MCP Server for Vertex AI Search
2025.04.03
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Python文档搜索知识管理搜索工具
mcp-vertexai-search 是一个基于 Vertex AI 的文档搜索服务，利用 Gemini 模型和 Vertex AI 的数据存储（Datastore）来提升搜索结果的准确性和相关性。该服务支持通过 Docker 或 Python 包安装，并提供了两种传输方式（SSE 和 stdio）以适应不同的使用场景。
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Overview
基本能力
产品定位
mcp-vertexai-search 是一个基于 Vertex AI 的文档搜索服务，旨在通过 Gemini 模型和数据存储（Datastore）提供高质量的文档搜索功能。
核心功能
- 文档搜索：利用 Vertex AI 的数据存储和 Gemini 模型进行文档搜索。
- 数据存储集成：支持集成一个或多个 Vertex AI 数据存储。
- 多传输方式：支持 SSE（Server-Sent Events）和 stdio（Standard Input Output）两种传输方式。
- 配置灵活：通过 YAML 配置文件灵活配置模型和数据存储参数。
适用场景
- 企业内部文档搜索：用于快速查找企业内部文档或知识库。
- 知识管理：帮助团队管理和检索知识库中的信息。
- 开发支持：为开发人员提供快速访问技术文档的能力。
工具列表
- mcp-vertexai-search：主服务工具，提供文档搜索和 MCP 服务器功能。
- 能力：支持通过配置文件启动服务，提供 SSE 和 stdio 两种传输方式。
- uv：用于虚拟环境管理和依赖安装的工具。
- 能力：创建虚拟环境、安装依赖、运行命令。
常见问题解答
- 如何配置数据存储？
- 参考 Vertex AI 数据存储官方文档。
- 如何修改配置文件？
- 使用 config.yml.template 作为模板，根据需求修改。
使用教程
使用依赖
- 安装
uv：shell python -m pip install -r requirements.setup.txt - 准备 Vertex AI 数据存储：
- 参考 官方文档。
安装教程
- 克隆仓库并安装依赖：
shell git clone [email protected]:ubie-oss/mcp-vertexai-search.git uv venv uv sync --all-extras - 安装 Python 包：
shell pip install git+https://github.com/ubie-oss/mcp-vertexai-search.git
调试方式
- 运行 MCP 服务器：
bash uv run mcp-vertexai-search serve --config config.yml --transport <stdio|sse> - 测试搜索功能：
bash uv run mcp-vertexai-search search --config config.yml --query <your-query>