MCP Server for Vertex AI Search

本地服务

github.com搜索与检索3821 周前更新

关于 MCP Server for Vertex AI Search

MCP Server for Vertex AI Search 是一个使用 Vertex AI 搜索文档的 MCP 服务。它借助 Gemini 与 Vertex AI grounding，基于存储在一个或多个 Vertex AI 数据存储中的私有数据生成回答。

主要功能

01基于 Vertex AI 数据存储的文档搜索
02通过 grounding 使 Gemini 回答依托私有数据
03支持接入多个 Vertex AI 数据存储
04支持 SSE 与 stdio 传输方式
05提供 YAML 配置文件与命令行搜索测试

适用场景

01让 AI 助手检索企业内部私有文档
02为多个数据存储分别提供独立的搜索工具

MCP 相关

该项目是一个 MCP 服务，将 Vertex AI 数据存储的搜索能力以工具形式提供给 MCP 客户端，并可通过 config.yml 为每个数据存储配置工具名称与描述。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Vertex AI Search MCP 服务

这是一个使用 Vertex AI 搜索文档的 MCP 服务。

架构

此解决方案使用 Gemini 和 Vertex AI grounding，通过您的私有数据搜索文档。 Grounding 通过让 Gemini 的响应基于存储在 Vertex AI Datastore 中的数据，提升搜索结果的质量。我们可以将一个或多个 Vertex AI 数据存储集成到 MCP 服务中。有关 grounding 的详细信息，请参阅 Vertex AI Grounding Documentation。

使用方法

使用此 MCP 服务有两种方式。如果您想在 Docker 上运行，第一种方式比较合适，因为项目提供了 Dockerfile。

1. 克隆仓库

# Clone the repository
git clone [email protected]: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

安装 Python 包

此软件包尚未发布到 PyPI，但我们可以从仓库安装。运行 MCP 服务需要一个基于 config.yml.template 创建的配置文件，因为 Python 包不包含配置模板。有关配置文件的详细信息，请参阅附录 A：配置文件。

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

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

开发

先决条件

uv
Vertex AI 数据存储
- 请参阅有关数据存储的官方文档了解更多信息

设置本地环境

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

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

运行 MCP 服务

此服务支持 SSE（服务器发送事件）和 stdio（标准输入输出）两种传输方式。我们可以通过设置 --transport 标志来控制传输方式。

我们可以使用 YAML 文件配置 MCP 服务。 config.yml.template 是配置文件的模板。请修改配置文件以满足您的需求。

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

测试 Vertex AI Search

我们可以使用 mcp-vertexai-search search 命令，在不运行 MCP 服务的情况下测试 Vertex AI Search。

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

附录 A：配置文件

config.yml.template 是配置文件的模板。

server
- server.name：MCP 服务的名称
model
- model.model_name：Vertex AI 模型的名称
- model.project_id：Vertex AI 模型的项目 ID
- model.location：模型的位置（例如 us-central1）
- model.impersonate_service_account：要模拟的服务账号
- model.generate_content_config：generate content API 的配置
data_stores：Vertex AI 数据存储列表
- data_stores.project_id：Vertex AI 数据存储的项目 ID
- data_stores.location：Vertex AI 数据存储的位置（例如 us）
- data_stores.datastore_id：Vertex AI 数据存储的 ID
- data_stores.tool_name：工具的名称
- data_stores.description：Vertex AI 数据存储的描述