vector-mcp
vector-mcp
Управляемые через маршрутизацию действий интерфейсы MCP и агентов для управляемого управления векторными коллекциями и их поиска. Нативный режим по умолчанию — epistemic-graph. Безопасные опциональные провайдеры охватывают PostgreSQL/pgvector, Qdrant и MongoDB Atlas.
Версия: 3.1.0
Управляемые возможности
Инструменты MCP:
vector_collection_managementиvector_searchПровайдер навыков: консолидированный рабочий процесс
vector-mcp-operationsПровайдер онтологии: упакованная онтология векторного поиска
Провайдер коннектора источников: предустановленный инвентарь векторных коллекций только для чтения
Конфигурация времени выполнения: AgentConfig, переменные окружения и ссылки на секреты
Политика конфиденциальности: отсутствуют закоммиченные конечные точки, учётные данные, персональные данные или пути хоста
Related MCP server: production-grade-mcp-agentic-system
Установка
Используйте минимальный дополнительный набор, необходимый для развёртывания:
uvx --from 'vector-mcp[mcp]' vector-mcpСреда выполнения требует agent-utilities>=2.0.0 и его автономный полный
контракт движка epistemic-graph. Профиль движка только с числовыми значениями или частичный не является
поддерживаемым развёртыванием.
Для выбранного провайдера хранилища:
uv add 'vector-mcp[postgres]'
uv add 'vector-mcp[qdrant]'
uv add 'vector-mcp[mongodb]'Дополнение all включает все поддерживаемые опциональные провайдеры, а также среду выполнения агента, Langfuse и
Logfire. Производственные образы должны устанавливать только те провайдеры, которые они используют.
Конфигурация MCP
Пакет включает нейтральную конфигурацию запуска агента, содержащую только команду, сжатый режим инструментов и переключатели инструментов. Значения времени выполнения наследуются из AgentConfig или вводятся оператором. Подробные инструкции по использованию базовых обёрток API, расширенных привязок схем и справочников разработчика SDK приведены в docs/index.md.
MCP
Этот сервер использует динамические инструменты с маршрутизацией действий для оптимизации расхода токенов и максимальной совместимости с IDE.
Доступные инструменты MCP
Автоматически сгенерировано из работающего MCP-сервера — не редактировать вручную.
Сжатые инструменты с маршрутизацией действий (MCP_TOOL_MODE=condensed)
Инструмент MCP | Переменная окружения переключателя | Описание |
|
| Управление операциями управления коллекциями. |
|
| Управление операциями поиска. |
2 инструмента с маршрутизацией действий · 0 подробных инструментов 1:1. Каждый включён, если его переключатель <DOMAIN>TOOL не установлен в false; MCP_TOOL_MODE выбирает поверхность (**intent по умолчанию* — шесть глагольных инструментов, детальный набор загружается по требованию · condensed с маршрутизацией действий · verbose 1:1 · both). Автоматически сгенерировано — не редактировать.*
Подробные схемы инструментов, формы параметров и ограничения валидации сохранены в руководстве по использованию.
Динамический выбор и видимость инструментов
Этот MCP-сервер поддерживает динамический выбор набора инструментов и фильтрацию видимости во время выполнения. Это позволяет ограничить набор доступных инструментов, чтобы не раздувать контекстное окно LLM.
Вы можете настроить фильтрацию инструментов через несколько каналов ввода:
Аргументы CLI: Передайте
--toolsили--toolsets(или их отключающие аналоги--disabled-toolsи--disabled-toolsets) при запуске.Переменные окружения: Определите стандартные переменные окружения:
MCP_ENABLED_TOOLS/MCP_DISABLED_TOOLSMCP_ENABLED_TAGS/MCP_DISABLED_TAGS
Заголовки HTTP SSE-запросов: Передайте пользовательские заголовки при инициализации транспорта:
x-mcp-enabled-tools/x-mcp-disabled-toolsx-mcp-enabled-tags/x-mcp-disabled-tags
Параметры запроса HTTP SSE: Добавьте параметры запроса непосредственно к URL вашего транспортного соединения:
?tools=tool1,tool2?tags=tag1
Когда указаны строки запроса или параметры, уровень разрешения графа знаний без LLM (с использованием DynamicToolOrchestrator) сопоставляет намерения запроса с известными тегами, именами или описаниями инструментов, с безопасным резервным вариантом и автоматическим фоновым обновлением кэша каждые 24 часа.
