Vectora
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
AI assistant with RAG, web search, filesystem and memory. MCP sub-agent for Claude Code.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiGanz neu↓ 16/Wo. · ★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
- Das musst du eintragen: GOOGLE_API_KEY, COHERE_API_KEY, TAVILY_API_KEY, OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, LANGSMITH_API_KEY
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Das trägst du selbst ein:
GOOGLE_API_KEY,COHERE_API_KEY,TAVILY_API_KEY,OPENAI_API_KEY,ANTHROPIC_API_KEY,LANGSMITH_API_KEY
Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
- PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"vectora": {
"command": "uvx",
"args": [
"vectora-agent"
],
"env": {
"GOOGLE_API_KEY": "your-value",
"COHERE_API_KEY": "your-value",
"TAVILY_API_KEY": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
"LANGSMITH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add vectora --env GOOGLE_API_KEY=your-value --env COHERE_API_KEY=your-value --env TAVILY_API_KEY=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env LANGSMITH_API_KEY=your-value -- uvx vectora-agentTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"vectora": {
"command": "uvx",
"args": [
"vectora-agent"
],
"env": {
"GOOGLE_API_KEY": "your-value",
"COHERE_API_KEY": "your-value",
"TAVILY_API_KEY": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
"LANGSMITH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"vectora": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"vectora-agent"
],
"env": {
"GOOGLE_API_KEY": "your-value",
"COHERE_API_KEY": "your-value",
"TAVILY_API_KEY": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
"LANGSMITH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Werte, die du selbst einträgst
- Google Gemini API key (recommended free-tier LLM provider)
- Cohere API key — required for RAG embeddings and reranking
- Tavily API key — required for web search and URL extraction
- OpenAI API key (optional — alternative LLM provider)
- Anthropic API key (optional — alternative LLM provider)
- LangSmith API key (optional — tracing and observability)
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 9. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto brunosrz bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 5769 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 14 % der anderen 5769 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5769 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Vectora sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Das musst du eintragen: GOOGLE_API_KEY, COHERE_API_KEY, TAVILY_API_KEY, OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, LANGSMITH_API_KEY
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0rc3) kam vor 6 Monaten in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Vectora
Vectora é um assistente de IA self-hosted para equipes de desenvolvimento — roda inteiramente no seu servidor, com um workbench completo (arquivos, git, terminal, RAG, Context Graph, browser) compartilhado entre você e o agente, e vem com um chat web multi-usuário.
No seu núcleo, o Vectora resolve o problema do abismo de conhecimento: os LLMs não conhecem sua base de código, sua documentação ou as versões mais recentes da sua stack. O Vectora preenche essa lacuna por dois caminhos complementares: RAG híbrido (BM25 + vetores densos + reranker Cohere/VoyageAI) para recuperação por similaridade, e o Context Graph — um grafo de conhecimento nativo do workspace (funções, classes, conceitos e suas relações, via tree-sitter + extração semântica por LLM) para contexto estrutural.
Por que o Vectora?
- Motor nativo — o loop de execução (
backend/engine/conversation_loop.py::run_conversation) é umwhileimperativo, não um grafo compilado. Isso dá HITL configurável por modo de permissão, backends de filesystem pluggable e um supervisor que delega para 2 subagentes especializados com instruções explícitas — sem hops de roteamento desnecessários. - Pipeline RAG híbrido — cada recuperação roda BM25 + busca vetorial densa + reranker antes de voltar para o supervisor sintetizar a resposta.
- Context Graph nativo — analisa o workspace (AST via tree-sitter para Python/JS/TS/Go/Rust/Java/C/C++, + extração semântica por LLM) e gera um grafo de conhecimento com god nodes, comunidades e perguntas sugeridas. Configurável por tipo de arquivo (ex.: só markdown, deixando o código para o RAG).
