Mcp सर्वर को वेक्टराइज करें

Vectorize MCP सर्वर क्या है?

Vectorize MCP सर्वर एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जिसे Vectorize पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर डेटा के प्रबंधन और प्रसंस्करण को सुविधाजनक बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक बैकएंड सर्वर के रूप में कार्य करता है जो डेटा हेरफेर, संग्रहण और पुनर्प्राप्ति से संबंधित विभिन्न कार्यों को संभालता है, जिससे यह Vectorize तकनीकों के साथ काम करने वाले डेवलपर्स के लिए एक आवश्यक घटक बन जाता है।

Vectorize MCP सर्वर की विशेषताएँ

• डेटा प्रबंधन: बड़े डेटा सेट को कुशलता से प्रबंधित और संसाधित करें।
• एपीआई एकीकरण: एक मजबूत एपीआई के माध्यम से अन्य सेवाओं के साथ सहजता से एकीकृत करें, जिससे लचीले डेटा प्रबंधन की अनुमति मिलती है।
• ओपन-सोर्स: एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट होने के नाते, यह सामुदायिक योगदान और पारदर्शिता को प्रोत्साहित करता है।
• स्केलेबिलिटी: आपकी आवश्यकताओं के अनुसार स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, चाहे आप छोटे प्रोजेक्ट्स पर काम कर रहे हों या बड़े उद्यम समाधान पर।
• दस्तावेज़ीकरण: डेवलपर्स को प्रारंभ करने और सर्वर का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सहायता के लिए व्यापक दस्तावेज़ीकरण उपलब्ध है।

Vectorize MCP सर्वर का उपयोग कैसे करें

1. स्थापना: GitHub से रिपॉजिटरी को क्लोन करके और दस्तावेज़ीकरण में दिए गए स्थापना निर्देशों का पालन करके शुरू करें।
2. कॉन्फ़िगरेशन: अपने प्रोजेक्ट की आवश्यकताओं के अनुसार सर्वर सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करें। इसमें डेटाबेस कनेक्शन और एपीआई कुंजियों को सेट करना शामिल हो सकता है।
3. एपीआई उपयोग: सर्वर के साथ बातचीत करने के लिए प्रदान किए गए एपीआई एंडपॉइंट्स का उपयोग करें। आप डेटा पुनर्प्राप्ति, अपडेट और हटाने जैसी क्रियाएँ कर सकते हैं।
4. परीक्षण: सुनिश्चित करें कि सर्वर आपकी एप्लिकेशन के भीतर अपेक्षित रूप से कार्य करता है, इसके लिए व्यापक परीक्षण करें।
5. तैनाती: एक बार सब कुछ सेटअप और परीक्षण हो जाने के बाद, सर्वर को अपने उत्पादन वातावरण में तैनात करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रश्न: क्या Vectorize MCP सर्वर का उपयोग मुफ्त है?

उत्तर: हाँ, यह एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है और MIT लाइसेंस के तहत मुफ्त में उपयोग किया जा सकता है।

प्रश्न: क्या मैं Vectorize MCP सर्वर में योगदान कर सकता हूँ?

उत्तर: बिल्कुल! योगदान का स्वागत है। आप GitHub रिपॉजिटरी पर मुद्दे, फीचर अनुरोध या पुल अनुरोध सबमिट कर सकते हैं।

प्रश्न: मुझे दस्तावेज़ीकरण कहाँ मिलेगा?

उत्तर: दस्तावेज़ीकरण docs.vectorize.io/api/api-mcp-server पर उपलब्ध है।

प्रश्न: कौन सी प्रोग्रामिंग भाषाएँ समर्थित हैं?

उत्तर: सर्वर मुख्य रूप से उन भाषाओं का उपयोग करके बनाया गया है जो Vectorize पारिस्थितिकी तंत्र के साथ संगत हैं, लेकिन इसे किसी भी भाषा के साथ एकीकृत किया जा सकता है जो HTTP अनुरोध कर सकती है।

प्रश्न: मैं बग की रिपोर्ट कैसे करूँ?

उत्तर: आप GitHub रिपॉजिटरी पर एक मुद्दा खोलकर बग की रिपोर्ट कर सकते हैं, जिससे डेवलपर्स को समस्या को हल करने में मदद करने के लिए यथासंभव विवरण प्रदान करें।

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