Примеры конфигурации MCP
Установите дополнительный пакет
[mcp], ориентированный на коннекторы. В примерах используетсяvector-mcp[mcp]для добавления FastMCP / FastAPI черезagent-utilities[mcp]; обязательное ядро Agent Utilities по-прежнему включаетepistemic-graph[full]. Дополнительный пакет[agent-runtime]дополнительно включает оркестрацию моделей.
Транспорт stdio (локальные IDE — Cursor, Claude Desktop, VS Code)
{
"mcpServers": {
"vector-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"vector-mcp[mcp]",
"vector-mcp"
],
"env": {
"MCP_TOOL_MODE": "intent",
"COLLECTION_MANAGEMENTTOOL": "True",
"DATABASE_TYPE": "epistemic_graph",
"LLM_SSL_VERIFY": "False",
"SEARCHTOOL": "True",
"VECTOR_DB_TYPE": "epistemic_graph"
}
}
}
}Ссылки на среду выполнения требуют запуска с поддержкой псевдонимов, такого как GraphOS. Другие запускающие программы должны опускать эти записи и внедрять разрешённые значения через собственную границу секретов среды выполнения.
Транспорт Streamable-HTTP (сетевой / производственный)
{
"mcpServers": {
"vector-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"vector-mcp[mcp]",
"vector-mcp",
"--transport",
"streamable-http",
"--port",
"8000"
],
"env": {
"TRANSPORT": "streamable-http",
"HOST": "127.0.0.1",
"PORT": "8000",
"MCP_TOOL_MODE": "intent",
"COLLECTION_MANAGEMENTTOOL": "True",
"DATABASE_TYPE": "epistemic_graph",
"LLM_SSL_VERIFY": "False",
"SEARCHTOOL": "True",
"VECTOR_DB_TYPE": "epistemic_graph"
}
}
}
}В качестве альтернативы подключитесь к предварительно развёрнутому экземпляру Streamable-HTTP по url:
{
"mcpServers": {
"vector-mcp": {
"url": "http://localhost:8000/vector-mcp/mcp"
}
}
}Запустите проверенный образ контейнера как дочерний процесс stdio с минимальными привилегиями (без прослушивателя или опубликованного порта):
docker run -i --rm \
--read-only \
--cap-drop=ALL \
--security-opt=no-new-privileges \
--pids-limit=256 \
--tmpfs /tmp:rw,noexec,nosuid,nodev,size=64m \
-e TRANSPORT=stdio \
-e MCP_TOOL_MODE=intent \
-e COLLECTION_MANAGEMENTTOOL=True \
-e DATABASE_TYPE=epistemic_graph \
-e LLM_SSL_VERIFY=False \
-e SEARCHTOOL=True \
-e VECTOR_DB_TYPE=epistemic_graph \
registry.example.invalid/vector-mcp@sha256:<digest> vector-mcpДля контейнерного сетевого HTTP укажите аутентифицированный входящий TLS-трафик (или
прямой TLS сервера), точные MCP_ALLOWED_HOSTS и точную политику CIDR доверенного прокси
через профиль развёртывания, принадлежащий оператору. Генератор
не создаёт неаутентифицированный прослушиватель вне loopback.
Автоматически сгенерировано из поверхности окружения, считываемой из кода (MCP_TOOL_MODE + переменные пакета) — не редактировать.
Дополнительные варианты развёртывания
vector-mcp также может работать как локальный контейнер (Docker / Podman / uv) или
использоваться из удалённого развёртывания.
