Integracja Vectorize MCP Server

Do czego służy serwer “Vectorize” MCP?

Vectorize MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do integracji z Vectorize w celu zaawansowanego wyszukiwania wektorowego i ekstrakcji tekstu. Łącząc asystentów AI z platformą Vectorize, serwer umożliwia usprawnione przepływy pracy, takie jak pobieranie reprezentacji wektorowych danych i wyodrębnianie istotnych informacji tekstowych. Pozwala to klientom AI i deweloperom efektywnie korzystać z zewnętrznych źródeł danych, wykonywać zaawansowane zapytania wektorowe oraz zarządzać treściami na potrzeby dalszych interakcji z LLM. Serwer jest szczególnie przydatny do zadań wymagających wyszukiwania semantycznego, inteligentnego pobierania kontekstu oraz zarządzania danymi na dużą skalę, usprawniając i rozszerzając możliwości aplikacji oraz procesów opartych na AI.

Lista promptów

W repozytorium nie wymieniono szablonów promptów.

Lista zasobów

W plikach repozytorium nie wymieniono ani nie opisano jawnych zasobów.

Lista narzędzi

W dostępnych plikach repozytorium, w tym w server.py (repo używa katalogu src, ale jego zawartość nie jest pokazana), nie wymieniono żadnych definicji narzędzi.

Przykłady zastosowań tego MCP Servera

• Wyszukiwanie i pobieranie wektorów
  Umożliwia deweloperom wykonywanie wyszukiwania semantycznego, pobierając odpowiednie wektory z dużych zbiorów danych, co pozwala LLM generować dokładniejsze i bardziej kontekstowe odpowiedzi.
• Ekstrakcja tekstu
  Oferuje automatyczne wyodrębnianie istotnych fragmentów tekstu z dokumentów lub zbiorów danych, upraszczając wstępne przetwarzanie danych w pipeline’ach AI.
• Wzbogacanie bazy wiedzy napędzanej przez AI
  Integruje zewnętrzne bazy danych wektorów w przepływach pracy AI, umożliwiając wzbogacenie baz wiedzy o aktualne, semantycznie bogate informacje w czasie rzeczywistym.
• Integracja z asystentami AI
  Łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, zapewniając dynamiczne, kontekstowe odpowiedzi oparte na najświeższych dostępnych informacjach.
• Usprawnione zarządzanie danymi
  Automatyzuje obsługę i pobieranie dużych zbiorów danych wektorowych, ograniczając ręczne przetwarzanie danych i przyspieszając cykle rozwoju.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js.
2. Ustaw wymagane zmienne środowiskowe:
   • VECTORIZE_ORG_ID
   • VECTORIZE_TOKEN
   • VECTORIZE_PIPELINE_ID
3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf, aby dodać Vectorize MCP Server.
4. Dodaj serwer przy użyciu poniższego fragmentu JSON:

   {
     "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. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
6. Zweryfikuj, czy serwer MCP działa.

Claude

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Ustaw swoje dane uwierzytelniające Vectorize jako zmienne środowiskowe.
3. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
4. Dodaj konfigurację Vectorize MCP Server:

   {
     "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. Zapisz i zrestartuj Claude.
6. Potwierdź poprawność integracji.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze go nie ma.
2. Wyeksportuj wymagane zmienne środowiskowe dla Vectorize.
3. Zaktualizuj konfigurację Cursor, aby uwzględnić Vectorize MCP Server:

   {
     "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. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź, czy serwer działa poprawnie.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Ustaw Vectorize organization ID, token i pipeline ID w swoim środowisku.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Cline, aby zarejestrować Vectorize MCP Server:

   {
     "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. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj, że serwer działa i jest dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API:
Klucze API i wrażliwe dane uwierzytelniające powinny być przekazywane przez zmienne środowiskowe w konfiguracji.
Przykład:

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

Wejścia mogą być ustawione tak, by wymagały podania przez użytkownika; dla pól wrażliwych użyj password: true.

Jak używać tego MCP w flowach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw dane swojego serwera MCP używając tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić "vectorize" na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na adres własnego serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Projekt Vectorize MCP Server jest dobrze udokumentowany pod kątem konfiguracji i integracji, lecz brakuje w nim jasnej dokumentacji lub kodu dotyczącego promptów, zasobów czy jawnych definicji narzędzi w publicznym repozytorium. Konfiguracja dla wielu platform jest mocną stroną, ale funkcje skierowane do deweloperów oraz prymitywy kodowe (takie jak narzędzia i zasoby) nie są obecne lub nie zostały udokumentowane. Ogólnie ten MCP jest praktyczny dla osób korzystających z Vectorize, ale brakuje szczegółów dla szerszego wykorzystania funkcji MCP.

Ocena MCP