Vectorize MCP Server

Serveur MCP Vectorize

Une implémentation de serveur Model Context Protocol (MCP) qui s'intègre avec Vectorize pour la recherche vectorielle avancée et l'extraction de texte.

Installation

Exécution avec 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

Installation dans VS Code

Pour une installation en un clic, cliquez sur l'un des boutons d'installation ci-dessous :

Installation manuelle

Pour l'installation la plus rapide, utilisez les boutons d'installation en un clic en haut de cette section.

Pour installer manuellement, ajoutez le bloc JSON suivant à votre fichier de paramètres utilisateur (JSON) dans VS Code. Vous pouvez le faire en appuyant sur Ctrl + Shift + P et en tapant 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}"
        }
      }
    }
  }
}

Optionnellement, vous pouvez ajouter ce qui suit à un fichier nommé .vscode/mcp.json dans votre espace de travail pour partager la configuration avec d'autres :

{
  "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 sur 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"
      }
    }
  }
}

Outils

Récupérer des documents

Effectuer une recherche vectorielle et récupérer des documents (voir l'API officielle) :

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

Extraction de texte et segmentation (Tout fichier vers Markdown)

Extraire le texte d'un document et le segmenter au format Markdown (voir l'API officielle) :

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

Recherche approfondie

Générer une recherche approfondie privée à partir de votre pipeline (voir l'API officielle) :

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

Développement

npm install
npm run dev

Publication

Modifiez la version dans package.json puis :

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

Contribuer

1. Forker le dépôt
2. Créer votre branche de fonctionnalité
3. Soumettre une pull request