MCP Server for Vertex AI Search - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

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

1. 文档搜索：利用 Vertex AI 的数据存储和 Gemini 模型进行文档搜索。
2. 数据存储集成：支持集成一个或多个 Vertex AI 数据存储。
3. 多传输方式：支持 SSE（Server-Sent Events）和 stdio（Standard Input Output）两种传输方式。
4. 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

1. 企业内部文档搜索：用于快速查找企业内部文档或知识库。
2. 知识管理：帮助团队管理和检索知识库中的信息。
3. 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

1. mcp-vertexai-search：主服务工具，提供文档搜索和 MCP 服务器功能。
2. 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。
3. uv：用于虚拟环境管理和依赖安装的工具。
4. 能力：创建虚拟环境、安装依赖、运行命令。

常见问题解答

1. 如何配置数据存储？
2. 参考 Vertex AI 数据存储官方文档。
3. 如何修改配置文件？
4. 使用 config.yml.template 作为模板，根据需求修改。

使用教程

使用依赖

1. 安装 uv：
   shell
python -m pip install -r requirements.setup.txt
2. 准备 Vertex AI 数据存储：
3. 参考 官方文档。

安装教程

1. 克隆仓库并安装依赖：
   shell
git clone git@github.com:ubie-oss/mcp-vertexai-search.git
uv venv
uv sync --all-extras
2. 安装 Python 包：
   shell
pip install git+https://github.com/ubie-oss/mcp-vertexai-search.git

调试方式

1. 运行 MCP 服务器：
   bash
uv run mcp-vertexai-search serve --config config.yml --transport <stdio|sse>
2. 测试搜索功能：
   bash
uv run mcp-vertexai-search search --config config.yml --query <your-query>