Vectorize MCP Server

Servidor MCP de Vectorize

Una implementación de servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que se integra con Vectorize para recuperación avanzada de vectores y extracción de texto.

Instalación

Ejecución con 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

Instalación en VS Code

Para instalación con un solo clic, use uno de los botones de instalación a continuación:

Instalación manual

Para la instalación más rápida, use los botones de instalación con un solo clic al inicio de esta sección.

Para instalar manualmente, agregue el siguiente bloque JSON a su archivo de Configuración de Usuario (JSON) en VS Code. Puede hacerlo presionando Ctrl + Shift + P y escribiendo 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}"
        }
      }
    }
  }
}

Opcionalmente, puede agregar lo siguiente a un archivo llamado .vscode/mcp.json en su espacio de trabajo para compartir la configuración con otros:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Configuración en 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"
      }
    }
  }
}

Herramientas

Recuperar documentos

Realice búsqueda vectorial y recupere documentos (consulte la API oficial):

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

Extracción de texto y fragmentación (Cualquier archivo a Markdown)

Extraiga texto de un documento y divídalo en fragmentos en formato Markdown (consulte la API oficial):

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

Investigación profunda

Genere una Investigación Profunda Privada desde su pipeline (consulte la API oficial):

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

Desarrollo

npm install
npm run dev

Publicación

Cambie la versión en package.json y luego:

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

Contribuciones

1. Bifurque el repositorio
2. Cree su rama de funcionalidad
3. Envíe una solicitud de extracción