Vektorisieren Sie den Mcp-Server

Was ist der Vectorize MCP Server?

Der ### Vectorize MCP Server ist ein Open-Source-Projekt, das entwickelt wurde, um das Management und die Verarbeitung von Daten innerhalb des Vectorize-Ökosystems zu erleichtern. Er dient als Backend-Server, der verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit Datenmanipulation, Speicherung und Abruf übernimmt, was ihn zu einer wesentlichen Komponente für Entwickler macht, die mit Vectorize-Technologien arbeiten.

Funktionen des Vectorize MCP Servers

• Datenmanagement: Effizientes Verwalten und Verarbeiten großer Datensätze mit Leichtigkeit.
• API-Integration: Nahtlose Integration mit anderen Diensten über eine robuste API, die flexibles Datenhandling ermöglicht.
• Open Source: Als Open-Source-Projekt fördert es Gemeinschaftsbeiträge und Transparenz.
• Skalierbarkeit: Entwickelt, um mit Ihren Bedürfnissen zu wachsen, egal ob Sie an kleinen Projekten oder großen Unternehmenslösungen arbeiten.
• Dokumentation: Umfassende Dokumentation ist verfügbar, um Entwicklern zu helfen, schnell zu starten und den Server effektiv zu nutzen.

So verwenden Sie den Vectorize MCP Server

1. Installation: Beginnen Sie mit dem Klonen des Repositories von GitHub und folgen Sie den Installationsanweisungen in der Dokumentation.
2. Konfiguration: Konfigurieren Sie die Servereinstellungen gemäß den Anforderungen Ihres Projekts. Dies kann das Einrichten von Datenbankverbindungen und API-Schlüsseln umfassen.
3. API-Nutzung: Nutzen Sie die bereitgestellten API-Endpunkte, um mit dem Server zu interagieren. Sie können Operationen wie Datenabruf, Aktualisierungen und Löschungen durchführen.
4. Testen: Führen Sie umfassende Tests durch, um sicherzustellen, dass der Server in Ihrer Anwendung wie erwartet funktioniert.
5. Bereitstellung: Sobald alles eingerichtet und getestet ist, stellen Sie den Server in Ihrer Produktionsumgebung bereit.

Häufig gestellte Fragen

F: Ist der Vectorize MCP Server kostenlos zu nutzen?

A: Ja, es handelt sich um ein Open-Source-Projekt und ist unter der MIT-Lizenz kostenlos zu nutzen.

F: Kann ich zum Vectorize MCP Server beitragen?

A: Absolut! Beiträge sind willkommen. Sie können Probleme, Funktionsanfragen oder Pull-Requests im GitHub-Repository einreichen.

F: Wo finde ich die Dokumentation?

A: Die Dokumentation ist verfügbar unter docs.vectorize.io/api/api-mcp-server.

F: Welche Programmiersprachen werden unterstützt?

A: Der Server ist hauptsächlich mit Sprachen gebaut, die mit dem Vectorize-Ökosystem kompatibel sind, kann jedoch mit jeder Sprache integriert werden, die HTTP-Anfragen stellen kann.

F: Wie melde ich einen Fehler?

A: Sie können Fehler melden, indem Sie ein Issue im GitHub-Repository eröffnen und so viele Details wie möglich bereitstellen, um den Entwicklern zu helfen, das Problem zu beheben.

Vectorize MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server implementation that integrates with Vectorize for advanced Vector retrieval and text extraction.

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/pxwbgk0kzr"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/pxwbgk0kzr/badge" alt="Vectorize MCP server" /> </a>

Installation

Running with npx

export VECTORIZE_ORG_ID=YOUR_ORG_ID
export VECTORIZE_TOKEN=YOUR_TOKEN
export VECTORIZE_PIPELINE_ID=YOUR_PIPELINE_ID

npx -y @vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest

VS Code Installation

For one-click installation, click one of the install buttons below:

Manual Installation

For the quickest installation, use the one-click install buttons at the top of this section.

To install manually, add the following JSON block to your User Settings (JSON) file in VS Code. You can do this by pressing Ctrl + Shift + P and typing Preferences: Open User Settings (JSON).

{
  "mcp": {
    "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"
      }
    ],
    "servers": {
      "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}"
        }
      }
    }
  }
}

Optionally, you can add the following to a file called .vscode/mcp.json in your workspace to share the configuration with others:

{
  "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"
    }
  ],
  "servers": {
    "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}"
      }
    }
  }
}

Configuration on Claude/Windsurf/Cursor/Cline

{
  "mcpServers": {
    "vectorize": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VECTORIZE_ORG_ID": "your-org-id",
        "VECTORIZE_TOKEN": "your-token",
        "VECTORIZE_PIPELINE_ID": "your-pipeline-id"
      }
    }
  }
}

Tools

Retrieve documents

Perform vector search and retrieve documents (see official API):

{
  "name": "retrieve",
  "arguments": {
    "question": "Financial health of the company",
    "k": 5
  }
}

Text extraction and chunking (Any file to Markdown)

Extract text from a document and chunk it into Markdown format (see official API):

{
  "name": "extract",
  "arguments": {
    "base64document": "base64-encoded-document",
    "contentType": "application/pdf"
  }
}

Deep Research

Generate a Private Deep Research from your pipeline (see official API):

{
  "name": "deep-research",
  "arguments": {
    "query": "Generate a financial status report about the company",
    "webSearch": true
  }
}

Development

npm install
npm run dev

Release

Change the package.json version and then:

git commit -am "x.y.z"
git tag x.y.z
git push origin
git push origin --tags

Contributing

1. Fork the repository
2. Create your feature branch
3. Submit a pull request