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Vectra MCP

TypeScriptベースのMCPサーバーで、Vectraの知識ベースとやり取りし、コレクションの作成、テキスト/ファイルの埋め込み、知識ベースのクエリなどの機能を提供します。
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Vectra MCPサーバーとは?

Vectra MCPサーバーはミドルウェアサービスで、アプリケーションが標準化されたプロトコルを介してVectraの知識ベースとやり取りできるようにします。コレクションの作成、テキストとファイルの埋め込み、スマート検索などの操作を行うための一連のツールを提供します。

Vectra MCPサーバーの使い方は?

MCPプロトコルに準拠したリクエストをサーバーに送信することで、さまざまな知識ベース操作を実行できます。まずサーバーをインストールして起動し、提供されているツールセットを使用してやり取りします。

適用シナリオ

大量のドキュメント知識ベースを管理したり、スマート検索機能を実装したり、質問応答システムを構築するシナリオに適しています。特に、ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせる必要がある場合に有効です。

主要機能

コレクション管理異なる知識ベースコレクションを作成および管理し、さまざまなタイプのドキュメントやコンテンツを整理しやすくします。
テキスト埋め込みテキストコンテンツをベクトル表現に変換し、知識ベースに保存します。バッチ処理もサポートしています。
ファイル処理ローカルファイルの内容を直接読み取り、知識ベースに埋め込みます。メタデータの追加もサポートしています。
ハイブリッド検索ベクトル検索とキーワード検索の長所を組み合わせ、より正確な検索結果を提供します。
グラフ検索強化グラフデータベースの関係を利用して検索結果を強化し、検索深度と関係タイプの設定をサポートします。

利点と制限

利点
標準化されたMCPプロトコルインターフェイスを提供し、統合が容易です
テキストやファイルなど、複数のコンテンツ埋め込み方法をサポートします
ハイブリッド検索アルゴリズムがベクトルとキーワード検索の長所を組み合わせています
グラフ検索強化により、よりスマートな結果の関連付けが可能です
制限
個別に実行するVectraバックエンドサービスが必要です
非技術ユーザーには追加のカプセル化層が必要になる場合があります
大規模なファイル処理ではパフォーマンスの最適化が必要になる場合があります

使い方

インストールと起動
Node.js環境をインストールし、MCPサーバーを起動します
コレクションの作成
新しい知識ベースコレクションを作成して、コンテンツを整理します
コンテンツの追加
テキストまたはファイルを埋め込むことで、コレクションにコンテンツを追加します
知識ベースのクエリ
ハイブリッド検索機能を使用して、コレクション内の関連コンテンツをクエリします

使用例

製品ドキュメント検索システムの構築製品ドキュメントを知識ベースに埋め込み、ユーザーは自然言語でのクエリを通じて関連するドキュメント内容を見つけることができます。
研究論文知識ベース学術論文のコレクションを作成し、研究者は関連分野の研究を検索できます。

よくある質問

MCPサーバーにはどのようなバックエンドサポートが必要ですか?
大きなファイルのアップロードと埋め込みはどのように処理しますか?
検索結果はどのように並べ替えられますか?

関連リソース

MCPプロトコル仕様
Model Context Protocolの公式仕様ドキュメント
Vectra APIドキュメント
バックエンドのVectra APIの詳細なインターフェイス説明
サンプルコードライブラリ
Vectra MCPサーバーを使用したサンプルコードと統合例
Installation
Copy the following command to your Client for configuration
Note: Your key is sensitive information, do not share it with anyone.
S
Search1api
Search1API MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバーで、検索とクローリング機能を提供し、複数の検索サービスとツールをサポートします。
TypeScript
327
4 points
D
Duckduckgo MCP Server
Certified
DuckDuckGo検索MCPサーバーは、ClaudeなどのLLMにウェブ検索とコンテンツ取得サービスを提供します。
Python
807
4.3 points
B
Bing Search MCP
Microsoft Bing検索APIを統合するためのMCPサーバーで、ウェブページ、ニュース、画像の検索機能をサポートし、AIアシスタントにウェブ検索機能を提供します。
Python
218
4 points
A
Apple Notes MCP
Claudeデスクトップ版に対して、ローカルのApple Notesデータベースへのアクセスを提供するサーバーで、ノート内容の読み取りと検索をサポートします。
Python
200
4.3 points
M
Modelcontextprotocol
Certified
このプロジェクトは、Sonar APIを統合したMCPサーバーの実装で、Claudeにリアルタイムのネットワーク検索機能を提供します。システムアーキテクチャ、ツールの設定、Dockerデプロイ、およびマルチプラットフォーム統合ガイドが含まれています。
TypeScript
1.1K
5 points
B
Bilibili MCP Js
Certified
Model Context Protocol (MCP)に基づくB站動画検索サーバーで、APIインターフェースを通じて動画コンテンツの検索、ページング検索、動画情報の返却をサポートし、LangChain呼び出しのサンプルとテストスクリプトを含みます。
TypeScript
237
4.2 points
M
MCP Server Weread
微信読書MCPサーバーは、微信読書のデータとAIクライアントをつなぐ軽量なサービスで、読書ノートとAIの深い対話を実現します。
TypeScript
365
4 points
M
MCP Obsidian
このプロジェクトは、ObsidianのLocal REST APIプラグインを通じてObsidianノートアプリとやり取りするMCPサーバーです。Obsidian内のファイルを操作および管理するためのさまざまなツールを提供し、ファイルのリスト表示、内容の取得、検索、内容の変更、ファイルの削除などが可能です。
Python
871
5 points
Featured MCP Services
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
259
4.8 points
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
287
4.5 points
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
5.2K
4.7 points
B
Baidu Map
Certified
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
713
4.5 points
G
Gitlab MCP Server
Certified
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
77
4.3 points
U
Unity
Certified
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
550
5 points
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
1.7K
5 points
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
271
4.5 points
AIbase
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