MCP Reference: vectorsearch.googleapis.com

MCP-Server für Agent Retrieval (früher Vektorsuche 2.0) mit Tools zum Ansehen und Abfragen von Sammlungen und Indexen sowie zum Durchführen von Suchvorgängen.

Ein MCP-Server (Model Context Protocol) fungiert als Proxy zwischen einem externen Dienst, der einem Large Language Model (LLM) oder einer KI-Anwendung Kontext, Daten oder Funktionen bereitstellt. MCP-Server verbinden KI-Anwendungen mit externen Systemen wie Datenbanken und Webdiensten und übersetzen deren Antworten in ein Format, das die KI-Anwendung versteht.

Server einrichten

Sie müssen MCP-Server aktivieren und die Authentifizierung einrichten, bevor Sie sie verwenden können. Produktspezifische Einrichtungsanleitungen finden Sie unter Remote-MCP-Server für den Agentenabruf verwenden. Allgemeine Informationen zur Verwendung von Remote-MCP-Servern von Google und Google Cloud finden Sie unter Google Cloud-MCP-Server – Übersicht.

Serverendpunkte

Ein MCP-Dienstendpunkt ist die Netzwerkadresse und Kommunikationsschnittstelle (normalerweise eine URL) des MCP-Servers, die eine KI-Anwendung (der Host für den MCP-Client) verwendet, um eine sichere, standardisierte Verbindung herzustellen. Er ist der Kontaktpunkt für das LLM, um Kontext anzufordern, ein Tool aufzurufen oder auf eine Ressource zuzugreifen. Google MCP-Endpunkte können global oder regional sein.

Der MCP-Server für den Agentenabruf (Vector Search API) stellt einen einzelnen MCP-Endpunkt bereit:

• https://vectorsearch.googleapis.com/mcp

MCP-Tools

Ein MCP-Tool ist eine Funktion oder ausführbare Fähigkeit, die ein MCP-Server einem LLM oder einer KI-Anwendung zur Verfügung stellt, um eine Aktion in der realen Welt auszuführen.

Der MCP-Server für den Datenabruf durch Agenten stellt derzeit die folgenden Tools am einzelnen /mcp-Endpunkt bereit. Wenn Sie das zustandslose Protokoll MCP 2026-07-28 verwenden, muss jede tools/call-Anfrage auch einen Mcp-Name-HTTP-Header enthalten, dessen Wert params.name entspricht (und Mcp-Param-Region für direktes regionales Routing; siehe Header-basiertes Routing). Senden Sie Mcp-Name nicht mit tools/list. Anfragen, die frühere MCP-Protokollversionen verwenden, z. B. die curl-Beispiele auf den Toolseiten (mit einem Authorization: Bearer-Header), werden ebenfalls akzeptiert.

• list_collections: Listet Sammlungen für die Vektorsuche in einem Projekt und an einem Standort auf.
• get_collection: Schema und Metadaten einer bestimmten Sammlung abrufen.
• list_indexes: Listet die für eine Sammlung definierten Indexe auf.
• get_index: Konfiguration eines bestimmten Index abrufen.
• get_data_object: Ruft ein Datenobjekt anhand der ID aus einer Sammlung ab.
• search_data_objects: Vektor-, semantische oder Textsuche in einer Sammlung ausführen.
• query_data_objects: Listet Datenobjekte auf, die einem Filterausdruck entsprechen.
• batch_search_data_objects: Führen Sie mehrere Suchanfragen parallel aus und führen Sie die Ergebnisse mit Reciprocal Rank Fusion (RRF) oder der Vertex Ranking API zusammen.
• aggregate_data_objects: Aggregiert Datenobjekte, die mit einem Filterausdruck übereinstimmen (z. B. Zählungen).

curl -X POST 'https://vectorsearch.googleapis.com/mcp' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json' \
  -H 'MCP-Protocol-Version: 2026-07-28' \
  -H 'Mcp-Method: tools/list' \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/list",
    "params": {
      "_meta": {
        "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "2026-07-28",
        "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {}
      }
    }
  }'