Tích hợp Vectara MCP Server

“Vectara” MCP Server làm gì?

Vectara MCP Server là một triển khai mã nguồn mở của Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để kết nối các trợ lý AI với nền tảng Trusted RAG (Retrieval-Augmented Generation) của Vectara. Khi hoạt động như một MCP server, nó cho phép hệ thống AI thực hiện các tác vụ tìm kiếm và truy xuất phức tạp một cách an toàn, hiệu quả trên công cụ truy xuất đáng tin cậy của Vectara. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc kết nối hai chiều giữa các client AI và nguồn dữ liệu bên ngoài, giúp nhà phát triển mở rộng quy trình với khả năng RAG nâng cao, giảm ảo giác và tối ưu truy cập thông tin liên quan cho ứng dụng AI sinh ngữ cảnh.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được đề cập trong tài liệu hoặc file repository hiện có.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên MCP cụ thể nào được liệt kê trong tài liệu hoặc file repository hiện có.

Danh sách Công cụ

• ask_vectara: Thực thi truy vấn RAG (Retrieval-Augmented Generation) trên nền tảng Vectara. Trả về kết quả tìm kiếm kèm phản hồi sinh. Yêu cầu truy vấn người dùng, các khóa corpus của Vectara và API key, hỗ trợ một số tham số cấu hình như số câu ngữ cảnh và preset sinh.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Nhà phát triển có thể tăng cường mô hình AI bằng cách tích hợp nền tảng RAG đáng tin cậy của Vectara, cung cấp thông tin thực tế, cập nhật từ corpora bên ngoài nhằm giảm ảo giác trong kết quả đầu ra.
• Tích hợp tìm kiếm doanh nghiệp: Các nhóm có thể cho phép trợ lý AI truy vấn kho tài liệu nội bộ hoặc bên ngoài, dễ dàng trích xuất thông tin liên quan phục vụ ra quyết định hoặc hỗ trợ.
• Quản lý tri thức: Tận dụng Vectara MCP để tự động hóa truy vấn cơ sở tri thức, cung cấp câu trả lời ngữ cảnh từ kho dữ liệu lớn.
• Truy cập dữ liệu AI an toàn: Tạo điều kiện truy cập dữ liệu nhạy cảm hoặc độc quyền một cách an toàn, bảo vệ bởi API-key qua MCP, đảm bảo tuân thủ và bảo mật.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Python và cài đặt Vectara MCP bằng pip install vectara-mcp.
2. Xác định vị trí tệp cấu hình của Windsurf.
3. Thêm Vectara MCP Server vào đối tượng mcpServers của bạn:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra Vectara MCP Server đã xuất hiện trong giao diện.

Claude

1. Cài đặt Python và Vectara MCP (pip install vectara-mcp).
2. Mở cấu hình Claude Desktop.
3. Thêm Vectara MCP Server vào mục mcpServers:

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

4. Lưu tệp và khởi động lại Claude Desktop.
5. Xác nhận đã kết nối được với MCP server.

Cursor

1. Cài đặt Vectara MCP bằng pip install vectara-mcp.
2. Chỉnh sửa tệp cấu hình Cursor.
3. Thêm server vào mục mcpServers:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra Vectara MCP đã hoạt động trong Cursor.

Cline

1. Cài đặt Vectara MCP bằng pip install vectara-mcp.
2. Tìm và chỉnh sửa cấu hình Cline.
3. Thêm MCP server dưới dạng JSON:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Cline.
5. Đảm bảo MCP server đã được liệt kê và truy cập được.

Bảo mật API Key

Rất khuyến khích lưu các API key nhạy cảm trong biến môi trường thay vì file cấu hình. Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào workflow FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin MCP server bằng định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng của nó. Lưu ý thay “vectara-mcp” thành tên thực tế của MCP server bạn sử dụng và thay đường dẫn URL bằng URL MCP server của bạn.

Tổng quan

Nhận định của chúng tôi

Vectara MCP cung cấp tích hợp rõ ràng, tập trung cho RAG với tài liệu hướng dẫn thiết lập và bảo mật API key đầy đủ, nhưng thiếu chi tiết về prompt, tài nguyên hoặc sampling/roots. Đây là lựa chọn tốt để triển khai RAG trong workflow agentic, tuy nhiên việc thiếu các tính năng MCP mở rộng làm hạn chế tính đa dụng.

Điểm MCP

Đánh giá: 5/10 — Ổn định, sẵn sàng sản xuất cho use case RAG, nhưng chỉ bao phủ tập tính năng MCP tối thiểu và thiếu tài liệu về prompt, tài nguyên cũng như các khái niệm MCP nâng cao.