- 70+ ferramentas nativas — filesystem, git (14 operações), GitHub (
gh), terminal (PTY real), web, RAG, memória, integrações opcionais (Jira, Slack, Linear, Google Drive, Gmail, Notion) e utilitárias (hash, JWT, regex, HTTP) — sempre disponíveis, sem instalar plugins. - Resiliência de provider — fallback automático de LLM por quota (429 troca de provider sozinho, com aviso visível) e de embeddings/rerank (Cohere↔VoyageAI). O model selector reflete o provider ativo.
- Embeddings curados — resultados da busca web passam por um gate de curadoria (reranker + LLM judge) antes de serem indexados. Sua base de conhecimento nunca é contaminada.
- Chat web multi-usuário — interface React 19 (Vite + TanStack Router) com autenticação, RBAC, workspaces e a workbench (terminal, git, arquivos, context graph, memória, planos — ver abaixo).
- Memória persistente entre sessões — memória isolada por usuário, com checkpoint nativo (
SessionStore) por thread. - Infraestrutura zero no modo lite — SQLite + LanceDB. Sem Docker ou Postgres para uso local ou times pequenos. O modo complete (Postgres + Qdrant + Redis) já existe como caminho alternativo para quem precisa de mais escala.
- Multi-LLM — Google Gemini, OpenAI, Anthropic, Cohere, ou Ollama (totalmente local). O model selector lista apenas os providers com API key configurada.
Arquitetura
Supervisor + Subagentes (motor nativo)
O agente principal (backend/services/agent_factory.py) roda sobre o motor nativo (backend/engine/conversation_loop.py::run_conversation) — um loop while imperativo, não um grafo compilado. O supervisor responde direto para consultas simples ou delega, via a tool nativa delegate_to_subagent, para um dos 2 subagentes especializados:
| Agente | Papel | Ferramentas principais |
|---|---|---|
| orchestrator | Supervisor — responde direto OU delega para coder/search | create_artifact, save_memory, get_memory, delete_memory, RAG |
| coder | Filesystem, terminal, git — geração e revisão de código | file_read, file_edit, file_write, grep, list_dir, terminal, tools de git |
| search | Busca web em tempo real + RAG (não há subagente de RAG separado) | web_search, web_fetch, vector_search, embedding, ingest_docs |
HITL (Human-in-the-Loop) roda via should_require_approval (backend/engine/hitl.py), configurável por modo de permissão (perguntar sempre / aceitar edições / autônomo / plano).
Pipeline de RAG (dentro das tools search/rag)
| Score | Caminho |
|---|---|
| ≥ 0.7 | Injeção direta no contexto — alta confiança |
| 0.4–0.7 | Rerank (Cohere/VoyageAI) → injeção |
| < 0.4 | Cai para busca web, com os resultados curados (reranker + LLM judge) antes de indexar |
Workbench (painel lateral)
No modo Code, o chat vem com um painel lateral multi-aba — a workbench. Cada aba renderiza a partir de dados do backend em tempo real:
| Aba | O que faz |
|---|---|
| File System | Árvore do workspace; abre arquivos como janelas flutuantes (redimensionáveis, arrastáveis), edita via Monaco Editor, e fixa arquivos ("pin") para manter no contexto. |
| Git | Status (staged/unstaged/untracked), diff por arquivo com hunks, histórico de commits, stash e worktrees. |
| Search | Busca em todo o workspace (arquivos + conteúdo). |
| Plan | Planos, specs e guias gerados pelo agente (create_artifact, markdown em ~/.vectora/artifacts/). |
| Segundo plano | Tarefas em segundo plano da sessão + histórico de execuções. |
| Preview | Configura targets de run (servidor/comando) e mostra o preview do projeto. |
| Memory (RAG) | Memórias e citações RAG/web indexadas + settings de RAG: reranker on/off + top_k, provider de rerank/embedding (Cohere/Voyage/auto), tipos de arquivo a ingerir, e gestão de coleções (listar/apagar). |
| Context Graph | Constrói e exibe o grafo de conhecimento do workspace (god nodes, conexões, perguntas) + settings: tipos de arquivo a indexar (code/document/paper) e modo (semântico/AST). Build pausável e retomável por quota. |
| Terminal | Shell embarcado real via PTY (pywinpty/ptyprocess) renderizado com xterm.js, com tema dinâmico sincronizado ao tema da UI. |
Os artefatos do Context Graph e o cache ficam em .vectora/context-graph/ dentro do workspace; o que estiver no .vectoraignore (ignore unificado, vale para context graph, RAG, filesystem e chat) é invisível para o Vectora.
