MCP Reference: vectorsearch.googleapis.com

Server MCP untuk Agent Retrieval (sebelumnya Penelusuran Vektor 2.0), yang menyediakan alat untuk melihat dan mengkueri koleksi, indeks, serta melakukan penelusuran.

Server Model Context Protocol (MCP) bertindak sebagai proxy antara layanan eksternal yang menyediakan konteks, data, atau kemampuan ke Model Bahasa Besar (LLM) atau aplikasi AI. Server MCP menghubungkan aplikasi AI ke sistem eksternal seperti database dan layanan web, serta menerjemahkan responsnya ke dalam format yang dapat dipahami oleh aplikasi AI.

Penyiapan Server

Anda harus mengaktifkan server MCP dan menyiapkan autentikasi sebelum menggunakannya. Untuk petunjuk penyiapan khusus produk, lihat Menggunakan server MCP jarak jauh Agent Retrieval. Untuk mengetahui informasi umum tentang cara menggunakan server MCP jarak jauh Google dan Google Cloud, lihat Ringkasan server MCP Google Cloud.

Endpoint Server

Endpoint layanan MCP adalah alamat jaringan dan antarmuka komunikasi (biasanya URL) server MCP yang digunakan oleh aplikasi AI (Host untuk klien MCP) untuk membuat koneksi yang aman dan terstandardisasi. Server ini adalah titik kontak bagi LLM untuk meminta konteks, memanggil alat, atau mengakses resource. Endpoint Google MCP dapat bersifat global atau regional.

Server MCP Agent Retrieval (Penelusuran Vektor API) mengekspos satu endpoint MCP:

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

Alat MCP

Alat MCP adalah fungsi atau kemampuan yang dapat dieksekusi yang diekspos oleh server MCP ke LLM atau aplikasi AI untuk melakukan tindakan di dunia nyata.

Server MCP Agent Retrieval saat ini mengekspos alat berikut di endpoint /mcp tunggal. Jika Anda menggunakan protokol stateless MCP 2026-07-28, setiap permintaan tools/call juga harus menyertakan header HTTP Mcp-Name yang nilainya sama dengan params.name (dan Mcp-Param-Region untuk pemilihan rute regional langsung; lihat Pemilihan rute berbasis header); jangan kirim Mcp-Name dengan tools/list. Permintaan yang menggunakan versi protokol MCP sebelumnya, seperti contoh curl di halaman alat (dengan header Authorization: Bearer), juga diterima.

• list_collections – Mencantumkan koleksi Penelusuran Vektor dalam project dan lokasi.
• get_collection – Mengambil skema dan metadata koleksi tertentu.
• list_indexes – Mencantumkan indeks yang ditentukan pada koleksi.
• get_index – Mengambil konfigurasi indeks tertentu.
• get_data_object – Mengambil objek data berdasarkan ID dari koleksi.
• search_data_objects – Menjalankan penelusuran vektor, semantik, atau teks terhadap koleksi.
• query_data_objects – Mencantumkan objek data yang cocok dengan ekspresi filter.
• batch_search_data_objects – Jalankan beberapa penelusuran secara paralel dan gabungkan hasilnya dengan Reciprocal Rank Fusion (RRF) atau Vertex Ranking API.
• aggregate_data_objects – Menggabungkan objek data yang cocok dengan ekspresi filter (misalnya, jumlah).

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": {}
      }
    }
  }'