Vectara MCP Server Integratie

Wat doet de “Vectara” MCP Server?

Vectara MCP Server is een open source implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die is ontworpen om AI-assistenten te koppelen aan Vectara’s Trusted RAG (Retrieval-Augmented Generation) platform. Door als MCP-server te fungeren, stelt het AI-systemen in staat om veilig en efficiënt geavanceerde zoek- en opvragingstaken uit te voeren op Vectara’s betrouwbare retrieval-engine. Dit faciliteert naadloze, tweerichtingsverbindingen tussen AI-clients en externe databronnen, waardoor ontwikkelaars hun workflows kunnen verrijken met geavanceerde RAG-mogelijkheden, hallucinaties minimaliseren en snel toegang krijgen tot relevante informatie voor generatieve AI-toepassingen.

Lijst van Prompts

Er worden geen specifieke prompt-templates genoemd in de beschikbare documentatie of repositorybestanden.

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete MCP-resources vermeld in de beschikbare documentatie of repositorybestanden.

Lijst van Tools

• ask_vectara: Voert een RAG (Retrieval-Augmented Generation) query uit via Vectara. Geeft zoekresultaten terug met een gegenereerd antwoord. Vereist een gebruikersvraag, Vectara corpus keys en API-sleutel, en ondersteunt diverse configureerbare parameters zoals het aantal contextzinnen en het generatiepreset.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Ontwikkelaars kunnen AI-modellen verbeteren door Vectara’s betrouwbare RAG-platform te integreren, waarmee feitelijke, actuele informatie uit externe corpora kan worden opgehaald om hallucinaties in outputs te minimaliseren.
• Enterprise Search-integratie: Teams kunnen AI-assistenten laten zoeken in interne of externe documentrepositories, waardoor relevante inzichten voor besluitvorming of ondersteuning gemakkelijker toegankelijk worden.
• Kennisbeheer: Gebruik Vectara MCP om kennisbankvragen te automatiseren en contextuele antwoorden uit grote gegevensverzamelingen naar boven te halen.
• Veilige AI Data Toegang: Faciliteer veilige, met API-sleutel beschermde toegang tot gevoelige of propriëtaire data via MCP, waarmee aan compliance en privacy wordt voldaan.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Python is geïnstalleerd en installeer Vectara MCP via pip install vectara-mcp.
2. Zoek het Windsurf-configuratiebestand op.
3. Voeg de Vectara MCP Server toe aan je mcpServers object:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de Vectara MCP Server zichtbaar is in de interface.

Claude

1. Installeer Python en Vectara MCP (pip install vectara-mcp).
2. Open de Claude Desktop-configuratie.
3. Voeg de Vectara MCP Server toe aan de mcpServers sectie:

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

4. Sla het bestand op en herstart Claude Desktop.
5. Bevestig de verbinding met de MCP-server.

Cursor

1. Installeer Vectara MCP met pip install vectara-mcp.
2. Bewerk het Cursor-configuratiebestand.
3. Voeg de server toe onder mcpServers:

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

4. Sla op en herstart Cursor.
5. Controleer of Vectara MCP actief is in Cursor.

Cline

1. Installeer Vectara MCP met pip install vectara-mcp.
2. Zoek en bewerk de Cline-configuratie.
3. Voeg de MCP-server toe in JSON:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Cline.
5. Zorg dat de MCP-server wordt weergegeven en toegankelijk is.

Beveilig API-sleutels

Het is sterk aanbevolen om gevoelige API-sleutels op te slaan in omgevingsvariabelen in plaats van in configuratiebestanden. Voorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

Gebruik van MCP in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je door het MCP-component toe te voegen aan je flow en deze te verbinden met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte de details van je MCP-server toe met dit JSON-formaat:

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

Als dit is geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet om “vectara-mcp” te vervangen door de eigenlijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Onze mening

Vectara MCP biedt een duidelijke, gerichte integratie voor RAG met sterke documentatie voor installatie en API-sleutelbeveiliging, maar mist details over prompts, resources of sampling/roots. Het is uitstekend voor het mogelijk maken van RAG in agentic workflows, maar het ontbreken van rijkere MCP-functies beperkt de veelzijdigheid.

MCP Score

Beoordeling: 5/10 — Het is solide en klaar voor productie voor het RAG-gebruiksdoel, maar dekt slechts een minimaal MCP-featurepakket en mist documentatie over prompts, resources en geavanceerde MCP-concepten.