Vectorizar o Servidor Mcp

Visão geral

O que é o Servidor MCP Vectorize?

O ### Servidor MCP Vectorize é um projeto de código aberto projetado para facilitar a gestão e o processamento de dados dentro do ecossistema Vectorize. Ele atua como um servidor backend que lida com várias tarefas relacionadas à manipulação, armazenamento e recuperação de dados, tornando-se um componente essencial para desenvolvedores que trabalham com tecnologias Vectorize.

Recursos do Servidor MCP Vectorize

Gestão de Dados: Gerencie e processe grandes conjuntos de dados com eficiência.
Integração de API: Integre-se perfeitamente com outros serviços através de uma API robusta, permitindo uma manipulação flexível dos dados.
Código Aberto: Sendo um projeto de código aberto, ele incentiva contribuições da comunidade e transparência.
Escalabilidade: Projetado para escalar de acordo com suas necessidades, seja em pequenos projetos ou grandes soluções empresariais.
Documentação: Documentação abrangente está disponível para ajudar os desenvolvedores a começarem e utilizarem o servidor de forma eficaz.

Como Usar o Servidor MCP Vectorize

Instalação: Comece clonando o repositório do GitHub e seguindo as instruções de instalação fornecidas na documentação.
Configuração: Configure as definições do servidor de acordo com os requisitos do seu projeto. Isso pode incluir a configuração de conexões de banco de dados e chaves de API.
Uso da API: Utilize os endpoints da API fornecidos para interagir com o servidor. Você pode realizar operações como recuperação de dados, atualizações e exclusões.
Testes: Realize testes rigorosos para garantir que o servidor opere como esperado dentro da sua aplicação.
Implantação: Uma vez que tudo esteja configurado e testado, implante o servidor no seu ambiente de produção.

Perguntas Frequentes

Q: O Servidor MCP Vectorize é gratuito para usar?

A: Sim, é um projeto de código aberto e é gratuito para usar sob a licença MIT.

Q: Posso contribuir para o Servidor MCP Vectorize?

A: Absolutamente! Contribuições são bem-vindas. Você pode enviar problemas, solicitações de recursos ou pull requests no repositório do GitHub.

Q: Onde posso encontrar a documentação?

A: A documentação está disponível em docs.vectorize.io/api/api-mcp-server.

Q: Quais linguagens de programação são suportadas?

A: O servidor é principalmente construído usando linguagens que são compatíveis com o ecossistema Vectorize, mas pode ser integrado com qualquer linguagem que consiga fazer requisições HTTP.

Q: Como faço para relatar um bug?

A: Você pode relatar bugs abrindo um problema no repositório do GitHub, fornecendo o máximo de detalhes possível para ajudar os desenvolvedores a resolverem o problema.

Detalhe

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
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{ "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" } } } }