Vectra MCP 服务器

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，用于与Vectra知识库进行交互。

这个使用 TypeScript 编写的 MCP 服务器提供了管理和查询 Vectra 实例的工具，允许与 MCP 兼容客户端的集成。它与后端的 Vectra API（假设单独运行）交互。

功能

工具

此服务器公开了以下工具来与 Vectra 交互：

• create_collection：创建新的Vectra集合。
  • 输入：name (字符串，必需)，description (字符串，可选)
• list_collections：列出现有的 Vectra 集合。
  • 输入：无
• embed_texts：批量嵌入多个文本项到Vectra中。
  • 输入：items (包含 text（必需）和可选 metadata 的对象数组)，collectionId (字符串，可选)
• embed_files：读取多个本地文件并将其内容嵌入到Vectra中。
  • 输入：sources (本地文件路径的数组，必需)，collectionId (字符串，可选)，metadata (对象，可选 - 应用到所有项目)
• add_file_to_collection：将已嵌入的文件（通过其 ID 引用）添加到特定的 Vectra 集合中。
  • 输入：collectionId (字符串，必需)，fileId (字符串，必需)
• list_files_in_collection：列出特定Vectra集合中的文件。
  • 输入：collectionId (字符串，必需)
• query_collection：在特定的 Vectra 集合的知识库中进行查询。
  • 注意：此工具始终使用混合搜索（向量 + 关键字）并默认启用图搜索增强。
  • 输入：collectionId (字符串，必需)，queryText (字符串，必需)，limit (数字，可选)，maxDistance (数字，可选)，graphDepth (数字，可选)，graphRelationshipTypes (字符串数组，可选)，includeMetadataFilters (对象数组，可选)，excludeMetadataFilters (对象数组，可选)
• delete_file：删除文件及其关联的嵌入式向量。
  • 输入：fileId (字符串，必需)
• get_arangodb_node：通过其键直接从底层的 ArangoDB 数据库获取特定节点。
  • 输入：nodeKey (字符串，必需 - 例如 chunk_xyz 或 doc_abc)

(参见 src/tools.ts 了解详细输入模式)

开发

安装依赖：

npm install

构建服务器：

npm run build

运行服务器（监听在标准 I/O）：

node build/index.js

使用自动重建进行开发：

npm run watch