VertexAI Search MCP Server

Cosa fa il server “VertexAI Search” MCP?

Il server VertexAI Search MCP è progettato per collegare assistenti AI con Google Vertex AI Search, consentendo loro di cercare e recuperare informazioni da dataset privati archiviati in Vertex AI Datastore. Sfruttando Gemini con grounding Vertex AI, questo server migliora la qualità e l’accuratezza dei risultati di ricerca fondando le risposte dell’AI sui tuoi dati proprietari. Supporta l’integrazione con uno o più datastore Vertex AI, rendendolo uno strumento potente per arricchire workflow basati su LLM con informazioni contestuali e specifiche dell’organizzazione. Questa capacità permette agli sviluppatori di automatizzare la ricerca documentale, l’interrogazione di knowledge base e ottimizzare l’accesso ai dati aziendali sia in ambienti di sviluppo che di produzione.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt viene menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa specifica è dettagliata nel repository.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti è fornito nel repository o in server.py.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Automazione della ricerca aziendale: integra Vertex AI Search nei workflow per automatizzare l’interrogazione e il recupero di documenti da dataset privati, semplificando l’accesso alle informazioni interne.
• Arricchimento della knowledge base: migliora gli assistenti AI con la capacità di rispondere a domande degli utenti fondate sulla conoscenza specifica dell’organizzazione, aumentando l’accuratezza delle risposte.
• Decisioni guidate dai dati: consente agli sviluppatori di individuare dati rilevanti da Vertex AI Datastore durante lo sviluppo di applicazioni, supportando decisioni basate su evidenze.
• Sviluppo di assistenti AI personalizzati: costruisci agenti AI specifici per dominio in grado di cercare e contestualizzare le risposte utilizzando datastore Vertex AI curati.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python e Docker siano installati sul tuo sistema.
2. Clona il repository:
   git clone git@github.com:ubie-oss/mcp-vertexai-search.git
3. Crea un ambiente virtuale e installa le dipendenze:

   uv venv  
   uv sync --all-extras
   

4. Aggiungi la configurazione MCP server al file di configurazione di Windsurf come segue:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

5. Salva e riavvia Windsurf, quindi verifica che il server MCP sia attivo.

Esempio di protezione delle chiavi API:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Assicurati che l’ambiente Python e le dipendenze siano correttamente installate.
2. Clona e configura il repository come sopra.
3. Modifica la configurazione di Claude per aggiungere il server MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

4. Riavvia Claude e controlla lo stato del server.

Esempio di protezione delle chiavi API:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cursor

1. Installa i prerequisiti e configura il repository come descritto sopra.
2. Aggiorna il file di configurazione di Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

3. Salva, riavvia Cursor e verifica il funzionamento.

Esempio di protezione delle chiavi API:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

1. Segui i passaggi di configurazione del repository come sopra.
2. Modifica la configurazione di Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "vertexai-search": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "mcp-vertexai-search"]
       }
     }
   }
   

3. Riavvia Cline e conferma che il server sia attivo.

Esempio di protezione delle chiavi API:

{
  "mcpServers": {
    "vertexai-search": {
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Come usare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "vertexai-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento, con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “vertexai-search” con il vero nome del tuo server MCP e di aggiornare la URL con quella del tuo MCP server.

Panoramica

In base alla completezza della documentazione e all’esposizione delle funzionalità, questo MCP server offre una solida integrazione con Vertex AI Search ma manca di una documentazione dettagliata su prompt, risorse e strumenti. Le istruzioni di setup e la licenza sono chiare, ma le funzionalità MCP avanzate non sono discusse. Valutazione: 5/10

Punteggio MCP