В руководстве по развёртыванию приведены полные готовые
mcp_config.json для всех четырёх транспортов — stdio, streamable-http,
локальный контейнер / uv и удалённый URL:
Локальный контейнер / uv — запустите сервер из
mcp_config.jsonчерезuvx,docker runилиpodman run, либо укажите локальный контейнер streamable-http поurl.Удалённый URL — подключитесь к серверу, развёрнутому за Caddy по адресу
https://vector-mcp.example.invalid/mcp, используя ключ"url".
Переменные окружения
Переменные окружения пакета
Переменная | Пример | Описание |
|
| |
|
| |
|
| варианты: stdio, streamable-http, sse |
| — | |
|
| Настройте AgentConfig EMBEDDING_MODELS и его указанные учетные данные времени выполнения. |
|
| базовый URL API embedding/LLM |
| secret-injected | bearer-токен для конечной точки embedding/LLM |
| secret-injected | псевдоним, принимаемый, если LLM_TOKEN не задан |
|
| проверять TLS для конечной точки embedding/LLM |
| — | Требуется только для загрузки файловой системы. Укажите корневой каталог, принадлежащий оператору, во время выполнения. |
|
| Бэкенд, используемый, когда db_type не указан. По умолчанию — собственный движок epistemic-graph (локальный, без инфраструктуры, долговечный). Варианты: epistemic_graph, postgres, mongodb, qdrant. DATABASE_TYPE — каноническая переменная; VECTOR_DB_TYPE принимается как псевдоним для обратной совместимости. |
|
| |
| — | хост postgres/qdrant |
| — | имя базы данных postgres/mongodb |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
| — | разделенный запятыми список разрешенных SSRF для частного хоста Qdrant |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
| secret-injected | |
|
|
Наследуемые переменные agent-utilities (применяются к каждому коннектору)
Переменная | Пример | Описание |
|
| Поверхность инструментов: |
| — | Разрешённый список инструментов через запятую |
| — | Запрещённый список инструментов через запятую |
| — | Разрешённый список тегов через запятую |
| — | Запрещённый список тегов через запятую |
|
| Режим авторизации: |
|
| Встроенный файл политик Eunomia |
| — | URL удалённого сервера авторизации Eunomia |
| — | Конечная точка коллектора OTLP |
| — | Исходящая аутентификация дочернего MCP: |
| — | Идентификатор клиента OIDC (аутентификация сервисной учётной записи) |
|
| Ссылка на секрет времени выполнения для сервисной учётной записи OIDC |
| — | Имя пользователя HTTP Basic ( |
|
| Ссылка на секрет времени выполнения для HTTP Basic auth ( |
|
| Подробное журналирование |
|
| Небуферизованный stdout (рекомендуется в контейнерах) |
|
| URL MCP-сервера, к которому подключается агент |
|
| LLM-провайдер для агента |
|
| Идентификатор модели для агента |
|
| Обслуживание веб-интерфейса AG-UI |
31 пакет + 20 наследуемых переменных. Автоматически сгенерировано из .env.example + общего набора agent-utilities — не редактировать.
Каждая переменная, которую читает сервер, сгруппирована по назначению. См. .env.example для
канонического списка «копировать-вставить» — включая параметры подключения DATABASE_TYPE / GRAPH_SERVICE_SOCKET /
GRAPH_SERVICE_AUTH_SECRET для встроенного бэкенда epistemic-graph. Конечные точки бэкенда, расположения баз данных
и учётные данные для опциональных провайдеров (Postgres/Qdrant/Mongo/Chroma/Couchbase) никогда не документируются
в README как литеральные значения или аргументы MCP-инструментов — они разрешаются через AgentConfig и ссылки
secret:///env:///vault:// во время выполнения.
MCP-сервер / транспорт
Переменная | Описание | По умолчанию |
|
|
|
| Адрес привязки (HTTP-транспорты) |
|
| Порт привязки (HTTP-транспорты) |
|
| Поверхность инструментов: |
|
| Список разрешённых/запрещённых инструментов через запятую | — |
| Список разрешённых/запрещённых тегов через запятую | — |
| Небуферизованный stdout (рекомендуется в контейнерах) |
|
Переключатели инструментов
Каждый инструмент с маршрутизацией действий можно отключить индивидуально через его переменную-переключатель
(установите значение false). Полный список приведён в таблице Доступные MCP-инструменты выше.
