Vectorize MCP Server

официальный

Vectorize MCP server for advanced retrieval, Private Deep Research, Anything-to-Markdown file extraction and text chunking.

GitHub

106

Документация

Vectorize MCP Server

Реализация сервера Model Context Protocol (MCP), интегрирующаяся с Vectorize для продвинутого векторного поиска и извлечения текста.

Установка

Запуск через 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

Установка в VS Code

Для установки в один клик нажмите одну из кнопок ниже:

Ручная установка

Для самой быстрой установки используйте кнопки установки в один клик в начале этого раздела.

Чтобы установить вручную, добавьте следующий блок JSON в файл пользовательских настроек (JSON) в VS Code. Это можно сделать, нажав Ctrl + Shift + P и введя 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}"
        }
      }
    }
  }
}

При желании вы можете добавить следующее в файл с именем .vscode/mcp.json в вашем рабочем пространстве, чтобы поделиться конфигурацией с другими:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Настройка в 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"
      }
    }
  }
}

Инструменты

Поиск документов

Выполнение векторного поиска и получение документов (см. официальный API):

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

Извлечение текста и разбиение на чанки (Любой файл в Markdown)

Извлечение текста из документа и разбиение его на чанки в формате Markdown (см. официальный API):

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

Глубокое исследование

Генерация приватного глубокого исследования из вашего пайплайна (см. официальный API):

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

Разработка

npm install
npm run dev

Релиз

Измените версию в package.json, а затем:

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

Участие в разработке

Сделайте форк репозитория
Создайте ветку для вашей функции
Отправьте pull request