Vectorize MCP Server

Vectorize MCP サーバー

Vectorize と統合し、高度なベクトル検索とテキスト抽出を実現する Model Context Protocol (MCP) サーバー実装です。

インストール

npx での実行

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 へのインストール

ワンクリックインストールをご希望の場合は、以下のインストールボタンのいずれかをクリックしてください。

手動インストール

最も簡単なインストール方法は、このセクション上部にあるワンクリックインストールボタンを使用することです。

手動でインストールするには、VS Code のユーザー設定 (JSON) ファイルに次の JSON ブロックを追加します。これを行うには、Ctrl + Shift + P を押して Preferences: Open User Settings (JSON) と入力します。

{
  "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}"
        }
      }
    }
  }
}

必要に応じて、ワークスペース内の .vscode/mcp.json というファイルに以下を追加することで、他のユーザーと設定を共有できます。

{
  "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 での設定

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ツール

ドキュメントの取得

ベクトル検索を実行し、ドキュメントを取得します（公式 API を参照）。

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

テキスト抽出とチャンク化（任意のファイルから Markdown へ）

ドキュメントからテキストを抽出し、Markdown 形式にチャンク化します（公式 API を参照）。

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

ディープリサーチ

パイプラインからプライベートディープリサーチを生成します（公式 API を参照）。

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

開発

npm install
npm run dev

リリース

package.json のバージョンを変更してから、以下を実行します。

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

コントリビューション

1. リポジトリをフォークする
2. フィーチャーブランチを作成する
3. プルリクエストを送信する