高度なベクター検索とテキスト抽出のためにVectorizeと統合されたモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー実装。
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@latestRelated MCP server: @sanderkooger/mcp-server-ragdocs
{
"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"
}
}
}
}ベクトル検索を実行し、ドキュメントを取得します (公式APIを参照)。
{
"name": "retrieve",
"arguments": {
"question": "Financial health of the company",
"k": 5
}
}ドキュメントからテキストを抽出し、それを Markdown 形式にまとめます (公式APIを参照)。
{
"name": "extract",
"arguments": {
"base64document": "base64-encoded-document",
"contentType": "application/pdf"
}
}パイプラインからプライベート ディープ リサーチを生成します (公式APIを参照)。
{
"name": "deep-research",
"arguments": {
"query": "Generate a financial status report about the company",
"webSearch": true
}
}npm install
npm run devリポジトリをフォークする
機能ブランチを作成する
プルリクエストを送信する
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
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This server cannot be deployed
One MCP server for all web data. Scrape, search, crawl, and AI research in one install.
An MCP server that gives your AI access to the source code and docs of all public github repos
Serve a folder of Markdown notes as an MCP server: hybrid search, reading, and sourced answers.
