Vectorize MCP Server について
Vectorize MCP Server は、Vectorize が公式に提供する MCP サーバーで、ベクトル検索、テキスト抽出とチャンク分割、パイプラインを用いたディープリサーチを行います。MCP 対応クライアントから Vectorize のパイプラインを利用したい利用者向けです。
主な機能
- 01パイプライン内文書のベクトル検索
- 02各種ファイルの Markdown への抽出とチャンク分割
- 03パイプラインによるディープリサーチレポートの生成
- 04npx による簡単な起動
活用シーン
- 01Claude、Cursor、Cline から社内文書を検索
- 02PDF を Markdown に変換して後続処理に利用
- 03企業の財務状況に関するレポートの作成
MCP 対応
本プロジェクトは MCP サーバーであり、retrieve、extract、deep-research の各ツールを MCP クライアントに公開します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Vectorize MCP サーバー
高度なベクトル検索とテキスト抽出のために、Vectorize と連携する Model Context Protocol(MCP)サーバーの実装です。
インストール
npx で実行する
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
VS Code へのインストール
ワンクリックでインストールするには、以下のインストールボタンのいずれかをクリックしてください。
手動インストール
最も手早くインストールするには、このセクションの上部にあるワンクリックインストールボタンを使用してください。
手動でインストールするには、以下の JSON ブロックを VS Code のユーザー設定(JSON)ファイルに追加します。Ctrl + Shift + P を押して Preferences: Open User Settings (JSON) と入力すると開けます。
{
"mcp": {
"inputs": [
{
"type": "promptString",
"id": "org_id",
"description": "Vectorize Organization ID"
},
{
"type": "promptString",
"id": "token",
"description": "Vectorize Token",
"password": true
},
{
"type": "promptString",
"id": "pipeline_id",
"description": "Vectorize Pipeline 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": "${input:pipeline_id}"
}
}
}
}
}
必要に応じて、ワークスペース内の .vscode/mcp.json というファイルに以下を追加し、他のユーザーと設定を共有できます。
{
"inputs": [
{
"type": "promptString",
"id": "org_id",
"description": "Vectorize Organization ID"
},
{
"type": "promptString",
"id": "token",
"description": "Vectorize Token",
"password": true
},
{
"type": "promptString",
"id": "pipeline_id",
"description": "Vectorize Pipeline ID"
}
],
"servers": {
"vectorize": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest"],
"env": {
"VECTORIZE_ORG_ID": "${input:org_id}",
"VECTORIZE_TOKEN": "${input:token}",
"VECTORIZE_PIPELINE_ID": "${input:pipeline_id}"
}
}
}
}
Claude/Windsurf/Cursor/Cline での設定
{
"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
ドキュメントの取得
ベクトル検索を実行し、ドキュメントを取得します(公式のAPIを参照)。
{
"name": "retrieve",
"arguments": {
"question": "Financial health of the company",
"k": 5
}
}
テキストの抽出とチャンク化(あらゆるファイルを Markdown に変換)
ドキュメントからテキストを抽出し、Markdown 形式にチャンク化します(公式のAPIを参照)。
{
"name": "extract",
"arguments": {
"base64document": "base64-encoded-document",
"contentType": "application/pdf"
}
}
詳細調査
パイプラインから非公開の詳細調査を生成します(公式のAPIを参照)。
{
"name": "deep-research",
"arguments": {
"query": "Generate a financial status report about the company",
"webSearch": true
}
}
開発
npm install
npm run dev
リリース
package.json のバージョンを変更してから、次を実行します。
git commit -am "x.y.z"
git tag x.y.z
git push origin
git push origin --tags
コントリビューション
- リポジトリをフォークします
- 機能ブランチを作成します
- プルリクエストを送信します
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。