Переменная | Описание | По умолчанию |
| Включить инструмент управления коллекциями |
|
| Включить инструмент поиска |
|
Телеметрия и управление
Переменная | Описание | По умолчанию |
| Включить экспорт OpenTelemetry |
|
| Конечная точка коллектора OTLP | — |
| Ключи аутентификации OTLP | — |
| Протокол OTLP (например, | — |
| Режим авторизации: |
|
| Встроенный файл политик |
|
| URL удалённого сервера Eunomia | — |
CLI агента (только полный рантайм [agent])
Переменная | Описание | По умолчанию |
| URL MCP-сервера, к которому подключается агент |
|
| LLM-провайдер (например, |
|
| Идентификатор модели (например, |
|
| Обслуживание веб-интерфейса AG-UI |
|
См. .env.example для отправной точки «копировать-вставить».
Интеграция провайдера и онтологии
Пакет предоставляет свои навыки, подсказки, онтологию и исходный коннектор через точки входа Python. Коннектор инвентаризации коллекций намеренно доступен только для чтения и регистрирует метаданные коллекций, а не полезные данные документов или эмбеддингов.
Сгенерированные сигнатуры коннекторов должны воссоздаваться только после того, как установленная схема MCP будет наблюдаема и ключ подписи релиза будет предоставлен во время выполнения. Сигнатура из более старой схемы инструментов или онтологии никогда не должна копироваться вперёд.
Проверки разработки
Недорогие проверки, которые не запускают провайдеров:
python scripts/security_sanitizer.py
python scripts/security_contract.py --contract .security/security-contract.json validate
python -m compileall -q vector_mcpТесты провайдеров используют мокированные границы SDK и не выполняют сетевых вызовов. Живая квалификация — это отдельный шлюз развёртывания и должна использовать AgentConfig и секреты, предоставленные оператором.
Документация
Тонкий контейнер :mcp streamable-http (docker/mcp.compose.yml) публикует :8000 с проверкой
/health; см. Развёртывание для полного определения сервиса compose.
Лицензия
См. LICENSE.
Развёртывание с agent-utilities-deployment
Подготовьте этот пакет с помощью консолидированного рабочего процесса agent-utilities-deployment.
Он выбирает путь установленного пакета, редактируемого исходного кода или неизменяемого контейнера;
записывает только ссылки на секреты времени выполнения и TLS-профили в AgentConfig; и запускает
шлюзы doctor, регистрации, политик, наблюдаемости и отката. Попросите вашего агента
«развернуть vector-mcp с agent-utilities-deployment».
Режим установки | Команда |
Установленный пакет |
|
Редактируемый исходник |
|
Неизменяемый контейнер | разверните |
Репозиторий не содержит профиля развёртывания, значения учётных данных, пути к сертификату или
конечной точки, зависящей от окружения. Предоставьте их во время выполнения через AgentConfig и
настроенный провайдер секретов.
Установка
Выберите дополнительный пакет, соответствующий тому, что вы хотите запустить:
Дополнительный пакет | Устанавливает | Используйте, когда |
| Только тонкий MCP-сервер ( | Вы запускаете только MCP-сервер (наименьшая установка / образ) |
| Полный рантайм агента ( | Вы запускаете интегрированного агента |
| Всё ( | Разработка / обе поверхности |
# MCP server only (recommended for tool hosting — slim deps)
uv pip install "vector-mcp[mcp]"
# Full agent runtime (Pydantic AI + epistemic-graph engine)
uv pip install "vector-mcp[agent]"
# Everything (development)
uv pip install "vector-mcp[all]" # or: python -m pip install "vector-mcp[all]"Образы контейнеров (:mcp против :agent)
Один многоступенчатый docker/Dockerfile собирает два образа правильного размера, выбираемых через --target:
Тег образа | Цель сборки | Содержимое | Точка входа |
|
|
|
|
|
|
|
|
docker build --target mcp -t knucklessg1/vector-mcp:mcp docker/ # slim MCP server
docker build --target agent -t knucklessg1/vector-mcp:latest docker/ # full agentdocker/mcp.compose.yml запускает облегчённый сервер :mcp; docker/agent.compose.yml запускает агента (:latest) с совмещённым сайдкаром :mcp.
