワークフローに統合し、最新かつセマンティックに豊富な情報でナレッジベースをリアルタイム強化します。
• AIアシスタントとの統合
  AIアシスタントを外部データソースへ接続し、最新情報に基づくダイナミックかつコンテキスト認識型の応答を可能にします。
• 効率的なデータ管理
  大規模ベクトルデータの管理や取得を自動化し、手動処理を削減して開発サイクルを高速化します。

設定方法

Windsurf

1. Node.jsをインストールしてください。
2. 必要な環境変数を設定します:
   • VECTORIZE_ORG_ID
   • VECTORIZE_TOKEN
   • VECTORIZE_PIPELINE_ID
3. Windsurfの設定ファイルを編集し、Vectorize MCPサーバーを追加します。
4. 以下のJSONスニペットを使ってサーバーを追加します:

   {
     "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. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
6. MCPサーバーが稼働していることを確認してください。

Claude

1. Node.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Vectorizeの認証情報を環境変数として設定します。
3. Claudeの設定ファイルを開きます。
4. Vectorize MCPサーバーの設定を追加します:

   {
     "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. 保存してClaudeを再起動します。
6. 統合が完了したことを確認してください。

Cursor

1. Node.jsがインストールされていない場合はインストールしてください。
2. Vectorize用の必要な環境変数をエクスポートします。
3. Cursorの設定ファイルにVectorize MCPサーバーを追加します:

   {
     "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. 設定を保存してCursorを再起動します。
5. サーバーが正常に動作していることを確認してください。

Cline

1. システムにNode.jsがインストールされていることを確認してください。
2. 環境変数としてVectorizeのorganization ID・token・pipeline IDを設定します。
3. Clineの設定ファイルを編集し、Vectorize MCPサーバーを登録します:

   {
     "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. 変更を保存してClineを再起動します。
5. サーバーが稼働・アクセス可能であることを確認してください。

APIキーのセキュリティ管理:
APIキーや機密情報は設定内の環境変数で管理してください。
例:

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

入力項目はユーザー入力を促すように設定でき、パスワードなどの機密項目はpassword: trueを使用します。

FlowHuntフロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでMCPサーバーをワークフローに統合するには、MCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションに以下のJSON形式でサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPのすべての機能にアクセス可能となります。“vectorize"は実際のMCPサーバー名に変更し、URLもご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

当社の見解

Vectorize MCPサーバープロジェクトは、セットアップや統合方法に関しては十分にドキュメント化されていますが、プロンプトやリソース、明示的なツール定義に関するコードやドキュメントは公開リポジトリ上に見当たりません。複数プラットフォームへのセットアップや統合手順は充実していますが、開発者向け機能やコードレベルのプリミティブ（ツールやリソース）は未記載または未実装です。Vectorizeユーザーにとっては実用的ですが、より広範なMCP機能への対応という観点ではやや情報が不足しています。

MCPスコア