Vectorize MCP 服务器集成

“Vectorize” MCP 服务器的作用是什么？

Vectorize MCP 服务器是 Model Context Protocol (MCP) 的一种实现，用于与 Vectorize 集成，实现高级向量检索和文本提取。通过将 AI 助手连接到 Vectorize 平台，服务器支持开发者获取数据的向量表示和提取有意义的文本信息。这让 AI 客户端和开发者能高效利用外部数据源，执行复杂的基于向量的查询，并为下游 LLM 交互管理内容。此服务器尤其适用于需要语义搜索、智能语境检索和大规模数据管理的任务，从而优化和增强 AI 驱动的应用与工作流。

提示模板列表

仓库中未提及任何提示模板。

资源列表

仓库文件中未明确列出或描述任何资源。

工具列表

可用仓库文件（包括 server.py，仓库采用 src 目录，但内容未展示）中未列出具体的工具定义。

此 MCP 服务器的应用场景

• 向量搜索与检索
  使开发者能够从大型数据集中进行语义搜索，检索相关向量，助力 LLM 提供更准确、语境相关的回答。
• 文本提取
  自动从文档或数据集中提取有意义的文本片段，简化 AI 流水线中的数据预处理。
• AI 驱动的知识库增强
  将外部向量数据库集成到 AI 工作流中，实现知识库的实时、语义丰富的信息增强。
• 与 AI 助手集成
  让 AI 助手连接到外部数据源，基于最新信息动态、语境感知地响应。
• 高效数据管理
  自动化大规模向量数据的处理与检索，减少人工数据处理，加快开发周期。

如何部署

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js。
2. 设置所需环境变量：
   • VECTORIZE_ORG_ID
   • VECTORIZE_TOKEN
   • VECTORIZE_PIPELINE_ID
3. 编辑您的 Windsurf 配置文件，添加 Vectorize MCP 服务器。
4. 使用如下 JSON 片段添加服务器：

   {
     "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. 保存配置并重启 Windsurf。
6. 验证 MCP 服务器是否正常运行。

Claude

1. 确认已安装 Node.js。
2. 将 Vectorize 凭证设置为环境变量。
3. 打开 Claude 的配置文件。
4. 添加 Vectorize MCP 服务器配置：

   {
     "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. 保存并重启 Claude。
6. 确认集成成功。

Cursor

1. 若未安装 Node.js，请先安装。
2. 导出所需 Vectorize 环境变量。
3. 更新 Cursor 配置，加入 Vectorize MCP 服务器：

   {
     "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. 保存配置并重启 Cursor。
5. 检查服务器是否正常运行。

Cline

1. 确保已在系统中安装 Node.js。
2. 在环境中设置 Vectorize 组织 ID、Token 及 Pipeline ID。
3. 编辑 Cline 配置文件，注册 Vectorize MCP 服务器：

   {
     "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. 保存更改并重启 Cline。
5. 验证服务器是否可用。

API 密钥安全：
API 密钥与敏感凭证应通过配置中的环境变量方式提供。
示例：

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

输入项可设置为用户输入，敏感字段建议设置 password: true。

如何在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成进您的 FlowHunt 工作流，请先在流程中添加 MCP 组件，并连接到您的 AI 智能体：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置区，按以下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可将此 MCP 作为工具，访问其全部功能。请记得将 "vectorize" 替换为实际 MCP 服务器名称，并用您的 MCP 服务器 URL 替换示例地址。

概览

我们的看法

Vectorize MCP 服务器项目在部署与集成方面文档详尽，但在提示模板、资源或工具定义等开发者功能和代码层说明上较为缺失。多平台的部署支持较好，但缺乏针对更广泛 MCP 特性的开发者文档。整体而言，若您已选择 Vectorize，此 MCP 实用性较高，但对 MCP 更广泛生态的开发者支持仍待加强。

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