Vectorize MCP 서버 통합

“Vectorize” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Vectorize MCP 서버는 Vectorize와의 통합을 위해 설계된 Model Context Protocol(MCP) 구현체로, 고급 벡터 검색 및 텍스트 추출 기능을 제공합니다. AI 어시스턴트를 Vectorize 플랫폼에 연결함으로써, 데이터의 벡터 표현을 검색하거나 의미 있는 텍스트 정보를 추출하는 등 향상된 개발 워크플로우를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 AI 클라이언트 및 개발자는 외부 데이터 소스를 효율적으로 활용하고, 정교한 벡터 기반 쿼리와 LLM 후속 처리를 위한 콘텐츠 관리를 할 수 있습니다. 이 서버는 시맨틱 검색, 지능형 컨텍스트 검색, 대규모 데이터 관리가 필요한 작업에 특히 유용하며, AI 기반 애플리케이션과 워크플로우를 효율적으로 보완 및 강화합니다.

프롬프트 목록

저장소에는 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 파일에 명시적으로 나열되거나 설명된 리소스가 없습니다.

도구 목록

server.py를 포함한 사용 가능한 저장소 파일에 특정 도구 정의가 기재되어 있지 않습니다(저장소는 src 디렉터리를 사용하지만, 내용은 표시되지 않음).

MCP 서버 활용 사례

• 벡터 검색 및 검색 결과 제공
  개발자가 대규모 데이터셋에서 관련 벡터를 검색할 수 있어, LLM이 보다 정확하고 컨텍스트에 맞는 답변을 하도록 지원합니다.
• 텍스트 추출
  문서나 데이터셋에서 의미 있는 텍스트 부분을 자동으로 추출하여 AI 파이프라인의 데이터 전처리를 간소화합니다.
• AI 기반 지식 베이스 증강
  외부 벡터 데이터베이스를 AI 워크플로우에 통합하여, 시맨틱 정보가 풍부한 최신 정보를 실시간으로 지식 베이스에 추가합니다.
• AI 어시스턴트와의 통합
  AI 어시스턴트를 외부 데이터 소스와 연결해 최신 정보 기반의 동적이고 컨텍스트 인식 응답이 가능하게 합니다.
• 효율적인 데이터 관리
  대규모 벡터 데이터의 처리 및 검색을 자동화하여, 수동 데이터 처리 부담을 줄이고 개발 기간을 단축합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 필수 환경 변수를 설정하세요:
   • VECTORIZE_ORG_ID
   • VECTORIZE_TOKEN
   • VECTORIZE_PIPELINE_ID
3. Windsurf 설정 파일을 열어 Vectorize MCP 서버 항목을 추가하세요.
4. 다음 JSON 스니펫을 사용해 서버를 등록하세요:

   {
     "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. 설정을 저장한 뒤 Windsurf를 재시작하세요.
6. MCP 서버가 정상적으로 실행되는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Vectorize 자격 증명을 환경 변수로 설정하세요.
3. Claude 설정 파일을 여세요.
4. Vectorize MCP 서버 설정을 추가하세요:

   {
     "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. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
6. 통합이 성공적으로 이루어졌는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Vectorize에 필요한 환경 변수를 export 하세요.
3. Cursor 설정 파일에 Vectorize MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

   {
     "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. 설정을 저장한 뒤 Cursor를 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

Cline

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 환경 변수로 Vectorize 조직 ID, 토큰, 파이프라인 ID를 설정하세요.
3. Cline 설정 파일을 열어 Vectorize MCP 서버를 등록하세요:

   {
     "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. 변경 내용을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안:
API 키 및 민감한 자격 증명은 설정 내 환경 변수로 제공해야 합니다.
예시:

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

입력란에 password: true를 설정하면 민감한 값에 대해 사용자 입력 시 보안 처리가 가능합니다.

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 해당 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능에 접근할 수 있습니다. "vectorize" 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

평가

Vectorize MCP 서버 프로젝트는 설치 및 통합에 대한 문서화가 잘 되어 있으나, 프롬프트, 리소스, 명시적 도구 정의에 대한 설명이나 코드가 공개 저장소에는 부족합니다. 여러 플랫폼을 위한 셋업 가이드는 강점이지만, 개발자 관점의 기능이나 코드 레벨 프리미티브(도구/리소스)는 미비하거나 문서화되어 있지 않습니다. Vectorize를 사용하는 사용자에게는 실용적이지만, MCP의 폭넓은 기능 채택을 위한 세부 문서는 부족합니다.

MCP 점수