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MCP Server for Vertex AI Search

by ubie-oss

Vertex AI Search 用 MCP サーバー

これは、Vertex AI を使用してドキュメントを検索するための MCP サーバーです。

建築

このソリューションは、GeminiとVertex AI Groundingを活用し、お客様のプライベートデータを使用してドキュメントを検索します。Groundingは、GeminiのレスポンスをVertex AI Datastoreに保存されているデータにグラウンディングすることで、検索結果の品質を向上させます。MCPサーバーには、1つまたは複数のVertex AIデータストアを統合できます。Groundingの詳細については、 Vertex AI Groundingのドキュメントをご覧ください。

建築

Related MCP server: ickyMCP

使い方

このMCPサーバーを使用するには2つの方法があります。Docker上で実行したい場合は、プロジェクト内にDockerfileが提供されているため、最初の方法をお勧めします。

1. リポジトリをクローンする

# Clone the repository
git clone git@github.com:ubie-oss/mcp-vertexai-search.git

# Create a virtual environment
uv venv
# Install the dependencies
uv sync --all-extras

# Check the command
uv run mcp-vertexai-search

Pythonパッケージをインストールする

このパッケージはまだPyPIに公開されていませんが、リポジトリからインストールできます。MCPサーバーを実行するには、 config.yml.templateから派生した設定ファイルが必要です。Pythonパッケージには設定テンプレートが含まれていないためです。設定ファイルの詳細については、付録A「設定ファイル」を参照してください。

# Install the package
pip install git+https://github.com/ubie-oss/mcp-vertexai-search.git

# Check the command
mcp-vertexai-search --help

発達

前提条件

ローカル環境の設定

# Optional: Install uv
python -m pip install -r requirements.setup.txt

# Create a virtual environment
uv venv
uv sync --all-extras

MCPサーバーを実行する

これはSSE(Server-Sent Events)とstdio(Standard Input Output)の2つのトランスポートをサポートしています。-- --transportフラグを設定することでトランスポートを制御できます。

MCPサーバーはYAMLファイルで設定できます。config.yml.template設定ファイルのテンプレートです。必要に応じて設定ファイルを修正してください。

uv run mcp-vertexai-search serve \
    --config config.yml \
    --transport <stdio|sse>

MCP サーバーなしでmcp-vertexai-search searchコマンドを使用して Vertex AI Search をテストできます。

uv run mcp-vertexai-search search \
    --config config.yml \
    --query <your-query>

付録A: 設定ファイル

config.yml.templateは設定ファイルのテンプレートです。

  • server

    • server.name : MCPサーバーの名前

  • model

    • model.model_name : Vertex AI モデルの名前

    • model.project_id : Vertex AI モデルのプロジェクト ID

    • model.location : モデルの場所(例:us-central1)

    • model.impersonate_service_account : 偽装するサービスアカウント

    • model.generate_content_config : コンテンツ生成APIの設定

  • data_stores : Vertex AI データストアのリスト

    • data_stores.project_id : Vertex AI データストアのプロジェクト ID

    • data_stores.location : Vertex AI データストアの場所 (例: us)

    • data_stores.datastore_id : Vertex AI データストアのID

    • data_stores.tool_name : ツールの名前

    • data_stores.description : Vertex AI データストアの説明

Related MCP Connectors

  • The Needle MCP server enables semantic search on documents stored in files like PDFs, DOCX, and XLSX by connecting AI applications to external data sources. It provides capabilities to create and manage document collections, perform natural language searches on stored content, and retrieve relevant information without requiring exact keyword matches.

  • The Google Maps MCP server is a fully-managed server provided by the Maps Grounding Lite API that connects AI applications to Google Maps Platform services. It provides three main tools for building LLM applications: searching for places, looking up weather information, and computing routes with details like distance and travel time. The server acts as a proxy that translates Google Maps data into a format that AI applications can understand, enabling agents to accurately answer real-world location and travel queries.

  • Versioned documentation registry and semantic search for AI tools and coding assistants.

  • The CustomGPT.ai MCP server is a fully managed, RAG-powered endpoint that connects large language models with private knowledge bases and external data sources. It provides tools for retrieval-augmented generation queries (send_message), data ingestion (upload_file), and source listing, enabling AI agents to query private documents like PDFs with high accuracy and real-time citations.

Related MCP Servers

  • F
    license
    C
    quality
    D
    maintenance
    A server that implements Retrieval-Augmented Generation using GroundX and OpenAI, enabling semantic search and document retrieval with Modern Context Processing for enhanced context handling.
    3
    -
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    RAG-powered document search server that enables semantic search across large collections of legal and business documents (PDF, Word, Excel, PowerPoint) using local embeddings with no API costs.
    4
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    Provides AI-powered search and documentation tools using Google Vertex AI or Gemini API with real-time web search grounding, enabling technical queries, code analysis, documentation retrieval, and architecture recommendations to overcome LLM knowledge gaps.
    7
    58 npm
    6
    MIT