Co robi serwer “Vectara” MCP?

Vectara MCP Server to otwartoźródłowa implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do łączenia asystentów AI z platformą Trusted RAG (Retrieval-Augmented Generation) firmy Vectara. Działając jako serwer MCP, umożliwia systemom AI bezpieczne i wydajne wykonywanie zaawansowanych zadań wyszukiwania i pobierania danych z niezawodnego silnika wyszukiwania Vectara. Ułatwia to płynne, dwukierunkowe połączenia pomiędzy klientami AI a zewnętrznymi źródłami danych, dając deweloperom możliwość wzbogacenia przepływów pracy o zaawansowane możliwości RAG, minimalizację halucynacji oraz usprawniony dostęp do istotnych informacji dla aplikacji generatywnego AI.

Lista Promptów

W dostępnej dokumentacji i plikach repozytorium nie są wymienione żadne konkretne szablony promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji i plikach repozytorium nie są wymienione żadne zasoby MCP.

Lista narzędzi

• ask_vectara: Wykonuje zapytanie RAG (Retrieval-Augmented Generation) z użyciem Vectara. Zwraca wyniki wyszukiwania wraz z wygenerowaną odpowiedzią. Wymaga zapytania użytkownika, kluczy korpusu Vectara oraz klucza API, a także obsługuje kilka konfigurowalnych parametrów, takich jak liczba zdań kontekstowych i preset generowania.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Programiści mogą ulepszać modele AI poprzez integrację z zaufaną platformą RAG firmy Vectara, zapewniając faktyczne, aktualne informacje z zewnętrznych korpusów, aby minimalizować halucynacje w wynikach.
• Integracja z wyszukiwaniem korporacyjnym: Zespoły mogą umożliwić asystentom AI wyszukiwanie w wewnętrznych lub zewnętrznych repozytoriach dokumentów, ułatwiając wydobywanie istotnych informacji na potrzeby podejmowania decyzji lub wsparcia.
• Zarządzanie wiedzą: Wykorzystaj Vectara MCP do automatyzacji zapytań do bazy wiedzy, uzyskując kontekstowe odpowiedzi z dużych magazynów danych.
• Bezpieczny dostęp do danych AI: Umożliwiaj bezpieczny, chroniony kluczem API dostęp do wrażliwych lub zastrzeżonych danych przez MCP, zapewniając zgodność i prywatność.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Python jest zainstalowany i zainstaluj Vectara MCP za pomocą pip install vectara-mcp.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer Vectara MCP do obiektu mcpServers:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, że serwer Vectara MCP pojawił się w interfejsie.

Claude

1. Zainstaluj Python i Vectara MCP (pip install vectara-mcp).
2. Otwórz konfigurację Claude Desktop.
3. Wstaw serwer Vectara MCP do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz plik i uruchom ponownie Claude Desktop.
5. Potwierdź połączenie z serwerem MCP.

Cursor

1. Zainstaluj Vectara MCP poleceniem pip install vectara-mcp.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj serwer pod mcpServers:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź, czy Vectara MCP jest aktywny w Cursor.

Cline

1. Zainstaluj Vectara MCP przy użyciu pip install vectara-mcp.
2. Znajdź i edytuj konfigurację Cline.
3. Dodaj serwer MCP w JSON:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cline.
5. Upewnij się, że serwer MCP jest widoczny i dostępny.

Zabezpieczenie kluczy API

Zdecydowanie zaleca się przechowywanie wrażliwych kluczy API w zmiennych środowiskowych, a nie w plikach konfiguracyjnych. Przykład:

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

Jak użyć tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po konfiguracji agent AI może teraz korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “vectara-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Vectara MCP zapewnia przejrzystą, skoncentrowaną integrację dla RAG z dobrą dokumentacją instalacji i bezpieczeństwa kluczy API, ale brakuje szczegółów dotyczących promptów, zasobów lub próbkowania/roots. Świetnie sprawdza się do uruchomienia RAG w agentowych przepływach pracy, jednak brak bogatszych funkcji MCP ogranicza jego wszechstronność.

Ocena MCP

Ocena: 5/10 — Solidny i gotowy do produkcji w przypadku RAG, ale obejmuje tylko minimalny zestaw funkcji MCP i brakuje mu dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów i zaawansowanych koncepcji MCP.