Serverul VertexAI Search MCP

Ce face Serverul “VertexAI Search” MCP?

Serverul VertexAI Search MCP este conceput pentru a conecta asistenții AI cu Google Vertex AI Search, permițându-le să caute și să recupereze informații din seturi de date private stocate în Vertex AI Datastore. Utilizând Gemini cu Vertex AI grounding, acest server îmbunătățește calitatea și acuratețea rezultatelor căutării prin fundamentarea răspunsurilor AI în datele dvs. proprietare. Suportă integrarea cu unul sau mai multe depozite de date Vertex AI, fiind un instrument puternic pentru a suplimenta fluxurile de lucru LLM cu informații relevante contextual, specifice organizației. Această capabilitate oferă dezvoltatorilor posibilitatea de a automatiza căutarea documentelor, interogările bazei de cunoștințe și de a facilita accesul la datele enterprise atât în medii de dezvoltare, cât și de producție.

Lista de Prompt-uri

Nu sunt menționate șabloane de prompt în depozit.

Lista de Resurse

Nu sunt detaliate resurse specifice în depozit.

Lista de Unelte

Nu este furnizată o listă explicită de unelte în depozit sau în server.py.

Cazuri de utilizare ale acestui Server MCP

• Automatizarea căutărilor enterprise: Integrează Vertex AI Search în fluxurile de lucru pentru a automatiza interogarea și regăsirea documentelor din seturi de date private, facilitând accesul intern la informații.
• Augmentarea bazei de cunoștințe: Îmbunătățește asistenții AI cu abilitatea de a răspunde la întrebări utilizatorilor pe baza cunoștințelor specifice organizației, crescând acuratețea răspunsurilor.
• Luarea deciziilor bazate pe date: Permite dezvoltatorilor să acceseze date relevante din Vertex AI Datastore-uri în timpul dezvoltării aplicațiilor, susținând deciziile bazate pe dovezi.
• Dezvoltarea de asistenți AI personalizați: Construiește agenți AI specializați pe domeniu, capabili să caute și să contextualizeze răspunsuri folosind depozite de date Vertex AI selectate.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Python și Docker sunt instalate pe sistemul tău.
2. Clonează depozitul:
   git clone git@github.com:ubie-oss/mcp-vertexai-search.git
3. Creează un mediu virtual și instalează dependențele:

   uv venv  
   uv sync --all-extras
   

4. Adaugă configurația serverului MCP în fișierul de configurare Windsurf, astfel:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

5. Salvează și repornește Windsurf, apoi verifică dacă serverul MCP rulează.

Exemplu de securizare a cheilor API:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Asigură-te că mediul Python și dependențele necesare sunt instalate.
2. Clonează și configurează depozitul ca mai sus.
3. Editează configurația Claude pentru a adăuga serverul MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

4. Repornește Claude și verifică statusul serverului.

Exemplu de securizare a cheilor API:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cursor

1. Instalează prerechizitele și configurează depozitul ca mai sus.
2. Actualizează fișierul de configurare Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

3. Salvează, repornește Cursor și verifică funcționarea.

Exemplu de securizare a cheilor API:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

1. Urmează pașii de configurare a depozitului ca mai sus.
2. Modifică configurația Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

3. Repornește Cline și confirmă că serverul este activ.

Exemplu de securizare a cheilor API:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "vertexai-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “vertexai-search” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza completitudinii documentației și a expunerii funcționalităților, acest server MCP oferă o integrare solidă pentru Vertex AI Search, dar nu include documentație detaliată despre prompt-uri, resurse și unelte. Instrucțiunile de configurare și licențiere sunt clare, însă funcționalități MCP avansate nu sunt discutate. Scor: 5/10

Scor MCP