Vectorize

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Servidor MCP de Vectorize para recuperación avanzada, Deep Research privado, extracción de archivos Anything-to-Markdown y fragmentación de texto.

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¿Qué puedes hacer con Vectorize MCP?

Recupera documentos relevantes de tu pipeline — Haz una pregunta y obtén los fragmentos que mejor coincidan usando retrieve, con control sobre cuántos resultados devolver.
Extrae y fragmenta texto de archivos — Convierte un documento codificado en base64 (PDF, etc.) en fragmentos Markdown mediante extract para su procesamiento posterior.
Genera un informe de investigación profunda privado — Usa deep-research para producir un informe con fuentes a partir de los datos de tu pipeline, incluyendo opcionalmente búsqueda web en vivo.

Documentación

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

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