MCP vector sync

基本能力

产品定位

MCP向量同步服务是一个基于事件的自动化多租户搜索向量同步服务，与Supabase集成，用于高效维护向量搜索数据。

核心功能

• 基于100%事件的系统（直接从Supabase接收webhooks）
• 使用OpenAI生成向量嵌入
• 即时处理项目变更
• 自动重试机制，采用指数退避策略
• 审计日志记录，用于调试和监控
• 多租户同步，数据完全隔离
• 暴露MCP工具用于控制和监控
• 健康检查服务器用于监控
• 使用Docker容器化，便于部署
• 兼容Railway生产部署

适用场景

• 需要实时同步向量搜索数据的多租户应用
• 使用Supabase作为后端数据库的项目
• 需要高效向量搜索的应用

使用教程

使用依赖

• Node.js >= 18
• Supabase，包含proyectos和proyecto_vector表
• OpenAI API Key
• Docker（用于部署）

安装教程

1. 安装依赖：

npm install

1. 配置环境变量（在项目根目录创建.env文件）
2. 开发模式运行：

npm run dev

Docker部署

# 构建镜像
docker build -t mcp-vector-sync .

# 运行容器
docker run -p 3000:3000 --env-file .env mcp-vector-sync

或使用Docker Compose：

docker-compose up

Railway部署

1. 创建GitHub仓库并上传代码
2. 在Railway创建新项目，选择GitHub仓库
3. Railway会自动检测Dockerfile
4. 在"Variables"部分配置环境变量
5. 部署服务

调试方式

• 检查OpenAI API Key是否正确
• 确认Supabase URL和service key正确
• 查看webhook_logs表诊断webhook问题
• 设置LOG_LEVEL=debug获取详细日志
• 监控健康检查端点：/health