Mcpサーバーをベクトル化する |

概要

Vectorize MCPサーバーとは？

Vectorize MCPサーバーは、Vectorizeエコシステム内でのデータ管理と処理を促進するために設計されたオープンソースプロジェクトです。データ操作、ストレージ、取得に関連するさまざまなタスクを処理するバックエンドサーバーとして機能し、Vectorize技術を使用する開発者にとって不可欠なコンポーネントとなっています。

Vectorize MCPサーバーの特徴

データ管理：大規模なデータセットを効率的に管理し、簡単に処理できます。
API統合：堅牢なAPIを通じて他のサービスとシームレスに統合し、柔軟なデータ処理を可能にします。
オープンソース：オープンソースプロジェクトであるため、コミュニティの貢献と透明性を促進します。
スケーラビリティ：小規模プロジェクトから大規模エンタープライズソリューションまで、ニーズに応じてスケールするように設計されています。
ドキュメント：開発者がサーバーを効果的に利用できるように、包括的なドキュメントが用意されています。

Vectorize MCPサーバーの使用方法

インストール：まず、GitHubからリポジトリをクローンし、ドキュメントに記載されたインストール手順に従います。
設定：プロジェクトの要件に応じてサーバー設定を構成します。これには、データベース接続やAPIキーの設定が含まれる場合があります。
APIの使用：提供されたAPIエンドポイントを利用してサーバーと対話します。データの取得、更新、削除などの操作を行うことができます。
テスト：サーバーがアプリケーション内で期待通りに動作することを確認するために、徹底的なテストを実施します。
デプロイ：すべてが設定され、テストが完了したら、サーバーを本番環境にデプロイします。

よくある質問

Q: Vectorize MCPサーバーは無料で使用できますか？

A: はい、これはオープンソースプロジェクトであり、MITライセンスの下で無料で使用できます。

Q: Vectorize MCPサーバーに貢献できますか？

A: もちろんです！貢献は歓迎されます。GitHubリポジトリで問題を報告したり、機能リクエストやプルリクエストを提出したりできます。

Q: ドキュメントはどこで見つけられますか？

A: ドキュメントはdocs.vectorize.io/api/api-mcp-serverで入手できます。

Q: どのプログラミング言語がサポートされていますか？

A: サーバーは主にVectorizeエコシステムと互換性のある言語で構築されていますが、HTTPリクエストを行える任意の言語と統合できます。

Q: バグを報告するにはどうすればよいですか？

A: GitHubリポジトリで問題を開いてバグを報告できます。開発者が問題を解決できるように、できるだけ詳細を提供してください。

詳細

Vectorize MCP Server

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

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

Fork the repository
Create your feature branch
Submit a pull request

{ "mcpServers": { "vectorize-mcp-server": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/metorial/mcp-container--vectorize-io--vectorize-mcp-server--vectorize-mcp-server", "node dist/index.js" ], "env": { "VECTORIZE_ORG_ID": "vectorize-org-id", "VECTORIZE_TOKEN": "vectorize-token", "VECTORIZE_PIPELINE_ID": "vectorize-pipeline-id" } } } }

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