Vectara MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Vectara” MCP Server?

Vectara MCP Server er en åpen kildekode-implementering av Model Context Protocol (MCP) utviklet for å bygge bro mellom AI-assistenter og Vectaras Trusted RAG (Retrieval-Augmented Generation)-plattform. Ved å fungere som en MCP-server gjør den det mulig for AI-systemer å trygt og effektivt utføre avanserte søke- og innhentingsoppgaver mot Vectaras pålitelige innhentingsmotor. Dette muliggjør sømløse, toveis forbindelser mellom AI-klienter og eksterne datakilder, slik at utviklere kan utvide arbeidsflytene sine med avanserte RAG-funksjoner, minimere hallusinasjoner og forenkle tilgangen til relevant informasjon for generative AI-applikasjoner.

Liste over prompt-maler

Ingen spesifikke prompt-maler er nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er listet opp i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over verktøy

• ask_vectara: Utfører et RAG (Retrieval-Augmented Generation)-søk ved bruk av Vectara. Returnerer søkeresultater sammen med et generert svar. Krever en brukerforespørsel, Vectara korpusnøkler og API-nøkkel, og støtter flere konfigurerbare parametere som antall kontekstsatser og genereringspreset.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Utviklere kan forbedre AI-modeller ved å integrere Vectaras pålitelige RAG-plattform, og levere faktabasert, oppdatert informasjon fra eksterne korpus for å minimere hallusinasjoner i utdataene.
• Integrering med bedriftsøk: Team kan gjøre det mulig for AI-assistenter å søke i interne eller eksterne dokumentarkiv, og gjøre det lettere å hente ut relevante innsikter for beslutningstaking eller support.
• Kunnskapsforvaltning: Utnytt Vectara MCP til å automatisere kunnskapsbase-søk, og gi kontekstuelle svar fra store datalagre.
• Sikker AI-datatilgang: Legg til rette for sikker, API-nøkkel-beskyttet tilgang til sensitiv eller proprietær data gjennom MCP, og sikre samsvar og personvern.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Python er installert og installer Vectara MCP via pip install vectara-mcp.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til Vectara MCP Server i ditt mcpServers-objekt:

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

4. Lagre endringer og start Windsurf på nytt.
5. Kontroller at Vectara MCP Server vises i grensesnittet.

Claude

1. Installer Python og Vectara MCP (pip install vectara-mcp).
2. Åpne Claude Desktop-konfigurasjonen.
3. Sett inn Vectara MCP Server i mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.
5. Bekreft tilkobling til MCP-serveren.

Cursor

1. Installer Vectara MCP med pip install vectara-mcp.
2. Rediger Cursor-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til serveren under mcpServers:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk at Vectara MCP er aktiv i Cursor.

Cline

1. Installer Vectara MCP ved bruk av pip install vectara-mcp.
2. Finn og rediger Cline-konfigurasjonen.
3. Legg til MCP-serveren i JSON:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt.
5. Forsikre deg om at MCP-serveren er listet og tilgjengelig.

Sikker lagring av API-nøkler

Det anbefales sterkt å lagre sensitive API-nøkler i miljøvariabler i stedet for konfigurasjonsfiler. Eksempel:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “vectara-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

Vectara MCP gir en tydelig, fokusert integrasjon for RAG med god dokumentasjon for oppsett og API-nøkkelsikkerhet, men mangler detaljer om prompt-maler, ressurser eller sampling/roots. Den er flott for å muliggjøre RAG i agentiske arbeidsflyter, men fraværet av rikere MCP-funksjoner begrenser allsidigheten.

MCP-score

Vurdering: 5/10 — Den er solid og produksjonsklar for sitt RAG-bruksområde, men dekker kun et minimalt MCP-funksjonssett og mangler dokumentasjon om prompt-maler, ressurser og avanserte MCP-konsepter.