Векторизовать сервер Mcp

Что такое Vectorize MCP Server?

Vectorize MCP Server - это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения управления и обработки данных в экосистеме Vectorize. Он служит в качестве серверной части, которая обрабатывает различные задачи, связанные с манипуляцией, хранением и извлечением данных, что делает его важным компонентом для разработчиков, работающих с технологиями Vectorize.

Особенности Vectorize MCP Server

• Управление данными: Эффективно управляйте и обрабатывайте большие наборы данных с легкостью.
• Интеграция API: Бесшовно интегрируйтесь с другими сервисами через надежный API, позволяя гибко обрабатывать данные.
• Открытый исходный код: Будучи проектом с открытым исходным кодом, он поощряет вклад сообщества и прозрачность.
• Масштабируемость: Разработан для масштабирования в соответствии с вашими потребностями, независимо от того, работаете ли вы над небольшими проектами или крупными корпоративными решениями.
• Документация: Доступна обширная документация, чтобы помочь разработчикам начать работу и эффективно использовать сервер.

Как использовать Vectorize MCP Server

1. Установка: Начните с клонирования репозитория с GitHub и следуйте инструкциям по установке, представленным в документации.
2. Конфигурация: Настройте параметры сервера в соответствии с требованиями вашего проекта. Это может включать настройку соединений с базой данных и API-ключей.
3. Использование API: Используйте предоставленные конечные точки API для взаимодействия с сервером. Вы можете выполнять операции, такие как извлечение данных, обновления и удаления.
4. Тестирование: Проведите тщательное тестирование, чтобы убедиться, что сервер работает так, как ожидается, в вашем приложении.
5. Развертывание: После того как все настроено и протестировано, разверните сервер в вашей производственной среде.

Часто задаваемые вопросы

В: Является ли Vectorize MCP Server бесплатным для использования?

О: Да, это проект с открытым исходным кодом и бесплатен для использования по лицензии MIT.

В: Могу ли я внести свой вклад в Vectorize MCP Server?

О: Абсолютно! Вклад приветствуется. Вы можете отправлять проблемы, запросы на функции или пулл-реквесты в репозиторий на GitHub.

В: Где я могу найти документацию?

О: Документация доступна по адресу docs.vectorize.io/api/api-mcp-server.

В: Какие языки программирования поддерживаются?

О: Сервер в основном построен с использованием языков, совместимых с экосистемой Vectorize, но его можно интегрировать с любым языком, который может отправлять HTTP-запросы.

В: Как я могу сообщить об ошибке?

О: Вы можете сообщить об ошибках, открыв проблему в репозитории на GitHub, предоставив как можно больше деталей, чтобы помочь разработчикам решить проблему.

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