База данных графа знаний (epistemic-graph)
Полный агент ([agent] / :latest) встраивает движок epistemic-graph (подтягиваемый транзитивно через agent-utilities[agent]). Для продакшена — или чтобы разделять один граф знаний между несколькими агентами — запускайте epistemic-graph как отдельный контейнер базы данных и укажите агенту на него вместо встраивания. Рецепты развёртывания (один узел + Raft HA), конфигурация подключения и полная архитектура базы данных (со схемами) описаны в руководстве по развёртыванию epistemic-graph. Облегчённому серверу [mcp] база данных не требуется.
Владельцы репозитория
Вклад
Вклад приветствуется! Пожалуйста, обеспечьте качество кода, запустив локальные проверки перед отправкой pull request'ов:
Форматируйте код с помощью
ruff format .Проверяйте код линтером с помощью
ruff check .Проверяйте типовую безопасность с помощью
mypy .Запускайте тестовые наборы с помощью
pytest
Развёртывание с помощью agent-os-genesis
Этот пакет может быть подготовлен для вас — под руководством навыка — универсальным навыком agent-os-genesis (в его режиме развёртывания одного пакета): он выбирает ваш способ установки, сохраняет секреты в OpenBao/Vault (или .env), доверяет вашему корпоративному CA, регистрирует MCP-сервер и проверяет его — тот же механизм, который поднимает всю Agent OS, но ограниченный только этим пакетом. Попросите своего агента "развернуть vector-mcp с помощью agent-os-genesis".
Режим установки | Команда |
Bare-metal, продакшен (PyPI) |
|
Bare-metal, разработка (редактируемый) |
|
Контейнер, продакшен | разверните |
Контейнер, разработка (редактируемый) | разверните |
Секреты считываются (если уже есть) + записываются через vault_sync — запрашиваются только отсутствующие.
Available Tools
2 toolsvector_collection_managementC
Manage collection management operations.
Actions:
'create_collection': Creates a new collection or retrieves an existing one in the vector database.
'add_documents': Adds documents to an existing collection in the vector database.
'delete_collection': Deletes a collection from the vector database.
'list_collections': Lists all collections in the vector database.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| host | No | host | |
| port | No | port | |
| action | Yes | Action to perform. Must be one of: 'create_collection', 'add_documents', 'delete_collection', 'list_collections' | |
| confirm | No | confirm | |
| db_name | No | db name | |
| db_path | No | db path | |
| db_type | No | db type | |
| password | No | password | |
| username | No | username | |
| overwrite | No | overwrite | |
| document_paths | No | document paths | |
| collection_name | No | collection name | |
| document_contents | No | document contents | |
| document_directory | No | document directory |
Output Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
No output parameters | ||
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations provided, so the description carries full burden. It mentions 'delete_collection' as an action but does not disclose that deletion is destructive or irreversible. It also fails to mention authentication requirements, rate limits, or side effects of adding documents.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a concise bullet list of actions, front-loading the main purpose. It uses minimal wording and is easy to scan. Every sentence serves a purpose.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Despite high parameter count (14) and no output schema provided (though context says one exists), the description lacks parameter-to-action mappings, usage examples, and behavioral context. It does not explain which parameters are relevant for each action, leaving the agent to rely solely on schema.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so baseline is 3. The description lists actions but does not add meaning beyond the schema. Many parameter descriptions (e.g., 'db type', 'host') are vague and not enhanced by the description.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description states the tool handles collection management operations and lists four distinct actions with clear names (create_collection, add_documents, delete_collection, list_collections). However, it doesn't explicitly distinguish this tool from its sibling 'vector_search', which may also involve collections.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
There is no guidance on when to use this tool versus alternatives like vector_search. The description does not specify prerequisites, contexts, or exclude scenarios, leaving the agent to infer usage without support.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
vector_searchA
Manage search operations.
