Каталог MCP
voxellinc
VoxellInc/forge-mcp

VoxellInc/forge-mcp

MCP сервер для генерации векторных эмбеддингов текста через Forge от Voxell. Дает инструменты embed и list_models. Полезен разработчикам, внедряющим семантический поиск, RAG или анализ схожести — б...

README

2 инструмента

Установить сервер

@voxell/forge-mcp

An MCP server for Forge — Voxell's hosted text-embedding API. It exposes Forge to any MCP client (Claude, Cursor, Cline, Windsurf, VS Code, …) as two tools:

embed — turn text into vectors
list_models — list available models and their dimensions

You bring a Forge API key. The server is stateless, and Voxell does not store the text you send or the vectors it returns — only usage metadata (token counts) is recorded, for billing. It does embeddings only — no storage, no search, no RAG. Those are different products.

Quick install

One-click install in your editor (then replace your-key-here with a real key from dash.voxell.ai):

Add to Cursor

Claude Code — one command:

claude mcp add forge -e FORGE_API_KEY=your-key-here -- npx -y @voxell/forge-mcp

Any other client (Claude Desktop, Cline, Windsurf, Zed, …) uses the standard mcpServers block — see Use it below.

Why Forge

Quality you can dial. Forge runs the Qwen3-Embedding family; ultra is the 8B — ~75+ average task score on MTEB, currently #4 on MTEB (English), and the top usable model (the three ranked above it are research-only). turbo (0.6B) is the fast/cheap default. Pick your quality/cost point.
Matryoshka (MRL). Set dim to truncate (re-normalized) for ~4× smaller, cheaper vectors.
Low latency (Go + CUDA engine), zero-trust (per-key auth; mTLS available), and free to start (10M tokens, no card — dash.voxell.ai; more at voxell.ai/forge).

embed

Generate vector embeddings for one or more texts with Forge (Voxell's hosted embedding API). Use it to turn text into vectors for semantic search, RAG, clustering, or similarity. Set input_type='query' for search queries and 'document' for content you index. Choose model by quality/cost: turbo (1024d, fast, default) -> pro (2560d) -> ultra (4096d, #4 on MTEB English, top usable). Optionally set dim to truncate (Matryoshka, re-normalized).

Embed text with Forge

Параметры

inputanyобязательный
A text, or array of texts, to embed.
modelstring
Model by quality/cost: turbo (1024d, fast, default), pro (2560d), ultra (4096d, #4 on MTEB English, top usable).
diminteger
Truncate to N dimensions (Matryoshka, re-normalized) — fewer dims = smaller, cheaper vectors. Omit for the model's native size.
input_typeenum
'query' applies a retrieval prefix; 'document' is raw. Default 'document'.
querydocument

list_models

List the available Forge embedding models and their dimensions. Call this to pick a model before embedding.

List Forge embedding models

List the available Forge embedding models and their dimensions. Call this to pick a model before embedding.

Параметры

Без параметров.

Github Сайт сервера

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y",
    "@voxell/forge-mcp"
  ],
  "env": {
    "FORGE_API_KEY": "your-key-here"
  }
}

Также VoxellInc/forge-mcp можно установить в Cursor по ссылке автоматически.

FAQ

Для чего этот сервер?

Этот MCP-сервер подключает к Forge — API для превращения текста в векторы — прямо из редактора или AI-агента. Вместо того чтобы писать отдельные скрипты, можно через инструмент `embed` встраивать фрагменты, батчи или файлы, а потом использовать эти векторы для семантического поиска, кластеризации или RAG. Forge даёт качественные модели (вплоть до 8B) с гибкой нарезкой размерности, и сервер не хранит отправленные данные.

Что он умеет?

Сервер превращает текст в векторные эмбеддинги через Forge API. Можно выбрать модель (turbo, pro, ultra), обрезать размерность через Matryoshka и указать, что передаёшь — запрос или документ. Пригодится для семантического поиска, RAG, кластеризации или поиска дубликатов. Векторы и текст нигде не сохраняются — только счёт токенов для биллинга. Работает прямо из редактора через любой MCP-клиент.

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #185
Звезд на Github: 1
Форков на Github: 0
Язык реализации: TypeScript
Лицензия: MIT
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 17.07 в 02:08
Идентификатор: 8Aj4OsEwVrhGNPYF
Категории: RAG-системы, Знания и память, ИИ и машинное обучение, Инструменты для разработчиков, Поиск

Другие проверенные MCP-сервера

zcaceres/markdownify-mcp

MCP-сервер Markdownify конвертирует файлы (PDF, изображения, аудио, Office) и веб-контент (YouTube, Bing, страницы) в Markdown. Полезен разработчикам для интеграции разнородных данных в MCP-среду.

neo4j-contrib/mcp-neo4j

официальный

MCP-серверы Neo4j Labs: обрабатывают запросы на естественном языке, управляют облачными инстансами Aura и моделируют графовые схемы с хранением знаний. Совместимы с Claude Desktop и другими MCP-кли...

VeriTeknik/pluggedin-mcp-proxy

официальный

plugged.in MCP Hub — прокси-сервер, объединяющий множество MCP-серверов в один интерфейс. Он наделяет AI памятью, знаниями и инструментами, включает RAG-поиск, уведомления и управление документами. Работает с любыми MCP-клиентами.

fireproof-storage/mcp-database-server

официальный

Этот MCP сервер на базе Fireproof предоставляет простое хранилище JSON документов с CRUD-операциями и сортировкой по любому полю. Подходит для интеграции с AI ассистентами вроде Claude Desktop и по...

twelvedata/mcp

официальный

MCP сервер Twelve Data для AI-ассистентов: цены акций, 60+ технических индикаторов, фундаментальные показатели, новости. Подключается к Claude и ChatGPT. Доступен в облаке или локально с API-ключом.

Bright Data MCP

официальный

MCP-сервер для подключения LLM к живому интернету в реальном времени — без блокировок и капч. Включает поиск, скрапинг в markdown и браузерную автоматику. Полезен для исследований, мониторинга цен ...