Servidor MCP de Vector Panda

• Nombre en el registrocom.vectorpanda/docsverificado en el registro MCP

El nombre en el registro está bajo vectorpanda.com. El registro solo permite usar ese espacio de nombres a quien demuestra control del dominio por DNS o HTTP.

• Estadorespondecomprobado el 2026-10-25
• Herramientas8
• El servidor se llamavector-panda-docs
• Versión del servidor1.0.0
• Versión del protocolo2025-06-18

El 2026-10-25 el servidor respondió a initialize y tools/list sin iniciar sesión. Primera respuesta en 9 ms.

• Aún no se ha juzgado si sus herramientas hacen el trabajo del producto.
• Comprobado 4 de los 7 días necesarios para juzgar su fiabilidad.

Lo dicen reglas a partir de las mediciones de arriba. La primera llamada probable la elige un modelo de la lista de herramientas; lee su descripción antes de fiarte.

• Nota INITE MCPtras una semanala nota necesita 7 comprobaciones diarias: 4 hasta ahora
• Respondiómidiendo4 de las 7 comprobaciones diarias necesarias para mostrar el porcentaje
• Mediana de la primera respuesta39 ms
• Espacio en el contexto del agente≈ 675 tokenslas definiciones de todas sus herramientas (8), que el agente lleva en cada turno
• Definiciones de herramientasA · 100 de 100
• Resultados tipados0 de 8 herramientasdeclaran outputSchema: el resultado llega tipado y se lee de una vez

• Todas las herramientas pasan las seis comprobaciones.

Un programa comprueba el servidor una vez al día: initialize y tools/list, sin modelo. Los tokens son la longitud de las definiciones, a unos cuatro caracteres por token. La nota promedia seis comprobaciones del nombre, la descripción, el esquema y las anotaciones de cada herramienta; dice lo bien descritas que están, no si funcionan. La nota pondera solo lo medido: si responde (25%), si hace el trabajo del producto (25%), definiciones (20%), contexto (10%), uso (10%) y lo fácil que es conectarse (10%). Lo que no se midió queda fuera, y una instrucción oculta limita la nota a 40. El estado de los servidores MCP de los proveedores: método y números →

• search_docs

  Full-text search across Vector Panda concepts, tutorials, projects, and the engineering build log. Returns ranked matches with canonical URLs and freshness.

• read_doc

  Fetch the full Markdown of one document by its site path (for example /docs/concepts/embeddings-101), as returned by search_docs.

• get_quickstart

  The Vector Panda quickstart: install the veep Python SDK, upload a file, and run similarity queries end to end.

• get_api_operation

  List public REST API operations, or pass one (e.g. "POST /api/v1/query") for its parameters, request body, responses, and auth. Sourced from the published OpenAPI spec.

• get_pricing

  Current storage-tier pricing, monthly usage credits, and billing cycle. Storage-only pricing: no per-query or egress fees.

• get_benchmark_methodology

  Measured benchmark results and full reproduction methodology (VectorDBBench through the public API), including dataset, recall, and cost.

• compare_storage_tiers

  Hot, warm, and paused storage tiers: current per-GB prices with what each tier means for query latency and when to pick it.

• list_supported_formats

  File formats accepted for vector ingestion, from the canonical features page.

• com.vectorpanda/databaseresponde, pide iniciar sesiónverificado en el registro MCP