Tích Hợp Máy Chủ Vectorize MCP

Máy chủ “Vectorize” MCP làm gì?

Vectorize MCP Server là một triển khai của Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để tích hợp với Vectorize nhằm truy xuất vector nâng cao và trích xuất văn bản. Bằng cách kết nối trợ lý AI với nền tảng Vectorize, máy chủ này cho phép quy trình phát triển mạnh mẽ như truy xuất biểu diễn vector của dữ liệu và trích xuất thông tin văn bản có ý nghĩa. Điều này giúp các client AI và lập trình viên tận dụng nguồn dữ liệu bên ngoài một cách hiệu quả, thực hiện các truy vấn dựa trên vector phức tạp và quản lý nội dung cho các tương tác LLM phía sau. Máy chủ này đặc biệt hữu ích cho các tác vụ cần tìm kiếm ngữ nghĩa, truy xuất ngữ cảnh thông minh và quản lý dữ liệu quy mô lớn, từ đó đơn giản hóa và tăng cường các ứng dụng AI cũng như quy trình làm việc.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong repository.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên rõ ràng nào được liệt kê hoặc mô tả trong các file repository.

Danh sách Công cụ

Không có định nghĩa công cụ cụ thể nào trong các file repository hiện có, bao gồm cả server.py (repo sử dụng thư mục src, nhưng nội dung không được hiển thị).

Trường hợp sử dụng của Máy chủ MCP này

• Tìm kiếm và truy xuất vector
  Cho phép lập trình viên thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa bằng cách truy xuất các vector liên quan từ tập dữ liệu lớn, giúp LLM cung cấp phản hồi chính xác và giàu ngữ cảnh hơn.
• Trích xuất văn bản
  Cung cấp khả năng tự động trích xuất các đoạn văn bản có ý nghĩa từ tài liệu hoặc tập dữ liệu, đơn giản hóa tiền xử lý dữ liệu cho các pipeline AI.
• Bổ sung cơ sở tri thức do AI điều khiển
  Tích hợp cơ sở dữ liệu vector bên ngoài vào quy trình AI, cho phép cập nhật cơ sở tri thức thời gian thực với thông tin giàu ngữ nghĩa.
• Tích hợp với trợ lý AI
  Kết nối trợ lý AI với nguồn dữ liệu bên ngoài, cho phép phản hồi động và giàu ngữ cảnh dựa trên thông tin mới nhất.
• Quản lý dữ liệu tinh gọn
  Tự động hóa việc xử lý và truy xuất dữ liệu vector quy mô lớn, giảm thao tác thủ công và tăng tốc chu trình phát triển.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js.
2. Thiết lập các biến môi trường cần thiết:
   • VECTORIZE_ORG_ID
   • VECTORIZE_TOKEN
   • VECTORIZE_PIPELINE_ID
3. Chỉnh sửa file cấu hình Windsurf để thêm Máy chủ Vectorize MCP.
4. Thêm máy chủ sử dụng đoạn JSON sau:

   {
     "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. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
6. Kiểm tra MCP server đã hoạt động.

Claude

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.
2. Đặt thông tin xác thực Vectorize làm biến môi trường.
3. Mở file cấu hình của Claude.
4. Thêm cấu hình Máy chủ Vectorize MCP:

   {
     "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. Lưu và khởi động lại Claude.
6. Xác nhận tích hợp thành công.

Cursor

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Xuất các biến môi trường Vectorize cần thiết.
3. Cập nhật cấu hình của Cursor để thêm Máy chủ Vectorize MCP:

   {
     "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. Lưu cấu hình và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra máy chủ đã hoạt động.

Cline

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt trên hệ thống của bạn.
2. Thiết lập organization ID, token và pipeline ID của Vectorize trong môi trường.
3. Chỉnh sửa file cấu hình Cline để đăng ký Máy chủ Vectorize MCP:

   {
     "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. Lưu thay đổi và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra máy chủ đã chạy và truy cập được.

Bảo mật API Key:
API key và thông tin nhạy cảm nên được cung cấp qua biến môi trường trong cấu hình của bạn.
Ví dụ:

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

Input có thể thiết lập dạng prompt để người dùng nhập, kèm password: true cho trường nhạy cảm.

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

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

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy điền thông tin MCP server của bạn với định dạng JSON sau:

{
  "vectorize": {
    "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 đầy đủ chức năng. Hãy nhớ thay "vectorize" bằng tên thực của MCP server bạn sử dụng và thay URL thành URL MCP server của bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

Dự án Vectorize MCP Server có tài liệu hướng dẫn cài đặt và tích hợp rõ ràng, nhưng thiếu tài liệu hoặc mã nguồn về prompt, tài nguyên hoặc định nghĩa công cụ cụ thể trong repository công khai. Việc thiết lập cho nhiều nền tảng khá mạnh, nhưng các tính năng cho developer và các primitive ở cấp độ mã nguồn (như tool và resource) hiện chưa có hoặc chưa được ghi lại. Nhìn chung, MCP này thực tiễn cho người dùng Vectorize nhưng còn thiếu chi tiết để áp dụng rộng rãi các tính năng MCP.

Điểm MCP