Actions:
'semantic_search': Retrieves and gathers related knowledge from the vector database instance using the question variable.
'lexical_search': This is a lexical or term based search that retrieves and gathers related knowledge from the database instance using the question variable via BM25.
'search': Performs a hybrid search combining semantic (vector) and lexical (BM25) methods.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| host | No | host | |
| port | No | port | |
| rrf_k | No | rrf k | |
| action | Yes | Action to perform. Must be one of: 'semantic_search', 'lexical_search', 'search' | |
| db_name | No | db name | |
| db_path | No | db path | |
| db_type | No | db type | |
| password | No | password | |
| question | No | question | |
| username | No | username | |
| bm25_weight | No | bm25 weight | |
| number_results | No | number results | |
| collection_name | No | collection name | |
| semantic_weight | No | semantic weight |
Output Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
No output parameters | ||
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries full burden. It explains the three search methods but does not disclose whether the tool modifies data, requires authentication, or has rate limits. The read-only nature of search is implicit but not stated. Behavioral transparency is adequate but could be more explicit.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is relatively concise, with a clear bullet-like listing of actions. The first sentence 'Manage search operations.' is somewhat vague but not overly wordy. Each action is described in one sentence. Minor waste could be trimmed, but overall efficient.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
With 14 parameters and three distinct actions, the description fails to provide guidance on which parameters are needed for each action (e.g., 'question' likely required for all, connection parameters for external DB). No mention of default behaviors for optional parameters like weights or RRF k. The output schema is present, so return values are covered, but parameter usage across actions is underexplained.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, but parameter descriptions in the schema are minimal (e.g., 'db type', 'host'). The tool description does not add significant meaning beyond the schema—it mentions 'question' but doesn't explain how to use connection parameters or weights. It barely adds value over the schema.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool manages search operations and enumerates three distinct search actions: semantic_search, lexical_search, and search. It differentiates from the sibling tool vector_collection_management by focusing on search rather than collection management. The verb 'manage' is a bit generic, but the actions are specific and well-defined.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description does not explicitly state when to use this tool versus alternatives. While it lists the three search methods, it offers no guidance on choosing between them or when to avoid this tool. The sibling tool's purpose is implied but not contrasted.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
2 tool updates
v1.39.0- First observed
vector_collection_management - First observed
vector_search
TDQS
Scored across 2 tools
The two tools have clearly distinct purposes: collection management (CRUD operations on collections) and search (semantic, lexical, hybrid). There is no overlap, making it easy for an agent to select the correct tool.
All tool names follow a consistent 'vector_' prefix pattern with descriptive suffixes ('collection_management', 'search'). Internal action names are uniformly snake_case, maintaining predictability.
With only 2 tools, the server feels somewhat thin for a vector database MCP. While each tool bundles multiple actions, a few more tools (e.g., separate tools for document operations) would improve organization.
The server lacks essential operations such as updating or deleting documents, retrieving collection details, or managing metadata. These gaps would likely cause agent failures in typical workflows.
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
MCP server connecting AI agents to 100+ apps (Gmail, Slack, Notion, GitHub) via one-click OAuth.
MCP server unifying ERPs, CRMs, APIs and knowledge base for Claude, ChatGPT and Gemini.
MCP server for your apps' tools and custom tools, plus hosted AI agents and approval-gated workflows
Related MCP Servers
- -licenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceA sophisticated MCP server providing advanced memory capabilities with RAG, hallucination detection, and enterprise-grade AI infrastructure for intelligent agent ecosystems.-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA production-grade MCP server designed for multi-tenant, authenticated, and observable AI agent systems, enabling secure tool execution across heterogeneous data sources.66MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn enterprise-ready MCP server that exposes a RAG tool for retrieving relevant context and metadata from a Qdrant vector database using natural language queries.2-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceIntegrates RAG into AI agents via MCP Server, supporting multiple vector database technologies for collection management and search operations.11MIT