Pré-requisitos
| Requisito | Notas |
|---|---|
| Python 3.13 | Gerenciado pelo uv — fixado em 3.13 (Nuitka ainda não suporta 3.14) |
| Node.js 24+ | Para o frontend web (pnpm obrigatório) |
| Chave Cohere | Embeddings + reranking — plano gratuito |
| Chave Tavily | Busca web — plano gratuito |
| Provedor LLM | Google Gemini, OpenAI, Anthropic, Cohere, ou Ollama |
Início rápido (a partir do código fonte)
git clone https://github.com/vectora-ltda/vectora.gitcd vectora
Instalar dependências Python
uv sync
Copiar e preencher suas chaves de API
cp .env.example .env
Edite o .env: GOOGLE_API_KEY, COHERE_API_KEY, TAVILY_API_KEY
Instalar dependências do frontend (SPA Vite)
pnpm --dir frontend install
Terminal 1 — backend completo + SPA (porta 8080)
uv run vectora start --port 8080
Terminal 2 — frontend dev (Vite, porta 3000, faz proxy p/ a API)
pnpm --dir frontend dev
Abra http://localhost:3000. O primeiro usuário a se cadastrar vira administrador root.
CLI de operação (VPS via SSH)
O frontend cobre toda a configuração, mas em VPS via SSH a CLI Rich expõe o essencial:
uv run vectora config keys # wizard de API keys + provider de LLMuv run vectora config docker up # sobe Postgres + Redis + Qdrant local uv run vectora start --headless # backend sem Electron (modo servidor) uv run vectora web # HTTP + Electron/Chromium, sem bandeja Python
Build (SCons)
O sistema de build usa SCons, incluído como dependência de dev, invocado a partir da raiz do repositório. Funciona direto no PowerShell, cmd, bash ou zsh — sem dependência de sintaxe shell específica.
Produto final (do zero ao instalador)
scons release Build completo + instalador nativo para o SO atualBump de versão, build dos instaladores e publicação no canal de update rodam só via GitHub Actions, disparados por uma tag v* real (criada quando o usuário mescla o PR de release acumulado que release-please.yml mantém automaticamente) ou por workflow_dispatch manual.
Pipeline executado em sequência (encadeado automaticamente por release):
build frontend (Vite) --> build híbrido do backend --> Electron + electron-builderfrontend/dist/ dist/vectora/vectora(.exe) frontend/dist-electron/
O "build híbrido" (build-hybrid.py, chamado pelo scons) compila só o pacote `backend/` em C via Nuitka --mode=package (gera backend.pyd) e depois usa PyInstaller para empacotar o launcher + backend.pyd + libs Python num único vectora.exe. Compilar só o backend (em vez de onefile puro) evita OOM ao compilar dependências gigantes (google.genai.types, LanceDB) para C. O pipeline de CI (GitHub Actions) ainda usa Nuitka onefile direto para as builds nativas de release — os dois caminhos convivem hoje.
Qualidade
scons tests Suíte completa: pytest tests/ (unit+integration+e2e+stress) + vitestscons coverage Mesma suíte com relatório de cobertura scons lint ruff + ty + bandit (Python) + tsc + oxlint (TypeScript) scons tests-storage Só testes de storage (Postgres/Redis/Qdrant — sobe docker automaticamente) scons clean Remove dist/ frontend/dist/ frontend/electron/dist* scons help Lista completa com descrições
Nota: no Windows basta abrir o PowerShell ou cmd na r
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo