Vectorize MCP Server
官方Vectorize MCP服务器,用于高级检索、私有深度研究、任意格式转Markdown文件提取及文本分块。
文档
Vectorize MCP 服务器
一个模型上下文协议(MCP)服务器实现,与 Vectorize 集成,用于高级向量检索和文本提取。
安装
使用 npx 运行
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 安装
如需一键安装,请点击下方的安装按钮之一:
手动安装
如需最快安装,请使用本部分顶部的一键安装按钮。
要手动安装,请将以下 JSON 代码块添加到 VS Code 的用户设置(JSON)文件中。您可以通过按 Ctrl + Shift + P 并输入 Preferences: Open User Settings (JSON) 来执行此操作。
{
"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": "${input:pipeline_id}"
}
}
}
}
}
或者,您可以将以下内容添加到工作区中名为 .vscode/mcp.json 的文件中,以便与他人共享配置:
{
"inputs": [
{
"type": "promptString",
"id": "org_id",
"description": "Vectorize Organization ID"
},
{
"type": "promptString",
"id": "token",
"description": "Vectorize Token",
"password": true
},
{
"type": "promptString",
"id": "pipeline_id",
"description": "Vectorize Pipeline ID"
}
],
"servers": {
"vectorize": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest"],
"env": {
"VECTORIZE_ORG_ID": "${input:org_id}",
"VECTORIZE_TOKEN": "${input:token}",
"VECTORIZE_PIPELINE_ID": "${input:pipeline_id}"
}
}
}
}
在 Claude/Windsurf/Cursor/Cline 上的配置
{
"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"
}
}
}
}
工具
检索文档
执行向量搜索并检索文档(参见官方 API):
{
"name": "retrieve",
"arguments": {
"question": "Financial health of the company",
"k": 5
}
}
文本提取与分块(任意文件转 Markdown)
从文档中提取文本并将其分块为 Markdown 格式(参见官方 API):
{
"name": "extract",
"arguments": {
"base64document": "base64-encoded-document",
"contentType": "application/pdf"
}
}
深度研究
从您的管道生成私有深度研究(参见官方 API):
{
"name": "deep-research",
"arguments": {
"query": "Generate a financial status report about the company",
"webSearch": true
}
}
开发
npm install
npm run dev
发布
更改 package.json 版本,然后:
git commit -am "x.y.z"
git tag x.y.z
git push origin
git push origin --tags
贡献
- Fork 仓库
- 创建您的功能分支
- 提交拉取请求