Vectorize MCP Server

Vectorize MCP Server

Eine Model Context Protocol (MCP) Server-Implementierung, die sich mit Vectorize für fortgeschrittene Vektorabfrage und Textextraktion integriert.

Installation

Ausführen mit 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

Für eine Ein-Klick-Installation klicken Sie auf eine der Installationsschaltflächen unten:

Manuelle Installation

Für die schnellste Installation verwenden Sie die Ein-Klick-Installationsschaltflächen am Anfang dieses Abschnitts.

Um manuell zu installieren, fügen Sie den folgenden JSON-Block zu Ihrer Benutzereinstellungsdatei (JSON) in VS Code hinzu. Sie können dies tun, indem Sie Ctrl + Shift + P drücken und Preferences: Open User Settings (JSON) eingeben.

{
  "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}"
        }
      }
    }
  }
}

Optional können Sie das Folgende zu einer Datei namens .vscode/mcp.json in Ihrem Arbeitsbereich hinzufügen, um die Konfiguration mit anderen zu teilen:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Konfiguration in 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"
      }
    }
  }
}

Werkzeuge

Dokumente abrufen

Führen Sie eine Vektorsuche durch und rufen Sie Dokumente ab (siehe offizielle API):

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

Textextraktion und Aufteilung (Jede Datei zu Markdown)

Extrahieren Sie Text aus einem Dokument und teilen Sie ihn in das Markdown-Format auf (siehe offizielle API):

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

Deep Research

Generieren Sie eine private Deep Research aus Ihrer Pipeline (siehe offizielle API):

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

Entwicklung

npm install
npm run dev

Release

Ändern Sie die package.json-Version und dann:

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

Mitwirken

1. Forken Sie das Repository
2. Erstellen Sie Ihren Feature-Branch
3. Reichen Sie einen Pull-Request ein