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MCP Server · 文档知识

Vectorize MCP Server

Vectorize MCP服务器实现,用于高级向量检索和文本提取,适用于文档处理和数据分析场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0@vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest
文本提取JavaScriptVS Code数据分析ClaudeCursorWindsurfClineVS Code Insiders

快速开始

作者 / 组织
vectorize-io
提供方
vectorize-io
运行时
Node.js

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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106

仓库热度

收录来源

3 个

MCP World

选型结论

Vectorize MCP Server 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude、Cursor、Windsurf,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

文档知识

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

npx -y @vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "vectorize-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Node.js,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

矢量化MCP服务器

一种模型上下文协议(MCP)服务器实现,与 矢量化 用于高级矢量检索和文本提取。

安装

使用npx运行

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

VS代码安装

对于一键安装,请单击下面的安装按钮之一:

手动安装

为了实现最快的安装,请使用本节顶部的一键安装按钮。

要手动安装,请将以下JSON块添加到VS Code中的用户设置(JSON)文件中。您可以按 Ctrl + Shift + P 和打字 Preferences: Open User Settings (JSON).

{
  "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}"
        }
      }
    }
  }
}

您可以选择将以下内容添加到名为的文件中 .vscode/mcp.json 在您的工作区中与他人共享配置:

{
  "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上的配置

{
  "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"
      }
    }
  }
}

工具

检索文档

执行矢量搜索和检索文档(见官方 API):

{
  "name": "retrieve",
  "arguments": {
    "question": "Financial health of the company",
    "k": 5
  }
}

文本提取和分块(任何文件到Markdown)

从文档中提取文本并将其分块为Markdown格式(请参阅官方 API):

{
  "name": "extract",
  "arguments": {
    "base64document": "base64-encoded-document",
    "contentType": "application/pdf"
  }
}

深入研究

从您的管道中生成私人深度研究(见官方 API):

{
  "name": "deep-research",
  "arguments": {
    "query": "Generate a financial status report about the company",
    "webSearch": true
  }
}

发展

npm install
npm run dev

发布

更改package.json版本,然后:

git commit -am "x.y.z"
git tag x.y.z
git push origin
git push origin --tags

贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建功能分支
  3. 提交拉取请求

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

向量检索JavaScript本地部署文本提取文档处理数据分析模型上下文协议

支持客户端

ClaudeCursorWindsurfClineVS CodeVS Code Insiders

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude、Cursor、Windsurf,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在文档知识场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Vectorize MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx -y @vectorize-io/vectorize-mcp-server@latest,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Vectorize MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Vectorize MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Vectorize MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Vectorize MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cursor、Windsurf、Cline、VS Code、VS Code Insiders;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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