Vectara MCP Server-integration

Vad gör “Vectara” MCP Server?

Vectara MCP Server är en öppen källkodslösning av Model Context Protocol (MCP) utformad för att fungera som en brygga mellan AI-assistenter och Vectaras Trusted RAG (Retrieval-Augmented Generation)-plattform. Genom att agera MCP-server möjliggör den för AI-system att på ett säkert och effektivt sätt utföra sofistikerade sök- och återvinningstjänster mot Vectaras tillförlitliga retrieval-motor. Detta möjliggör sömlösa, tvåvägsanslutningar mellan AI-klienter och externa datakällor, vilket ger utvecklare möjlighet att utöka sina arbetsflöden med avancerade RAG-funktioner, minska hallucinationer och förenkla åtkomst till relevant information för generativa AI-tillämpningar.

Lista över promptar

Inga specifika promptmallar nämns i tillgänglig dokumentation eller i repository-filer.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser listas i tillgänglig dokumentation eller repository-filer.

Lista över verktyg

• ask_vectara: Utför en RAG (Retrieval-Augmented Generation)-fråga med Vectara. Returnerar sökresultat tillsammans med ett genererat svar. Kräver en användarfråga, Vectara corpus-nycklar och API-nyckel samt stöder flera konfigurerbara parametrar såsom antal kontextmeningar och förinställning för generering.

Användningsområden för denna MCP Server

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Utvecklare kan förbättra AI-modeller genom att integrera Vectaras betrodda RAG-plattform och tillhandahålla faktabaserad, aktuell information från externa korpus för att minimera hallucinationer i utdata.
• Företagsöksintegration: Team kan möjliggöra för AI-assistenter att söka i interna eller externa dokumentarkiv, vilket förenklar att hämta relevanta insikter för beslutsfattande eller support.
• Kunskapshantering: Använd Vectara MCP för att automatisera frågor mot kunskapsbaser och lyfta fram kontextuella svar från stora datalager.
• Säker AI-dataåtkomst: Underlätta säker, API-nyckelskyddad åtkomst till känslig eller skyddad data via MCP, vilket säkerställer regelefterlevnad och integritet.

Hur du sätter upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Python är installerat och installera Vectara MCP via pip install vectara-mcp.
2. Lokalisera Windsurf-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Vectara MCP Server i ditt mcpServers-objekt:

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

4. Spara ändringarna och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att Vectara MCP Server visas i gränssnittet.

Claude

1. Installera Python och Vectara MCP (pip install vectara-mcp).
2. Öppna Claude Desktop-konfigurationen.
3. Sätt in Vectara MCP Server i avsnittet mcpServers:

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

4. Spara filen och starta om Claude Desktop.
5. Bekräfta anslutningen till MCP-servern.

Cursor

1. Installera Vectara MCP med pip install vectara-mcp.
2. Redigera Cursor-konfigurationsfilen.
3. Lägg till servern under mcpServers:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera att Vectara MCP är aktiv i Cursor.

Cline

1. Installera Vectara MCP med pip install vectara-mcp.
2. Hitta och redigera Cline-konfigurationen.
3. Lägg till MCP-servern i JSON:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Cline.
5. Säkerställ att MCP-servern är listad och åtkomlig.

Säkra API-nycklar

Det rekommenderas starkt att lagra känsliga API-nycklar i miljövariabler istället för i konfigurationsfiler. Exempel:

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

Hur du använder denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serverdetaljer med följande JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “vectara-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår åsikt

Vectara MCP erbjuder en tydlig och fokuserad integration för RAG med bra dokumentation för installation och API-nyckelsäkerhet, men saknar detaljer om promptar, resurser och sampling/roots. Det är utmärkt för att möjliggöra RAG i agentiska arbetsflöden, men avsaknaden av rikare MCP-funktioner begränsar dess mångsidighet.

MCP-betyg

Betyg: 5/10 — Solid och produktionsklar för sitt RAG-användningsfall, men täcker bara ett minimalt MCP-funktionsutbud och saknar dokumentation om promptar, resurser och avancerade MCP-koncept.