Integração com Vectorize MCP Server

O que o MCP Server “Vectorize” faz?

O Vectorize MCP Server é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) projetada para integrar-se ao Vectorize para recuperação avançada de vetores e extração de texto. Ao conectar assistentes de IA à plataforma Vectorize, o servidor permite fluxos de desenvolvimento aprimorados, como a obtenção de representações vetoriais dos dados e a extração de informações textuais relevantes. Isso possibilita que clientes e desenvolvedores de IA aproveitem fontes de dados externas de forma eficiente, realizem consultas sofisticadas baseadas em vetores e gerenciem conteúdos para interações posteriores com LLMs. O servidor é especialmente útil para tarefas que exigem busca semântica, recuperação inteligente de contexto e gerenciamento de dados em larga escala, otimizando e potencializando aplicações e fluxos de trabalho baseados em IA.

Lista de Prompts

Não há templates de prompts mencionados no repositório.

Lista de Recursos

Não há recursos explícitos listados ou descritos nos arquivos do repositório.

Lista de Ferramentas

Não há definições específicas de ferramentas listadas nos arquivos disponíveis do repositório, incluindo o server.py (o repositório utiliza um diretório src, mas o conteúdo não é exibido).

Casos de Uso deste MCP Server

• Busca e Recuperação Vetorial
  Permite que desenvolvedores realizem buscas semânticas recuperando vetores relevantes de grandes conjuntos de dados, possibilitando respostas mais precisas e contextuais por LLMs.
• Extração de Texto
  Oferece extração automatizada de segmentos textuais relevantes de documentos ou bases de dados, simplificando o pré-processamento de dados para pipelines de IA.
• Aumento de Base de Conhecimento com IA
  Integra bancos de dados vetoriais externos aos fluxos de IA, possibilitando o enriquecimento em tempo real de bases de conhecimento com informações semânticas atualizadas.
• Integração com Assistentes de IA
  Conecta assistentes de IA a fontes externas de dados, permitindo respostas dinâmicas e contextuais com base nas informações mais recentes disponíveis.
• Gerenciamento Ágil de Dados
  Automatiza o tratamento e a recuperação de dados vetoriais em larga escala, reduzindo o processamento manual e acelerando ciclos de desenvolvimento.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Defina as variáveis de ambiente necessárias:
   • VECTORIZE_ORG_ID
   • VECTORIZE_TOKEN
   • VECTORIZE_PIPELINE_ID
3. Edite o arquivo de configuração do Windsurf para adicionar o Vectorize MCP Server.
4. Adicione o servidor utilizando o seguinte trecho 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": "ID da Organização Vectorize" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "Token Vectorize", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "ID do Pipeline Vectorize" }
         ]
       }
     }
   }
   

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique se o MCP server está rodando.

Claude

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Defina suas credenciais Vectorize como variáveis de ambiente.
3. Abra o arquivo de configuração do Claude.
4. Adicione a configuração do 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": "ID da Organização Vectorize" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "Token Vectorize", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "ID do Pipeline Vectorize" }
         ]
       }
     }
   }
   

5. Salve e reinicie o Claude.
6. Confirme a integração com sucesso.

Cursor

1. Instale o Node.js, caso ainda não tenha.
2. Exporte as variáveis de ambiente necessárias para o Vectorize.
3. Atualize a configuração do Cursor para incluir o 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": "ID da Organização Vectorize" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "Token Vectorize", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "ID do Pipeline Vectorize" }
         ]
       }
     }
   }
   

4. Salve a configuração e reinicie o Cursor.
5. Verifique se o servidor está operacional.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado no sistema.
2. Defina o ID da organização, token e pipeline do Vectorize em seu ambiente.
3. Edite o arquivo de configuração do Cline para registrar o 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": "ID da Organização Vectorize" },
           { "type": "promptString", "id": "token", "description": "Token Vectorize", "password": true },
           { "type": "promptString", "id": "pipeline_id", "description": "ID do Pipeline Vectorize" }
         ]
       }
     }
   }
   

4. Salve as alterações e reinicie o Cline.
5. Verifique se o servidor está funcionando e acessível.

Protegendo suas chaves de API:
As chaves de API e credenciais sensíveis devem ser fornecidas por variáveis de ambiente na sua configuração.
Exemplo:

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

Entradas podem ser configuradas para solicitar ao usuário, com password: true para campos sensíveis.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "vectorize": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudomcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar "vectorize" para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela sua URL do MCP.

Visão geral

Nossa opinião

O projeto Vectorize MCP Server é bem documentado em termos de configuração e integração, mas carece de documentação clara ou código sobre prompts, recursos ou definições explícitas de ferramentas no repositório público. A configuração para múltiplas plataformas é forte, mas recursos para desenvolvedores e primitivas em nível de código (como ferramentas e recursos) não estão presentes ou não são documentadas. No geral, este MCP é prático para quem utiliza Vectorize, mas faltam detalhes para adoção mais ampla dos recursos do MCP.

Pontuação MCP