向量化MCP服务器

一个与Vectorize集成的Model Context Protocol (MCP)服务器实现，用于高级向量检索和文本提取。

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/pxwbgk0kzr"> <img width="380" height="200" src="https://gips0.baidu.com/it/u=2105571251,2621011158&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=760&h=400" alt="Vectorize MCP服务器" /> </a>

安装

使用npx运行

export VECTORIZE_ORG_ID=您的组织ID
export VECTORIZE_TOKEN=您的令牌
export VECTORIZE_PIPELINE_ID=您的流水线ID

npx -y @vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest

VS Code安装

对于一键安装，请点击以下任一安装按钮：

手动安装

为了快速安装，请使用本节顶部的一键安装按钮。

要手动安装，请将以下JSON块添加到VS Code中的用户设置（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组织ID"
      },
      {
        "type": "promptString",
        "id": "token",
        "description": "Vectorize令牌",
        "password": true
      },
      {
        "type": "promptString",
        "id": "pipeline_id",
        "description": "Vectorize流水线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}"
        }
      }
    }
  }
}

可选地，您可以将以下内容添加到工作区中的.vscode/mcp.json文件中，以与其他人员共享配置：

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "org_id",
      "description": "Vectorize组织ID"
    },
    {
      "type": "promptString",
      "id": "token",
      "description": "Vectorize令牌",
      "password": true
    },
    {
      "type": "promptString",
      "id": "pipeline_id",
      "description": "Vectorize流水线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": "您的组织ID",
        "VECTORIZE_TOKEN": "您的令牌",
        "VECTORIZE_PIPELINE_ID": "您的流水线ID"
      }
    }
  }
}

工具

检索文档

执行向量搜索并检索文档（参见官方API）：

{
  "name": "检索",
  "arguments": {
    "问题": "公司的财务健康状况",
    "k": 5
  }
}

文本提取和分块（任何文件到Markdown）

从文档中提取文本并将其分块为Markdown格式（参见官方API）：

{
  "name": "提取",
  "arguments": {
    "base64document": "base64编码的文档",
    "contentType": "application/pdf"
  }
}

深度研究

根据您的流水线生成私人深度研究报告（参见官方API）：

{
  "name": "深度研究",
  "arguments": {
    "查询": "生成关于公司财务状况的报告",
    "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

1. 分叉仓库
2. 创建功能分支
3. 提交拉取请求