Vectorize MCP サーバー
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。
インストール
npxで実行
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
Related MCP server: Scrapezy
Claude/Windsurf/Cursor/Cline の設定
{
"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"
}
}
}
}
ツール
ドキュメントを取得する
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
}
}
テキスト抽出とチャンク化（任意のファイルを Markdown に変換）
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"
}
}
深い研究
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
}
}
発達
npm install
npm run dev
貢献
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