Vectara MCP Sunucu Entegrasyonu

“Vectara” MCP Sunucusu ne işe yarar?

Vectara MCP Sunucusu, Model Context Protocol’ün (MCP) açık kaynaklı bir uygulamasıdır ve AI asistanları ile Vectara’nın Güvenilir RAG (Bilgi Getirimi Destekli Üretim) platformu arasında köprü oluşturmak için tasarlanmıştır. MCP sunucusu olarak hareket ederek, AI sistemlerinin Vectara’nın güvenilir getirim motoru üzerinde gelişmiş arama ve bilgi getirme işlemlerini güvenli ve verimli bir şekilde gerçekleştirmesini sağlar. Bu sayede AI istemcileri ile harici veri kaynakları arasında sorunsuz, çift yönlü bağlantılar kurulabilir; geliştiriciler, iş akışlarını gelişmiş RAG yetenekleriyle zenginleştirebilir, halüsinasyonları azaltabilir ve üretken AI uygulamaları için ilgili bilgilere erişimi kolaylaştırabilir.

İstem Listesi

Mevcut dökümantasyon veya depo dosyalarında özel bir istem şablonu belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut dökümantasyon veya depo dosyalarında açıkça belirtilmiş MCP kaynağı yoktur.

Araç Listesi

• ask_vectara: Vectara kullanarak bir RAG (Bilgi Getirimi Destekli Üretim) sorgusu çalıştırır. Arama sonuçlarını ve üretilen bir yanıtı birlikte döndürür. Bir kullanıcı sorgusu, Vectara corpus anahtarları ve API anahtarı gerektirir; bağlam cümle sayısı ve üretim ön ayarı gibi çeşitli yapılandırılabilir parametreleri destekler.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Bilgi Getirimi Destekli Üretim (RAG): Geliştiriciler, Vectara’nın güvenilir RAG platformunu entegre ederek AI modellerini harici korpuslardan alınan gerçek, güncel bilgilerle zenginleştirebilir ve çıktılardaki halüsinasyonları en aza indirebilir.
• Kurumsal Arama Entegrasyonu: Ekipler, AI asistanlarının dahili veya harici doküman depolarında sorgular çalıştırmasını sağlayabilir; bu da karar verme veya destek için ilgili içgörüleri ortaya çıkarmayı kolaylaştırır.
• Bilgi Yönetimi: Vectara MCP ile bilgi tabanı sorgularını otomatikleştirerek büyük veri depolarından bağlama uygun yanıtlar getirebilirsiniz.
• Güvenli AI Veri Erişimi: MCP aracılığıyla hassas veya tescilli verilere API anahtarı korumasıyla güvenli erişim sağlayarak uyumluluk ve gizliliği temin edin.

Nasıl Kurulur

Windsurf

1. Python’un kurulu olduğundan emin olun ve Vectara MCP’yi pip install vectara-mcp ile yükleyin.
2. Windsurf yapılandırma dosyasını bulun.
3. Vectara MCP Sunucusunu mcpServers nesnesine ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Vectara MCP Sunucusunun arayüzde göründüğünü doğrulayın.

Claude

1. Python ve Vectara MCP’yi yükleyin (pip install vectara-mcp).
2. Claude Desktop yapılandırmasını açın.
3. Vectara MCP Sunucusunu mcpServers bölümüne ekleyin:

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

4. Dosyayı kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.
5. MCP sunucusuna bağlantıyı doğrulayın.

Cursor

1. Vectara MCP’yi pip install vectara-mcp ile yükleyin.
2. Cursor yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. Sunucuyu mcpServers altına ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Vectara MCP’nin Cursor’da etkin olduğunu kontrol edin.

Cline

1. Vectara MCP’yi pip install vectara-mcp komutuyla yükleyin.
2. Cline yapılandırmasını bulun ve düzenleyin.
3. MCP sunucusunu JSON olarak ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun listelendiğini ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

Hassas API anahtarlarının yapılandırma dosyalarında değil, ortam değişkenlerinde tutulması şiddetle önerilir. Örnek:

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

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirim

FlowHunt içinde MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak, tüm işlev ve yeteneklerine erişerek kullanabilir. “vectara-mcp” ismini kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

Vectara MCP, RAG için net ve odaklı bir entegrasyon sunar; kurulumu ve API anahtarı güvenliği için güçlü dökümantasyona sahiptir, ancak istemler, kaynaklar veya örnekleme/kökler hakkında detaylardan yoksundur. Ajan tabanlı iş akışlarında RAG’i etkinleştirmek için harikadır, fakat daha zengin MCP özelliklerinin yokluğu çok yönlülüğünü sınırlar.

MCP Puanı

Değerlendirme: 5/10 — RAG kullanım senaryosu için sağlam ve üretime hazır, ancak yalnızca temel MCP özelliklerini kapsıyor ve istemler, kaynaklar ile gelişmiş MCP kavramları hakkında dökümantasyon eksik.