Vectorize MCP Server

Vectorize MCP सर्वर

एक मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सर्वर कार्यान्वयन जो उन्नत वेक्टर पुनर्प्राप्ति और पाठ निष्कर्षण के लिए Vectorize के साथ एकीकृत होता है।

स्थापना

npx के साथ चलाना

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 स्थापना

एक-क्लिक स्थापना के लिए, नीचे दिए गए इंस्टॉल बटनों में से एक पर क्लिक करें:

मैन्युअल स्थापना

सबसे तेज़ स्थापना के लिए, इस अनुभाग के शीर्ष पर स्थित एक-क्लिक इंस्टॉल बटनों का उपयोग करें।

मैन्युअल रूप से स्थापित करने के लिए, VS Code में अपनी उपयोगकर्ता सेटिंग्स (JSON) फ़ाइल में निम्नलिखित JSON ब्लॉक जोड़ें। आप Ctrl + Shift + P दबाकर और Preferences: Open User Settings (JSON) टाइप करके ऐसा कर सकते हैं।

{
  "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}"
        }
      }
    }
  }
}

वैकल्पिक रूप से, कॉन्फ़िगरेशन को दूसरों के साथ साझा करने के लिए आप अपने कार्यक्षेत्र में .vscode/mcp.json नामक फ़ाइल में निम्नलिखित जोड़ सकते हैं:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Claude/Windsurf/Cursor/Cline पर कॉन्फ़िगरेशन

{
  "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"
      }
    }
  }
}

उपकरण

दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करें

वेक्टर खोज करें और दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करें (आधिकारिक API देखें):

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

पाठ निष्कर्षण और खंडीकरण (कोई भी फ़ाइल से Markdown)

किसी दस्तावेज़ से पाठ निकालें और उसे Markdown प्रारूप में खंडित करें (आधिकारिक API देखें):

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

गहन अनुसंधान

अपनी पाइपलाइन से एक निजी गहन अनुसंधान उत्पन्न करें (आधिकारिक API देखें):

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

विकास

npm install
npm run dev

रिलीज़

package.json संस्करण बदलें और फिर:

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

योगदान

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