Vad gör “Vectorize” MCP Server?

Vectorize MCP Server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) utformad för att integreras med Vectorize för avancerad vektorsökning och textextraktion. Genom att koppla AI-assistenter till Vectorize-plattformen möjliggör servern förbättrade utvecklingsflöden, såsom hämtning av vektorrepresentationer av data och extrahering av meningsfull textinformation. Detta gör det möjligt för AI-klienter och utvecklare att effektivt utnyttja externa datakällor, utföra sofistikerade vektorbaserade frågor och hantera innehåll för nedströms LLM-interaktioner. Servern är särskilt användbar för uppgifter som kräver semantisk sökning, intelligent kontexthämtning och storskalig datahantering, vilket effektiviserar och förstärker AI-drivna applikationer och arbetsflöden.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i repositoryt.

Lista över resurser

Inga explicita resurser listas eller beskrivs i repositoryfilerna.

Lista över verktyg

Inga specifika verktygsdefinitioner listas i tillgängliga repositoryfiler, inklusive server.py (repo använder en src-mapp, men innehållet visas inte).

Användningsområden för denna MCP Server

• Vektorsökning och hämtning
  Gör det möjligt för utvecklare att utföra semantisk sökning genom att hämta relevanta vektorer från stora datamängder, vilket gör att LLM:er kan ge mer exakta och kontextuella svar.
• Textextraktion
  Erbjuder automatiserad extraktion av meningsfulla textsegment från dokument eller dataset, vilket förenklar datapreprocessering för AI-pipelines.
• AI-driven förstärkning av kunskapsbaser
  Integrerar externa vektordatabaser i AI-arbetsflöden och möjliggör realtidsförstärkning av kunskapsbaser med aktuell, semantiskt rik information.
• Integration med AI-assistenter
  Kopplar AI-assistenter till externa datakällor och möjliggör dynamiska, kontextmedvetna svar baserat på den senaste tillgängliga informationen.
• Effektiviserad datahantering
  Automatiserar hantering och hämtning av storskaliga vektordata, minskar manuellt datapreparationsarbete och snabbar upp utvecklingscykler.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js installerat.
2. Sätt dina nödvändiga miljövariabler:
   • VECTORIZE_ORG_ID
   • VECTORIZE_TOKEN
   • VECTORIZE_PIPELINE_ID
3. Redigera din Windsurf-konfigurationsfil för att lägga till Vectorize MCP Server.
4. Lägg till servern med följande JSON-snippet:

   {
     "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. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Kontrollera att MCP-servern körs.

Claude

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Sätt dina Vectorize-uppgifter som miljövariabler.
3. Öppna Claudes konfigurationsfil.
4. Lägg till Vectorize MCP Server-konfigurationen:

   {
     "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. Spara och starta om Claude.
6. Bekräfta att integrationen lyckats.

Cursor

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Exportera de nödvändiga miljövariablerna för Vectorize.
3. Uppdatera Cursors konfiguration för att inkludera 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. Spara konfigurationen och starta om Cursor.
5. Kontrollera att servern är i drift.

Cline

1. Kontrollera att Node.js är installerat på ditt system.
2. Sätt Vectorize-organisationens ID, token och pipeline-ID i din miljö.
3. Redigera din Cline-konfigurationsfil för att registrera 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. Spara ändringarna och starta om Cline.
5. Kontrollera att servern är igång och tillgänglig.

Säkra API-nycklar:
API-nycklar och känsliga uppgifter bör anges via miljövariabler i din konfiguration.
Exempel:

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

Inputs kan ställas in för att fråga användaren, med password: true för känsliga fält.

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda 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, ange dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

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

Översikt

Vår åsikt

Vectorize MCP Server-projektet är väl dokumenterat vad gäller installation och integration, men saknar tydlig dokumentation eller kod kring promptmallar, resurser eller explicita verktygsdefinitioner i det offentliga repositoryt. Installationen för flera plattformar är stark, men utvecklarcentrerade funktioner och kodnära primitiv (som verktyg och resurser) saknas eller är inte dokumenterade. Överlag är denna MCP praktisk för dem som använder Vectorize men saknar detaljer för bredare MCP-funktionsanvändning.

MCP-poäng