Vector Search API

Name: Vector Search API
Author: Br0ski777

von Br0ski777Version 1.1.0i★ –iLäuft in der Cloud

Name in der Registryio.github.Br0ski777/vector-search

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

In-memory vector search with TF-IDF and cosine similarity. x402 micropayment.

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
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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 in der Cloud
Transport: SSE
Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

Öffne Settings → Connectors
Tippe auf Add custom connector
Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://vector-search.api.klymax402.com/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport sse vector-search https://vector-search.api.klymax402.com/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "vector-search": {
      "url": "https://vector-search.api.klymax402.com/mcp"
    }
  }
}

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.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "vector-search": {
      "type": "sse",
      "url": "https://vector-search.api.klymax402.com/mcp"
    }
  }
}

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.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://vector-search.api.klymax402.com/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Br0ski777 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
… Noch nicht geprüft
Endpunkt antwortet
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Anmeldung mit OAuth
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 7264 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 12 % der anderen 7264 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7264 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 Vector Search API 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?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.0) 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. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

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:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert gestern

Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 21 Tagen

Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat

Installieren

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.

Vector Search API

In-memory vector store with TF-IDF vectorization and cosine similarity search. Pay-per-call via x402 (USDC on Base L2) -- no API key, no signup, no rate-limit wall.

Part of the klymax402 marketplace -- 100 x402 micropayment APIs for AI agents, one wallet, USDC on Base.

Quickstart -- MCP

Add to your MCP client config (Claude Desktop, Cursor, ElizaOS, etc.):

"mcpServers": { "vector-search": { "url": "https://vector-search.api.klymax402.com/mcp" } } }

Quickstart -- HTTP (x402)

curl -X POST "https://vector-search.api.klymax402.com/api/search" \

-H "Content-Type: application/json" \ -d '{"query":"..."}'

-> 402 Payment Required, with an x402 payment challenge in the response body

Any x402-aware client (@x402/fetch, x402-agent-tools, ATXP) handles the 402 -> sign -> retry cycle automatically.

Tools

Tool	Method	Path	Price	Description
`data_vector_search`	POST	`/api/search`	$0.012	Store text and search by semantic similarity

`data_vector_search`

Use this when you need to store text documents and search them by semantic similarity. Accepts documents to store and a query to search. Uses TF-IDF vectorization with cosine similarity to find the most relevant matches. Returns top-k results with similarity scores. Do NOT use for web search — use web_search_query instead. Do NOT use for keyword research — use keyword_research instead. Do NOT use for text classification — use text_classify instead.

Parameters

Name	Type	Required	Description
`documents`	array	no	Array of text documents to index (optional if already stored in this session)
`query`	string	yes	The text query to search for
`topK`	number	no	Number of top results to return (default: 3, max: 10)
`namespace`	string	no	Namespace to isolate document sets (default: 'default')

Example agent prompts

"Store text documents and search them by semantic similarity"

Payment

Protocol: x402 -- HTTP-native pay-per-call, no signup, no API key
Network: Base L2 (eip155:8453)
Asset: USDC
Facilitator: Coinbase CDP (primary), PayAI (fallback)

Part of klymax402

100 x402 micropayment APIs for AI agents -- one wallet, USDC on Base, zero signup.

Catalog: https://klymax402.com/llms.txt
Full API reference: https://klymax402.com/llms-full.txt
Live stats: https://klymax402.com/stats

License

MIT

Vector Search API

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

Vector Search API

Quickstart -- MCP

Quickstart -- HTTP (x402)

-> 402 Payment Required, with an x402 payment challenge in the response body

Tools

data_vector_search

Example agent prompts

Payment

Part of klymax402

License

`data_vector_search`